Zauważyłem, że @Mira_Network poruszył dość realistyczny problem, a mianowicie, że obecnie wszyscy bardzo koncentrują się na problemie "halucynacji" AI, ponieważ halucynacje można częściowo rozwiązać za pomocą technik. Na przykład, używając grafów wiedzy, wzmacniania wyszukiwania oraz starannego wyboru danych, można w pewnym stopniu zmniejszyć pojawianie się fałszywych informacji. Jednakże uprzedzenia nie są już takie proste. Nawet jeśli starasz się starannie wybierać dane do treningu, wciąż mogą się w nich pojawić potencjalne uprzedzenia. Dodatkowo, osoby dokonujące przeglądów ręcznych również mają swoje osobiste poglądy i ślepe punkty, co jest trudne do uniknięcia. Jeszcze bardziej problematyczne jest to, że te systemy AI często są w rękach kilku dużych firm, a wartości deweloperów mogą wpływać na wyniki, co sprawia, że nie można osiągnąć prawdziwej neutralności. To prowadzi do dość niezręcznej sytuacji: im potężniejsze i bardziej skoncentrowane jest AI, tym trudniej jest wyeliminować wpływ uprzedzeń. Nawet narzędzia używane do odkrywania i korygowania uprzedzeń nie mogą uciec od losu bycia stronniczym. Innymi słowy, to, co używamy do rozwiązywania problemów, samo w sobie może być źródłem problemu. Uważam, że to przypomina nam, że rozwój AI to nie tylko wyzwanie techniczne, ale także problem społeczny i etyczny. Aby naprawdę rozwiązać problem uprzedzeń, poleganie wyłącznie na technologii nie wystarczy; musimy zaangażować więcej różnych głosów, aby AI stało się bardziej otwarte i przejrzyste, co pozwoli uniknąć zbędnych trudności. Kluczowe jest to, że na @KaitoAI odbywa się wydarzenie z rankingiem, a projekty na @arbitrum również cieszą się dużym zainteresowaniem, warto również zwrócić uwagę na $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 na @shoutdotfun.