Leí un análisis de @Mira_Network que es muy directo: lo verdaderamente peligroso es el "sesgo" de la IA. En términos simples, las alucinaciones son cuando la IA habla sin sentido, es el modelo que dice algo con confianza pero está equivocado, lo que se considera una "respuesta errónea"; pero el sesgo es diferente, es un "error sistemático de tendencia", una desviación profunda. Por ejemplo, siempre tiende hacia una cierta postura política, o inconscientemente es más "amigable" con ciertos grupos de personas, esto no es un error ocasional, sino una inclinación fundamental. Es como observar a un arquero: las alucinaciones son como si fallara algunas flechas, mientras que el sesgo es que todo el grupo de flechas se desvíe hacia un lado. A simple vista, las alucinaciones son más llamativas, pero el sesgo es el verdadero problema subyacente que afecta la dirección de la IA. Mira planteó un punto clave: ahora estamos demasiado ansiosos por perseguir la "precisión", pero ignoramos la "exactitud". La IA puede responder de manera que parece muy lógica, pero si la dirección está equivocada desde el principio, no importa cuán precisa sea. Personalmente, siento que esto es como cuando ajustábamos algoritmos, dándole demasiada importancia al rendimiento a corto plazo, ignorando el impacto a largo plazo. El sesgo de la IA, al final, influirá de manera sutil en la cognición y decisiones sociales, posiblemente más peligroso que las alucinaciones. Por lo tanto, si la IA realmente quiere convertirse en una herramienta para la humanidad, el problema del sesgo debe resolverse antes que el de las alucinaciones. No podemos solo fijarnos en si lo que dice es bonito, sino en si está influyendo silenciosamente en nuestra forma de ver el mundo. Este podría ser el mayor desafío de la era de la IA. Lo clave es que hay una actividad de clasificación en @KaitoAI, y los proyectos en @arbitrum también están muy calientes, así que también se puede prestar atención a $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 en @shoutdotfun.