ສາລະບານ[ເຊື່ອງ][ສະແດງ]
ໃນເວລາບໍ່ເທົ່າໃດປີ, AI ໄດ້ອອກຈາກການເປັນວິຊາສະເພາະທີ່ສົນທະນາຢູ່ໃນຊຸມຊົນຄອມພິວເຕີເທົ່ານັ້ນກາຍເປັນຄໍາສັບຂອງຄົວເຮືອນ.
ເຈົ້າຈື່ຄຳທັກທາຍເບື້ອງຕົ້ນຂອງ Siri ບໍ?
ເຊັ່ນດຽວກັບມື້ວານນີ້. ມື້ນີ້, ຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງ AI ແມ່ນຢູ່ອ້ອມຮອບພວກເຮົາ, ຈາກ chatbots ໄປສູ່ລົດໃຫຍ່ທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ.
ມັນບໍ່ສາມາດໂຕ້ແຍ້ງໄດ້ວ່າ AI ໄດ້ເຕີບໂຕໃນອັດຕາທີ່ຊັດເຈນ. ແຕ່, ຕາມທີ່ທ່ານຮູ້, ພະລັງງານອັນໃຫຍ່ຫຼວງຍັງມາພ້ອມກັບຄວາມຮັບຜິດຊອບອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.
ຫົວຂໍ້ໄດ້ປ່ຽນຈາກ "AI ສາມາດເຮັດຫຍັງໄດ້?" ກັບ "AI ຄວນເຮັດແນວໃດ?" ຍ້ອນວ່າ AI ເລີ່ມຕົ້ນເຂົ້າໄປໃນຊີວິດປະຈໍາວັນຂອງພວກເຮົາ.
ເຖິງແມ່ນວ່າໃຫ້ເຮົາມີຄວາມຊື່ສັດ, ພວກເຮົາທຸກຄົນໄດ້ເຫັນຮູບເງົາ sci-fi ເຫຼົ່ານັ້ນ, ຄວາມປອດໄພບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການຕ້ານການ insurrection ຂອງຫຸ່ນຍົນ.
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບການເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ algorithms ການຕັດສິນໃຈສໍາລັບພວກເຮົາເຮັດແນວນັ້ນໃນວິທີທີ່ມີປະໂຫຍດແລະຍຸດຕິທໍາ.
ພິຈາລະນາລະບົບ AI ທີ່ຈັດການການຈ້າງງານ. ໃນກໍລະນີທີ່ບໍ່ມີການຄວບຄຸມທີ່ພຽງພໍ, ມັນສາມາດເອື້ອອໍານວຍໃຫ້ແກ່ປະຊາກອນຫນຶ່ງຕໍ່ຄົນອື່ນໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ, ສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ລໍາອຽງ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນແມ່ນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງ.
ການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດຂອງ AI ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊີ້ນໍາມັນໃນທິດທາງທີ່ເຫມາະສົມ, ບໍ່ຈໍາກັດການປະດິດສ້າງ. ພິຈາລະນາມັນເປັນການກໍານົດຂອບເຂດຈໍາກັດສໍາລັບໄວຫນຸ່ມທີ່ຢາກຮູ້ຢາກເຫັນ.
ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ເດັກນ້ອຍສຶກສາ, ຄົ້ນຫາ, ແລະພັດທະນາໃນຂະນະທີ່ເຮັດໃນການຕັ້ງຄ່າທີ່ປອດໄພ.
ເຊັ່ນດຽວກັນນີ້, ມັນເປັນຄວາມຮັບຜິດຊອບຂອງພວກເຮົາທີ່ເປັນແຟນ AI ແລະນັກພັດທະນາເພື່ອເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ AI ກ້າວຫນ້າ, ມັນເຮັດແນວນັ້ນໂດຍບໍ່ມີການທໍາລາຍຫຼັກການຫຼືຄວາມປອດໄພຂອງພວກເຮົາ.
ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອພັດທະນາອະນາຄົດທີ່ສະຫງົບສຸກທີ່ມະນຸດແລະ AI ສາມາດຢູ່ຮ່ວມກັນ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສ້າງເຄື່ອງຈັກທີ່ສະຫລາດເທົ່ານັ້ນ. ແລະນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນຫຼາຍໃນການຄຸ້ມຄອງຄວາມສາມາດຂອງ AI.
