Al ver @Mira_Network hablar de un problema muy realista, es decir, todos prestan mucha atención al problema de las "alucinaciones" de IA, después de todo, las alucinaciones se pueden resolver parcialmente a través de medios técnicos. Por ejemplo, el uso de gráficos de conocimiento, mejoras de recuperación y selección estricta de datos puede reducir la apariencia de información falsa hasta cierto punto. Pero el prejuicio no es tan simple. Incluso si elige los datos de entrenamiento con cuidado, seguirá habiendo posibles sesgos. Además, la persona que revisó manualmente el caso también tiene opiniones personales y puntos ciegos, lo cual es inevitable. Lo que es aún más problemático es que estos sistemas de IA a menudo se concentran en manos de unas pocas grandes empresas, y los valores de los desarrolladores también pueden afectar los resultados, lo que hace imposible ser verdaderamente neutral. Esto lleva a una situación muy embarazosa: cuanto más poderosa y concentrada es la IA, más difícil es eliminar el impacto del sesgo. Incluso las herramientas utilizadas para detectar y corregir el sesgo no pueden escapar al destino del sesgo. En otras palabras, lo que usamos para resolver un problema puede ser la fuente del problema en sí. Creo que esto nos recuerda que el desarrollo de la IA no es solo un desafío técnico, sino también una cuestión social y ética. Si realmente quieres resolver el sesgo, la tecnología por sí sola es inútil, tienes que involucrar a más voces diferentes y hacer que la IA sea más abierta y transparente, para evitar desvíos. La clave es que tiene una actividad de lista en @KaitoAI, y el proyecto en @arbitrum también es muy popular, y también puede prestar atención a $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $ 666 en @shoutdotfun