Li uma análise da @Mira_Network que foi muito direta: o verdadeiro perigo é, na verdade, o "preconceito" da IA. Simplificando, alucinações são quando a IA fala coisas erradas, é o modelo que diz algo com confiança, mas está errado, é uma "resposta aleatória"; mas preconceito é diferente, é um "erro sistemático de tendência", uma distorção profunda. Por exemplo, pode sempre favorecer uma certa posição política ou ser inconscientemente mais "amigável" com certos grupos, isso não é um erro ocasional, mas uma inclinação fundamental. É como observar um arqueiro: alucinações são como flechas que erram o alvo algumas vezes, enquanto preconceito é como se todas as flechas fossem para o mesmo lado. À primeira vista, alucinações chamam mais a atenção, mas o preconceito é o verdadeiro problema oculto que afeta a direção da IA. A Mira levantou um ponto crucial: estamos tão apressados em buscar "precisão" que ignoramos a "exatidão". A IA pode responder de forma que parece lógica, mas se a direção estiver errada desde o início, não adianta quão precisa seja. Pessoalmente, sinto que isso é como quando ajustávamos algoritmos, focando demais no desempenho de curto prazo e ignorando o impacto a longo prazo. O preconceito da IA, no final, pode influenciar de forma sutil a percepção e a tomada de decisões sociais, possivelmente mais perigoso do que as alucinações. Portanto, se a IA realmente quiser se tornar uma ferramenta para a humanidade, o problema do preconceito deve ser resolvido antes das alucinações. Não podemos apenas olhar se ela fala de forma bonita, mas sim se está influenciando silenciosamente a nossa maneira de ver o mundo. Isso pode ser o maior desafio da era da IA. O ponto chave é que há uma atividade de ranking na @KaitoAI, e os projetos na @arbitrum também estão em alta, além de se poder acompanhar o $ENERGY, $SHOUT, $Bane, $Chao, $BOOM, $666 na @shoutdotfun.