ບົດຄວາມນີ້ຈະພິຈາລະນາຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດຂອງ AI, ລວມທັງວິທີການຂອງມັນ, ຄວາມສໍາຄັນໃນໂລກທີ່ທັນສະໄຫມ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ເຂົ້າໃຈຄວາມສາມາດຂອງ AI
ການເດີນທາງໄປສູ່ອາລຸນຂອງ AI
ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ຫນ້າປະຫລາດໃຈທີ່ຈະພິຈາລະນາວ່າ AI ມາໄກປານໃດ. ຄອມພິວເຕີທີ່ສາມາດຊ້ໍາກັນສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດໃນເມື່ອກ່ອນແມ່ນພຽງແຕ່ເປັນຄວາມຄິດທີ່ພົບເຫັນຢູ່ໃນ fiction ວິທະຍາສາດ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ປະຫວັດສາດສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າພື້ນຖານຂອງ AI ໄດ້ຖືກວາງໄວ້ໃນກາງສະຕະວັດທີ 20.
"ເຄື່ອງຈັກສາມາດຄິດໄດ້ບໍ?" ເປັນຄຳຖາມທີ່ຖາມໂດຍຜູ້ບຸກເບີກຍຸກຕົ້ນຄື Alan Turing.
ການພັດທະນາຂອງ ເຄືອຂ່າຍ neural, ພື້ນຖານຂອງລະບົບ AI ທີ່ທັນສະໄຫມ, ເກີດຂຶ້ນໃນຊຸມປີ 1980 ແລະ 1990s. ເຄືອຂ່າຍເຫຼົ່ານີ້, ເຊິ່ງໄດ້ຮັບອິດທິພົນຈາກ ສະຫມອງຂອງມະນຸດ, ກໍານົດຂັ້ນຕອນສໍາລັບການເພີ່ມຂຶ້ນໃນປະຈຸບັນຂອງຄວາມສາມາດ AI.
ChatGPT: ການປ່ຽນແປງເກມໃນການສົນທະນາ AI
ບາງການພັດທະນາ AI ຫຼາຍໆຢ່າງກໍ່ໂດດເດັ່ນ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ພິຈາລະນາ ສົນທະນາ GPT. ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນການປຸງແຕ່ງພາສາທໍາມະຊາດແມ່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນໂດຍຜ່ານ ChatGPT, ເຊິ່ງຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍ OpenAI.
ຈື່ມື້ທີ່ chatbots ບໍ່ຄ່ອຍເຂົ້າໃຈຄໍາຖາມງ່າຍໆບໍ? ເວລາເຫຼົ່ານັ້ນໄດ້ຜ່ານໄປດົນແລ້ວ.
ດຽວນີ້ພວກເຮົາສາມາດມີການສົນທະນາທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດກັບຫຸ່ນຍົນໂດຍໃຊ້ຕົວແບບເຊັ່ນ ChatGPT ໃນຂະນະທີ່ຊອກຫາຄໍາແນະນໍາ, ຂໍ້ມູນ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງການເວົ້າໂຕ້ແຍ້ງທີ່ສະບາຍໃຈ. ການພັດທະນາດັ່ງກ່າວມີຜົນສະທ້ອນທີ່ສໍາຄັນ.
Chatbots ທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ແມ່ນຖືກນໍາໃຊ້ໂດຍທຸລະກິດເພື່ອປັບປຸງການບໍລິການລູກຄ້າ, ໂດຍຄູສອນເປັນຜູ້ຊ່ວຍສອນ, ແລະໂດຍຜູ້ສ້າງເນື້ອຫາເພື່ອຮ່ວມມືໃນແນວຄວາມຄິດໃຫມ່.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບຄວາມສະດວກສະບາຍຫຼືປະສິດທິພາບ. ມີການປ່ຽນແປງແບບຢ່າງກ່ຽວກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາເບິ່ງເຕັກໂນໂລຢີກັບການພັດທະນາຄວາມສາມາດຂອງ AI.
