些模型的准确性着迷因为他们感觉是对的他们证

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世界里存在着所有这些偏见和厌女症，而不是机器造成的。首先，机器并不是让我们陷入这种境地的人。事实上，在我们训练它们之前，它们可能在一开始就做了一些这样的事情，我们不应该因为它们开始走这条路而将它们扔掉，因为我们可以调整模型中的权重。我们可以向模型提供反馈，以改进模型，而这是我们无法对无数人提供的。 阿耶莱特 以色列：是的。 ：所以我认为这是一个重要的观点。 ：我们已经看到了第一代人工智能图像模型。如果你说 医生 ，我们只是 看到 男人或类似事物的照片。随着时间的推移，这种情况已经有了很大改善。这真的很令人兴奋，对吧？我们可。


以尝试思考如何使用这些东西解决一些社会问题，因为，是的，机器比人类更容易被操纵。当然，这是一种风险，但那是针对某些科幻播客，而不是针对这个。 ：图像中医 电报号码数据 生的例子很恰当，因为我认为很多人都对这实了我们的刻板印象。你要求这张图片，它给你的正是你所认为的那个图片，但这只是再次加剧了问题。如果我们不 阻止 ，这种情况就会持续下去。但是，正如你所说，那里已经有所改善。 ： ，非常感谢你。



这确实很有见地，也很有趣。感谢您参加节目。 ：非常感谢您邀请我。这很有趣。 ：感谢您今天加入我们。在我们的下一集中， 和我与 首席产品官 进行了交谈。在您进行假日购物之前，请加入我们，了解无处不在的人工智能如何为我们所有人带来巨大的价值。 艾莉森 莱德：感谢您聆听我、我自己和人工智能的演讲。和您一样，我们相信关于人工智能实施的对话不会从这个播客开始和结束。这就是为什么我们在 上专门为像您这样的听众创建了一个群组。它被称为 ，如果您加入我们，您可以与节目创作者和主持人聊天，提出您自己的问题，分享您的见解，并获得来自 和 的有关 实施的宝贵资源。您可以通过访问 来访问它。我们会将该链接放在演出笔记。