Vi @Mira_Network abordar uma questão bastante realista, que é o fato de que agora todos estão muito preocupados com o problema da "ilusão" da IA, afinal, a ilusão pode ser parcialmente resolvida por meios técnicos. Por exemplo, usando gráficos de conhecimento, recuperação aprimorada e selecionando rigorosamente os dados, é possível reduzir em certa medida a ocorrência de informações falsas. Mas o preconceito não é tão simples. Mesmo que você se esforce para escolher os dados de treinamento, ainda haverá preconceitos potenciais. Além disso, as pessoas que fazem a revisão manual também trazem suas próprias opiniões e pontos cegos, o que é difícil de evitar. O mais complicado é que esses sistemas de IA costumam estar nas mãos de poucas grandes empresas, e os valores dos desenvolvedores também podem influenciar os resultados, tornando impossível alcançar uma verdadeira neutralidade. Isso nos coloca em uma situação bastante embaraçosa: quanto mais poderosa e concentrada a IA, mais difícil se torna eliminar a influência do preconceito. Até mesmo as ferramentas usadas para descobrir e corrigir preconceitos não conseguem escapar do destino de estar enviesadas. Em outras palavras, o que usamos para resolver problemas pode, na verdade, ser a fonte do problema. Acho que isso nos lembra que o desenvolvimento da IA não é apenas um desafio técnico, mas também uma questão social e ética. Para realmente resolver o preconceito, confiar apenas na tecnologia não é suficiente; precisamos permitir que mais vozes diferentes participem, tornando a IA mais aberta e transparente, para evitar caminhos tortuosos. O ponto chave é que há uma atividade de ranking na @KaitoAI, e os projetos na @arbitrum também estão muito em alta, então vale a pena prestar atenção ao $ENERGY, $SHOUT, $Bane, $Chao, $BOOM, $666 na @shoutdotfun.