ລະບົບ AI ເຫຼົ່ານີ້ກາຍເປັນເພື່ອນຮ່ວມງານ, ຜູ້ຮ່ວມມື, ແລະພວກເຮົາກ້າເວົ້າ, ຄູ່ຮ່ວມແລະບໍ່ແມ່ນເຄື່ອງມືອີກຕໍ່ໄປ.
ຜົນກະທົບທີ່ກວ້າງຂວາງຂອງການເຕີບໂຕຂອງ AI
ແຕ່ໃຫ້ກັບຄືນໄປບ່ອນເລັກນ້ອຍ. chatbots ທີ່ສະຫຼາດກວ່າ ແລະ algorithms ທີ່ໄວຂຶ້ນແມ່ນພຽງແຕ່ສ່ວນນ້ອຍໆຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງຄວາມສາມາດ AI. ມັນເປັນຫ່ວງວ່າການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້ມີຜົນກະທົບແນວໃດຕໍ່ສັງຄົມ.
ສະເຕກແມ່ນໃຫຍ່ຫຼວງນັບຕັ້ງແຕ່ AI ມີສ່ວນຮ່ວມໃນລັດຖະບານ, ການເງິນ, ແລະແມ້ກະທັ້ງການດູແລສຸຂະພາບ. ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງທີ່ຈະເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ການຕັດສິນໃຈທີ່ສະຫລາດ, ແລະອາດຈະຊ່ວຍຊີວິດໄດ້.
ແຕ່ມີຂໍ້ເສຍສະເໝີຕໍ່ກັບເຄື່ອງມືທີ່ເໜືອກວ່າ. ບັນຫາທີ່ແທ້ຈິງປະກອບມີຜົນກະທົບດ້ານຈັນຍາບັນ, ອະຄະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນວິທີການ, ແລະຄວາມຫຍຸ້ງຍາກກັບຄວາມໂປ່ງໃສ.
ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ການພັດທະນາຂອງ AI - ຕັ້ງແຕ່ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ອ່ອນແອໄປສູ່ການມີຄວາມເຂັ້ມແຂງທີ່ເປັນຕາຢ້ານໃນທຸກມື້ນີ້ - ເປັນການຍົກຍ້ອງສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ.
ໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາປະຫລາດໃຈກັບການພັດທະນາເຫຼົ່ານີ້, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຕ້ອງລະມັດລະວັງແລະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການພັດທະນາຄວາມສາມາດຂອງ AI ແມ່ນສອດຄ່ອງກັບສະຫວັດດີການທົ່ວໄປຂອງສັງຄົມ.
ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດ AI
ໃນເວລາທີ່ທ່ານສໍາຫຼວດພື້ນທີ່ຂອງ ປັນຍາປະດິດ, ມັນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນວ່າຄວາມສາມາດຂອງ AI ທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງແມ່ນຄ້າຍຄືລົດທີ່ບໍ່ມີເບກ: ແຂງແຮງແຕ່ອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍ.
ໃຫ້ dissect ມັນ.
ຈິນຕະນາການໂຄງການ AI ທີ່ເພີ່ມການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຜູ້ໃຊ້ອອນໄລນ໌. ໂດຍບໍ່ມີການປົກປ້ອງພຽງພໍ, ມັນສາມາດຊຸກຍູ້ໃຫ້ອຸປະກອນທີ່ຮຸນແຮງພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ບໍລິໂພກສົນໃຈ.
ໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບອັນຕະລາຍຂອງ AI ທີ່ບໍ່ມີການກວດສອບ, ມັນເປັນພຽງແຕ່ປາຍຂອງກ້ອນຫີນ.
ຕອນນີ້ໃຫ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ. ທຸກຄົນໄດ້ຍິນເລື່ອງຕ່າງໆກ່ຽວກັບວິທີທີ່ລະບົບ AI ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມລໍາອຽງເພີ່ມຂຶ້ນໂດຍບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ ຫຼືໃຫ້ຂໍ້ສະຫຼຸບທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຍຸຕິທໍາ.
ໂດຍບໍ່ມີການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດ, ເລື່ອງເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນເກີດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.
