J'ai vu que @Mira_Network a soulevé une question assez réaliste, à savoir que tout le monde s'inquiète beaucoup du problème des "hallucinations" de l'IA, car après tout, les hallucinations peuvent être partiellement résolues par des moyens techniques. Par exemple, en utilisant des graphes de connaissances, des recherches améliorées, et en sélectionnant rigoureusement les données, on peut réduire dans une certaine mesure l'apparition de fausses informations. Mais les préjugés, ce n'est pas si simple. Même si vous faites de votre mieux pour choisir les données d'entraînement, il y aura toujours des préjugés potentiels. De plus, les personnes qui effectuent la vérification manuelle ont également leurs propres opinions et angles morts, ce qui est difficile à éviter. Ce qui est encore plus problématique, c'est que ces systèmes d'IA sont souvent concentrés entre les mains de quelques grandes entreprises, et les valeurs des développeurs peuvent également influencer les résultats, rendant impossible d'atteindre une véritable neutralité. Cela nous plonge dans une situation très délicate : plus l'IA est puissante et concentrée, plus il est difficile d'éliminer l'impact des préjugés. Même les outils utilisés pour découvrir et corriger les préjugés ne peuvent échapper à ce destin biaisé. En d'autres termes, ce que nous utilisons pour résoudre les problèmes peut en fait être la source du problème. Je pense que cela nous rappelle que le développement de l'IA n'est pas seulement un défi technique, mais aussi une question sociale et éthique. Pour vraiment résoudre les préjugés, il ne suffit pas de compter sur la technologie, il faut permettre à davantage de voix différentes de participer, rendre l'IA plus ouverte et plus transparente, afin d'éviter de faire des détours inutiles. L'essentiel est qu'il y a une activité de classement sur @KaitoAI, et que les projets sur @arbitrum sont également très populaires, vous pouvez aussi jeter un œil à $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 sur @shoutdotfun.