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很多人担心大语言模型的影响。对于这事,不妨问问大语言模型自己的想法。因此向文心一言询问。总共问了三次,次次内容不同。大语言模型分别从不同维度思考问题。
与“文心一言”进行沟通,最大感觉是自己的偏见和弱点还是很多,可能无法弥补。当然,也让我明白:每个人有不同的思考维度。而AI能够从更多维度思考,由AI帮助人类,肯定有利于减少矛盾、增加和谐。
第一次问,文心一言如下回答。
大模型可能带来的五大危害包括:
缺乏风险意识:大型语言模型的自动生成内容可能不受实际约束,容易引导用户进入非理性思考和行为,导致缺乏风险意识,从而受到伤害。
形成信息茧房:大型语言模型以给出“权威”答案的方式限定了用户的信息获取多样性,同时,“点对点”的信息供给方式,如果针对的是热点事件,则很容易形成强大的舆情引导效应。长此以往,用户可能无法接触到其他不同的观点和信息,导致视野和认知受限。
扰动人类的创新动能:大型语言模型作为一种“答案直通车”,通过捷径的方式简化了思考过程和试错过程,可能会导致人类在解决问题和创新时失去了思考的动力和勇气,对人类创新动能是一种扰动。
无法保障内容可信:大模型存在“幻觉”,无法保障内容真实可信、有据可查;此外,企业内部数据更新迭代速度快,公有大模型无法实现知识实时更新。
无法实现成本可控:直接训练和部署千亿级参数大模型成本过高;企业级应用应该使用百亿级基础模型,根据不同需求训练不同的垂直模型;企业只需要负担垂直训练成本。
因此,在应用大模型时,需要考虑到这些潜在的危害,并采取相应的措施来避免或减轻这些影响。
第二次问,文心一言如下回答。
人工智能(AI)在为人类带来便利和效率的同时,也可能带来一些潜在的危害。以下是可能由人工智能引起的五大危害:
隐私和数据安全:人工智能技术需要大量的数据来训练模型,这可能导致个人隐私泄露和数据安全问题。黑客可能会利用人工智能技术来攻击系统和窃取敏感信息。此外,AI系统也可能会被用于进行网络监控和信息收集,从而侵犯个人隐私。
偏见和歧视:人工智能算法是由人类设计的,如果设计者存在偏见或歧视,那么AI系统也可能会表现出同样的偏见和歧视。此外,由于数据集可能存在偏见,这也可能导致AI系统的结果存在偏见。
失业和社会不平等:随着人工智能技术的普及,许多传统的工作可能会被自动化取代,从而导致大量失业。这可能会导致社会不平等加剧,因为那些拥有AI技能的人可能会获得更多的机会和收入。
安全风险:人工智能技术可能会带来安全风险,例如黑客利用AI技术进行攻击或者AI系统被用于进行恶意活动。此外,AI系统可能会被用于进行网络犯罪或者恐怖主义活动,从而对人类安全构成威胁。
伦理和道德问题:人工智能技术的发展也引发了许多伦理和道德问题。例如,AI系统可能会被用于进行不道德的行为,如歧视、欺诈等。此外,AI技术的发展也引发了关于人类责任和道德标准的讨论,因为AI系统在某些情况下可能会做出不符合人类价值观的决策。
因此,在发展人工智能技术的同时,我们需要考虑到这些潜在的危害,并采取相应的措施来避免或减轻这些影响。这包括加强数据安全和隐私保护、减少算法偏见和歧视、促进就业转型和社会公正、加强网络安全监管、以及制定伦理规范和标准等。
第三次问,文心一言如下回答。
人工智能(AI)在为人类带来便利和效率的同时,也可能带来一些潜在的危害。以下是可能由人工智能引起的五大危害:
武器化:自主武器或人工智能驱动的网络攻击可能对全球安全构成重大威胁。此类技术的发展和扩散可能导致不稳定、军备竞赛甚至意外冲突。
偏见和歧视:如果AI系统在有偏见的数据上进行训练或在设计时未考虑公平性,它们可能会延续和放大现有的偏见,导致对个人或群体的不公平对待,加剧现有的不平等。
工作流离失所:人工智能驱动的自动化可能会导致各个部门出现大量工作流离失所,从而导致失业和社会动荡。
隐私丧失:人工智能驱动的监控和数据分析工具会侵蚀个人隐私,导致对公民自由和人权的担忧。
权力集中:人工智能技术的开发和部署可能会导致科技公司或政府之间的权力更加集中,加剧现有的不平等现象,并可能破坏民主进程。
此外,随着人工智能系统变得越来越复杂,可能很难确定谁应对其行为负责,从而导致问责制和责任方面的潜在问题。因此,在应用人工智能技术时,需要考虑到这些潜在的危害,并采取相应的措施来避免或减轻这些影响。这包括加强数据安全和隐私保护、减少算法偏见和歧视、促进就业转型和社会公正、加强网络安全监管、以及制定伦理规范和标准等。
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