ພິຈາລະນາການນໍາໃຊ້ AI ໃນການຈ້າງ. ລະບົບທີ່ພັດທະນາໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນແບບບິດເບືອນອາດຈະເຮັດໃຫ້ບາງປະຊາກອນຫຼາຍກວ່າຄົນອື່ນ, ຮັກສາຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບ. ເຕັກໂນໂລຊີເປັນສິ່ງສໍາຄັນ, ແຕ່ຫຼັກການທີ່ພວກເຮົາຝັງຢູ່ໃນມັນ.
ແຕ່ໃນປັດຈຸບັນສໍາລັບພາກສ່ວນທີ່ທ້າທາຍ: ພວກເຮົາສາມາດຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງໃນຂະນະທີ່ການຮັກສາຄວາມປອດໄພໄດ້ແນວໃດ?
ເຊືອກມັດຕ້ອງຍ່າງ. ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ພວກເຮົາຕ້ອງການ AI ຍູ້ຊອງຈົດຫມາຍແລະທຸລະກິດເຂົ້າໄປໃນອານາເຂດທີ່ບໍ່ໄດ້ສໍາຫຼວດ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ພວກເຮົາຕ້ອງສັງເກດເບິ່ງວ່າມັນບໍ່ໄດ້ປ່ຽນເປັນຂີ້ຕົວະ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການລ້ຽງດູລູກທີ່ມີພອນສະຫວັນທີ່ທ່ານຕ້ອງການທີ່ຈະພັດທະນາທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂະນະທີ່ຍັງ instilling ຄວາມຮັບຜິດຊອບ.
ໃນຮູບໃຫຍ່, ການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດໃນ AI ແມ່ນບັນຫາຂອງສັງຄົມເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຕັກໂນໂລຢີ.
ການຊອກຫາຄວາມສົມດູນທີ່ເໝາະສົມລະຫວ່າງນະວັດຕະກໍາ ແລະ ຄວາມປອດໄພແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍເມື່ອພວກເຮົາຢືນຢູ່ໃນຈຸດຈົບຂອງອະນາຄົດທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI. ພວກເຮົາກໍາລັງມີອິດທິພົນຕໍ່ອະນາຄົດ, ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ; ພວກເຮົາເປັນມະນຸດທີ່ລະຫັດ.
ການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດ AI: ວິທີການສໍາລັບການເຄື່ອນຍ້າຍຜ່ານພູມສັນຖານ AI
ວິທີການສະຖາປັດຕະຍະກໍາ: ການກໍ່ສ້າງດ້ວຍຈຸດປະສົງ
ເມື່ອພວກເຮົາສົນທະນາກ່ຽວກັບ AI, ມັນງ່າຍດາຍທີ່ຈະຈິນຕະນາການ a ກ່ອງ ດຳ ການຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບ.
ແຕ່ຈະເປັນແນວໃດຖ້າເຮົາສາມາດປັບປ່ຽນກ່ອງນັ້ນໃຫ້ກົງກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງເຮົາ?
ຫຼັກຖານຂອງວິທີການສະຖາປັດຕະແມ່ນວ່າ. ພວກເຮົາສາມາດຈໍາກັດຫຼືຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງ AI ໄດ້ໂດຍການປ່ຽນລະບົບຂອງມັນເອງ. ພິຈາລະນາມັນຄ້າຍຄືກັບການວາງແຜນເຮືອນ.
ຈໍານວນຂອງຫ້ອງ, ການຈັດການ, ແລະຂະຫນາດທັງຫມົດແມ່ນຂຶ້ນກັບທ່ານ. ເຊັ່ນດຽວກັນນີ້, ທ່ານສາມາດປັບແຕ່ງສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງ AI ເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
ຂໍ້ດີ? ຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື. ທ່ານສາມາດເຂົ້າໃຈຄວາມສາມາດຂອງ AI ໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນໂດຍການລະບຸໂຄງສ້າງຂອງມັນ. ມີການຈັບ, ເຖິງແມ່ນວ່າ.
ສັນຍາຂອງ AI ສາມາດຖືກຂັດຂວາງໂດຍໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງຫຼາຍເກີນໄປ, ເຊິ່ງຈະຈໍາກັດຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວຫຼືຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນສົດ. ເສັ້ນອັນດີຕ້ອງຖືກແຕ້ມລະຫວ່າງການຄວບຄຸມ ແລະການປັບຕົວ.
