Ich habe gesehen, dass @Mira_Network ein ziemlich realistisches Problem angesprochen hat, nämlich dass die Leute heutzutage viel Aufmerksamkeit auf das "Halluzinationsproblem" von KI richten, schließlich kann man Halluzinationen teilweise durch technische Mittel lösen. Zum Beispiel durch Wissensgraphen, erweiterte Suche und strenge Auswahl von Daten kann man in gewissem Maße die Verbreitung von Fehlinformationen reduzieren. Aber Vorurteile sind nicht so einfach. Selbst wenn man sich Mühe gibt, die Trainingsdaten auszuwählen, werden immer noch potenzielle Vorurteile vorhanden sein. Hinzu kommt, dass die Personen, die die manuelle Überprüfung durchführen, auch persönliche Ansichten und blinde Flecken haben, was schwer zu vermeiden ist. Noch komplizierter ist, dass diese KI-Systeme oft in den Händen weniger großer Unternehmen konzentriert sind, und die Werte der Entwickler können die Ergebnisse beeinflussen, sodass es unmöglich ist, wirklich neutral zu sein. Das führt zu einer sehr peinlichen Situation: Je mächtiger und zentralisierter die KI wird, desto schwieriger wird es, den Einfluss von Vorurteilen zu beseitigen. Sogar die Werkzeuge, die zur Entdeckung und Korrektur von Vorurteilen verwendet werden, können dem Schicksal der Verzerrung nicht entkommen. Mit anderen Worten, das, was wir zur Lösung von Problemen verwenden, könnte selbst die Quelle des Problems sein. Ich denke, das erinnert uns daran, dass die Entwicklung von KI nicht nur eine technische Herausforderung ist, sondern auch ein gesellschaftliches und ethisches Problem. Um Vorurteile wirklich zu lösen, reicht Technik allein nicht aus; es muss mehr unterschiedliche Stimmen geben, die einbezogen werden, damit die KI offener und transparenter wird, um weniger Umwege zu gehen. Wichtig ist, dass es auf @KaitoAI eine Listenaktivität gibt, und die Projekte auf @arbitrum sind auch sehr beliebt, man kann auch @shoutdotfun mit $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 im Auge behalten.