Vi que @Mira_Network planteó un problema bastante realista, que es que ahora todos están muy preocupados por el problema de las "alucinaciones" de la IA, ya que, después de todo, las alucinaciones se pueden resolver parcialmente mediante medios técnicos. Por ejemplo, utilizando gráficos de conocimiento, búsqueda mejorada y seleccionando estrictamente los datos, se puede reducir en cierta medida la aparición de información falsa. Pero los prejuicios no son tan simples. Incluso si te esfuerzas mucho en seleccionar los datos de entrenamiento, siempre habrá prejuicios potenciales en ellos. Además, las personas que revisan manualmente también llevan consigo sus propias opiniones y puntos ciegos, lo que es difícil de evitar. Lo que es más problemático es que estos sistemas de IA a menudo están en manos de unas pocas grandes empresas, y los valores de los desarrolladores también pueden influir en los resultados, lo que hace que sea imposible lograr una verdadera neutralidad. Esto nos lleva a una situación bastante incómoda: cuanto más poderosa y concentrada es la IA, más difícil es eliminar la influencia de los prejuicios. Incluso las herramientas utilizadas para descubrir y corregir prejuicios también pueden caer en la trampa de estar sesgadas. En otras palabras, lo que usamos para resolver problemas puede ser, en sí mismo, la fuente del problema. Creo que esto nos recuerda que el desarrollo de la IA no solo es un desafío técnico, sino también un problema social y ético. Para realmente resolver los prejuicios, no basta con la tecnología; es necesario que más voces diferentes participen, haciendo que la IA sea más abierta y transparente, para evitar tomar caminos equivocados. Lo clave es que hay una actividad de lista en @KaitoAI, y los proyectos en @arbitrum también tienen mucha popularidad, así que también se puede prestar atención a $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 en @shoutdotfun.