ການຝຶກອົບຮົມການຄວບຄຸມຂໍ້ມູນ: ຂີ້ເຫຍື້ອໃນ, ຂີ້ເຫຍື້ອອອກ
ເຈົ້າເຄີຍໄດ້ຍິນຄຳວ່າ "ເຈົ້າເປັນເຈົ້າກິນຫຍັງ" ບໍ? ມັນເປັນຄວາມຈິງສໍາລັບ AI: "ເຈົ້າແມ່ນສິ່ງທີ່ເຈົ້າຮຽນຮູ້ຈາກ." ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຮົາໃຫ້ອາຫານລະບົບ AI ແມ່ນສໍາຄັນໃນການກໍານົດວິທີທີ່ພວກເຂົາປະຕິບັດ.
ຂໍ້ມູນທີ່ດີທີ່ສຸດ, ຕົວແທນສ່ວນໃຫຍ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຝຶກອົບຮົມ AI ຂໍຂອບໃຈກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບການຄັດເລືອກ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການຝຶກອົບຮົມນັກກິລາ; ທ່ານຕ້ອງການໃຫ້ພວກເຂົາເອົາຄໍາແນະນໍາຈາກຄູຝຶກຊັ້ນນໍາ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຫຼາຍກວ່ານັ້ນ. ລະບົບ AI ສາມາດປະສົບຄວາມສຳເລັດ ຫຼື ລົ້ມເຫລວໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຂະໜາດໃຫຍ່ ແລະ ຄວາມຫຼາກຫຼາຍຂອງມັນ.
ຖ້າທ່ານໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີຄວາມລໍາອຽງ, ທ່ານຈະໄດ້ຮັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ລໍາອຽງ. ຄວາມຫຍຸ້ງຍາກ? ຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນຖືກຕ້ອງ ແລະບໍ່ມີອະຄະຕິ. ຄຸນນະພາບແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນກັບປະລິມານ.
ເຕັກນິກການກໍານົດລະບຽບ: ກໍານົດຂອບເຂດ
ຄິດກ່ຽວກັບການສັ່ງໃຫ້ເດັກທາສີ. ຖ້າປະໄວ້ຢູ່ຄົນດຽວ, ເຂົາເຈົ້າສາມາດທາສີໄດ້ທຸກຢ່າງ. ແຕ່ຖ້າພວກເຂົາປະຕິບັດຕາມຄໍາແນະນໍາຈໍານວນຫນ້ອຍ, ພວກເຂົາສາມາດຜະລິດຕົ້ນສະບັບ. ເຫດຜົນສໍາລັບວິທີການປົກກະຕິໃນ AI ແມ່ນວ່າ.
ໂດຍການເພີ່ມຂໍ້ຈໍາກັດໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ, ພວກເຮົາຢຸດເຊົາ AI ຈາກການປະພຶດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼື overfitting ຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະ. ມັນຄ້າຍຄືກັບການກໍານົດຂອບເຂດເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ AI ບໍ່ໄດ້ປ່ຽນແປງແນ່ນອນ.
ຜົນປະໂຫຍດ? ເປັນລະບົບ AI ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ແລະສາມາດຄາດເດົາໄດ້. ການປົກກະຕິເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຕາຫນ່າງຄວາມປອດໄພ, ກໍານົດຄວາມຜິດປົກກະຕິທີ່ເປັນໄປໄດ້ກ່ອນທີ່ມັນຈະພັດທະນາໄປສູ່ບັນຫາ.
ແຕ່ຄືກັບສິ່ງໃດກໍ່ຕາມ, ອອກກໍາລັງກາຍປານກາງ. ຖ້າທ່ານຈໍາກັດເກີນ, ທ່ານມີຄວາມສ່ຽງຈໍາກັດຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ແລະປັບຕົວຂອງ AI.
