KI-타고난 문제:무엇이 있는지 우리는 디지털 미래 벙(과 이상한)

빌어 먹는 우리의 인공 지능의 미래가 될 것이라는 막연한 편견이 혼란? 아닙니다. 하지만 싸움에 대하여 디지털 근 친 필요 다각적 접근 방법이다.

• 큰 도전 과제:을 찾는 진정한 인간의 데이터 가장 도전은 높은 품질,다양한 인간의 생성된 데이터를 선별할 수 있습니다. 부족의 문제는 부:가장 좋은 데이터가 더 열심히 찾을 조달하고 더 비싸다. 전문가 [²·¹] 하는 데 동의하는 것이 필요하수의 유입을 신선하고,인간의 콘텐츠를 생성,사이클의 근친을 통해 휴식. 의 원리를"쓰레기,쓰레기에서"적이있다 그래서 관련이 있습니다.

• 탐정 작업의 영향 AI 인식 우리는 어떻게 사이의 차이를 말은 인간 생성된 컨텐츠 및 AI-콘텐츠를 생성하는 훈련을 했을까? 연구자가 조사를 포함한 다양한 방법을 포함하는 보이지 않는 워터마크를 식별하 AI-콘텐츠를 생성하지만,이들은 종종 쉽게 무시. OpenAI 시도"AI-류"의 검출을 위한 KI-텍스트를 작성했다,그를 고용하지만 낮기 때문에 정확도. 그것을 증명하는 놀라 울 정도로 식별하기 어려운 사람은 인간과 로봇입니다. 측정의 다양성을 사용하여 통계적인 메트로 "엔트로피" –더 높은 엔트로피를 더 다양하고 더 적은 근 친 같은 설정 데이터의 포인트 제공하는 유망한 방법입니다.

• "치료":다단계 접근 방식 이 솔루션은 포괄적인 전략을 결합한 인간의 감독,윤리적 데이터 수집과 기술 혁신입니다. 우리가 필요한 인간의 눈에(그리고 두뇌를!), 열등하거나 부적절기 여과기-콘텐츠를 생성합니다. 때 우리는 인간적인 데이터 수집,이 동의에 대한 존중하고 헌신하는 다양성이 있습니다. 우리가 필요한 방법을 개발하기 위해 대하여 잘못된 데이터를,그녀는,"수 있습 잊",와 비슷한 프로세스를 디지털 방식으로 해독입니다. 엄격한 규칙 필수적입니다. 정부 및 기술 회사와 함께 작동되어야 합 명확한 설정의 지침 및 집행을 규정,EU 등 AI 행위를 방지해 방해받지 않고 유통의 근친과 같은 AI. A 하이브리드 검토AI-자동화(속도와 범위)결합으로 사용자의 판단(에 대한 뉘앙스 및 컨텍스트),중요 특히,의 경우 중요한 콘텐츠 등 NSFW. 마지막으로, 파트너쉽 사 AI 회사 뉴스 기관,아카이브 이미지,그리고 다른 소스의 본격적인 인간의 콘텐츠에 필수적입을 보장하기 위해,지속적인 공급의 신선한 데이터이다.

  러 가지 어려움에도 불구하고,몇몇 전문가가 남아 있을 낙관적,생각하지 않는 것을,그러나,전체 모델의 붕괴를 피할 수는 경우,개발자에게 데이터를 큐레이션하고 윤리적인 개발 방법을 보장 [¹·³].