🤖 9 проблем с генеративным искусственным интеллектом 🧠 В быстро развивающейся среде ИИ инструменты генеративного ИИ демонстрируют невероятный потенциал. Однако их потенциальная вредность также становится все более очевидной. 1️⃣ Искажения Тема: Контроль качества и точность Одна из критических проблем с генеративным ИИ заключается в его склонности воспроизводить искажения, присутствующие в данных, на которых он был обучен. Вместо того чтобы смягчать предубеждения, эти инструменты часто усиливают их. 2️⃣ Проблема черного ящика Тема: Этические и юридические соображения Отсутствие прозрачности в процессах принятия решений. Из-за мыслительных процессов, которые часто не поддаются интерпретации, ИИ сталкиваются с трудностями при объяснении своих решений, особенно когда возникают ошибки в критических вопросах. 3️⃣ Высокая стоимость обучения и сопровождения Тема: Сложность и технические проблемы Обучение генерирующих моделей ИИ, таких как large language model (LLM) ChatGPT, чрезвычайно дорого, причем затраты часто достигают миллионов долларов из-за требуемой вычислительной мощности и инфраструктуры. Например, ныне экс-генеральный директор OpenAI Сэм Альтман подтвердил, что обучение ChatGPT-4 обошлось в 100 млн $. 4️⃣Бессмысленное повторение как попугай Тема: Контроль качества и точность Генерирующие ИИ ограничены данными и шаблонами, на которых они были обучены. Это ограничение приводит к результатам, которые могут не охватывать широту человеческих знаний или не учитывать различные сценарии. 5️⃣ Соответствие общечеловеческим ценностям Тема: Этические и юридические соображения В отличие от людей, генеративные ИИ не обладают способностью рассматривать последствия своих действий в соответствии с общечеловеческими ценностями. Хотя такие примеры, как созданный ИИ «Папа Баленсиага», могут показаться безобидными, важно понимать, что глубокие подделки могут использоваться для более вредных целей, таких как распространение ложной информации. 6️⃣ Жажда власти Тема: Сложность и технические вызовы Нельзя упускать из виду воздействие генеративного ИИ на окружающую среду. Поскольку процессоры потребляют значительную мощность, такие модели, как ChatGPT, потребляют столько же, сколько требуется дл питания 33 000 домохозяйств, при этом только один запрос требует в 10-100 раз больше энергии, чем отправка одного электронного письма. 7️⃣ Галлюцинации Тема: Контроль качества и точность Известно, что генеративные модели ИИ создают сфабрикованные утверждения или изображения, когда сталкиваются с пробелами в данных, что вызывает опасения по поводу надежности их выходных данных и потенциальных последствий. 8️⃣ Нарушение авторских прав и интеллектуальной собственности Тема: Этические и юридические соображения Этичное использование данных приобретает первостепенное значение, если учесть, что несколько инструментов генеративного ИИ присваивают защищенные авторским правом работы. 9️⃣ Статическая информация Тема: Сложность и технические проблемы Поддержание моделей генеративного ИИ в актуальном состоянии требует значительных вычислительных ресурсов и времени, что представляет собой серьезную техническую проблему. В стремлении использовать возможности ИИ необходимо соблюдать тщательный баланс, чтобы обеспечить этичные, прозрачные и действенные достижения в этой преобразующей области. Источник: Visualcapitalist Подписывайся на наши стратегии: 1️⃣ &Mega_Supreme самая доступная и самая агрессивная 😈 2️⃣ &MegaStrategy RUB флагманская стратегия 🤖 3️⃣ &RFV MegaStrategy RUB 🦾 консервативная стратегия Торговля основана на автоматизации 🤖, предиктивной аналитике 📊и поведенческой экономике 🎭, ожидаемая доходность по стратегиям 20% годовых, торгуем акциями, входящими в индекс Мосбиржи. Подписывайся на наш 🔐закрытый канал🔓 @MegaStrategy_VIP ✍️ Лайкай 👍 комментируй 💬 поддерживай 🙏 подписывайся ✅ #прояви_себя_в_пульсе #visualcapitalist