ລະບົບມະນຸດໃນວົງແຫວນ: ດີທີ່ສຸດຂອງໂລກທັງສອງ
ເຄື່ອງຈັກແມ່ນສິ່ງມະຫັດ, ແຕ່ພວກມັນບໍ່ສົມບູນແບບ, ໃຫ້ເຮົາປະເຊີນກັບມັນ. ການສໍາພັດສ່ວນຕົວແມ່ນຕ້ອງການບາງຄັ້ງ. ໃສ່ລະບົບທີ່ມີມະນຸດຢູ່ໃນ loop.
ພວກເຮົາສະເຫນີລະດັບຂອງການຕັດສິນໃຈແລະຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປທີ່ຄອມພິວເຕີບາງຄັ້ງຂາດໂດຍການຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບຂອງມະນຸດກ່ຽວກັບທາງເລືອກ AI. ມັນເປັນຄວາມພະຍາຍາມຮ່ວມມືທີ່ຄວາມສາມາດຂອງ AI ແລະມະນຸດແມ່ນໃຫ້ສົມບູນ.
ຕົວຢ່າງ, AI ສາມາດປະເມີນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ຢ່າງໄວວາ, ແຕ່ບຸກຄົນສາມາດເພີ່ມຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຫຼືດ້ານຈັນຍາບັນ.
ຈຸດປະສົງແມ່ນເພື່ອດຸ່ນດ່ຽງການນໍາໃຊ້ການຕັດສິນຂອງມະນຸດກັບອັດຕະໂນມັດ.
ມັນບໍ່ແມ່ນກ່ຽວກັບການທົດແທນຄົນ, ແຕ່ແທນທີ່ຈະຮ່ວມມືກັບພວກເຂົາເພື່ອໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າການຕັດສິນໃຈມີປະສິດທິພາບແລະການຄົ້ນຄວ້າດີ.
ການນໍາທາງຂອງສະລັບສັບຊ້ອນການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດ AI
ການປະຕິບັດການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດໃນ AI ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມພະຍາຍາມໃນການຄຸ້ມຄອງນ້ໍານັບຕັ້ງແຕ່ມັນແຂງແຮງ, ຜິດພາດ, ແລະມີການປ່ຽນແປງສະເຫມີ. ການຄາດເດົາພຶດຕິກໍາ AI ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ, ເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍ.
ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງພວກເຮົາ, ບາງຄັ້ງ AI ຖິ້ມໂຄ້ງບານແລະປະຕິກິລິຍາໃນທາງທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ. ຄ້າຍຄືກັບການພະຍາຍາມພະຍາກອນອາກາດ, ຄວາມແປກໃຈແມ່ນຫຼີກລ່ຽງບໍ່ໄດ້ເຖິງວ່າຈະມີການສົມມຸດຕິຖານຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ.
tango ທີ່ລະອຽດອ່ອນລະຫວ່າງການປະຕິບັດແລະການຄວບຄຸມແມ່ນອື່ນ. ຖ້າທ່ານບີບສະກູໄກເກີນໄປ, AI ອາດຈະສູນເສຍທ່າແຮງສໍາລັບການປະດິດສ້າງແລະປະສິດທິພາບຂອງມັນ.
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຄວບຄຸມທີ່ບໍ່ພຽງພໍອາດຈະເຮັດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດເດົາບໍ່ໄດ້. ແລະບໍ່ໃຫ້ເບິ່ງຂ້າມວິທີການ AI ມີການປ່ຽນແປງສະເຫມີ.
ກົນໄກການຄວບຄຸມຂອງພວກເຮົາຕ້ອງປ່ຽນແປງເມື່ອມັນພັດທະນາ ແລະຮຽນຮູ້ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ ແລະມີປະສິດທິພາບ. ມັນເປັນເກມທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດຂອງການຈັບເຖິງທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຕື່ນຕົວແລະຄວາມຢືດຢຸ່ນ.
ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ໃນຂະນະທີ່ AI ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຄວາມສັບສົນຂອງມັນຈໍາເປັນຕ້ອງມີຍຸດທະສາດທີ່ອ່ອນໂຍນແລະປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ອະນາຄົດຂອງການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດ AI
ມັນຮູ້ສຶກວ່າຍຸກໃຫມ່ກໍາລັງຈະເລີ່ມຕົ້ນເມື່ອຫນຶ່ງເບິ່ງໄປສູ່ອະນາຄົດຂອງການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດຂອງ AI.
ສິບປີຂ້າງຫນ້າຈະເຫັນການພັດທະນາຂອງລະບົບ AI ທີ່ບໍ່ພຽງແຕ່ສະຫລາດກວ່າ, ແຕ່ຍັງຮູ້ຈັກຕົນເອງຫຼາຍຂຶ້ນແລະມີຄວາມສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທັນທີທັນໃດ.
ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ ອຳນາດອັນໃຫຍ່ຫລວງຍັງມີຄວາມຮັບຜິດຊອບອັນໃຫຍ່ຫລວງ. ມານີ້ກົດລະບຽບແລະມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາ.
ມີຂໍ້ຕົກລົງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນວ່າພວກເຮົາຕ້ອງການກົດລະບຽບແລະກົດລະບຽບເພື່ອເຮັດໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າ AI ຮັບໃຊ້ຜົນປະໂຫຍດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງມະນຸດຍ້ອນວ່າມັນສືບຕໍ່ການປີນຊັ້ນຊັ້ນສູງຂອງມັນ.
ມັນກ່ຽວຂ້ອງກັບຊຸມຊົນ AI ຂອງໂລກທັງຫມົດເຂົ້າຮ່ວມຮ່ວມກັນ, ບໍ່ແມ່ນທຸລະກິດສ່ວນບຸກຄົນທີ່ກໍານົດມາດຕະຖານຂອງຕົນເອງ.
ຈິນຕະນາການທີມງານຂອງນັກພັດທະນາ AI ທົ່ວໂລກທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອຜະລິດ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນແລະມີອໍານາດ.
ພວກເຂົາເຈົ້າຈະສົມທົບຊັບພະຍາກອນ, ຄວາມຮູ້, ແລະທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ມັນນໍາສະເຫນີສະຖານະການທີ່ສັນຍາຂອງ AI ຖືກນໍາໃຊ້ຫຼາຍກວ່າຄວາມຢ້ານກົວ. ໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການປ່ຽນແປງຕະຫຼອດໄປ, ອະນາຄົດຂອງການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດຂອງ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ; ມັນຍັງກ່ຽວກັບການສ້າງຕັ້ງພັນທະມິດ, ການສ້າງມາດຕະຖານ, ແລະນໍາພາ AI ໄປສູ່ອະນາຄົດທີ່ດີກວ່າ.
ສະຫຼຸບ
ການຄວບຄຸມຄວາມສາມາດບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນ nuance ດ້ານວິຊາການ - ມັນເປັນເຂັມທິດຊີ້ນໍາການເດີນທາງຂອງພວກເຮົາໃນຂະນະທີ່ພວກເຮົາຢືນຢູ່ໃນຈຸດຕັດກັນຂອງທ່າແຮງແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງ AI.
ບໍ່ມີການປະຕິເສດສິ່ງມະຫັດສະຈັນຂອງ AI, ແຕ່ບໍ່ມີການກວດສອບແລະການດຸ່ນດ່ຽງທີ່ເຫມາະສົມ, ພວກເຮົາມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການເຂົ້າໄປໃນອານາເຂດໃຫມ່.
baton ແມ່ນຢູ່ໃນມືຂອງພວກເຮົາ, ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ນັກພັດທະນາ, ແລະຜູ້ສ້າງນະໂຍບາຍ. ຂໍໃຫ້ສູ້ເພື່ອອະນາຄົດທີ່ AI ບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາປະຫລາດໃຈກັບຄວາມອັດສະລິຍະຂອງມັນເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງສະທ້ອນເຖິງຄວາມເຊື່ອທາງດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະຄວາມປອດໄພທົ່ວໄປຂອງພວກເຮົາ.
ການສ້າງສັງຄົມທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ຄົນລຸ້ນຫຼັງສາມາດດຳລົງຊີວິດດ້ວຍຄວາມພາກພູມໃຈ ແລະ ໝັ້ນໃຈແມ່ນຫຼາຍກວ່າໜ້າທີ່; ມັນເປັນການໂທຫາການປະຕິບັດ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