OpenAIs Mira Murati ບໍ່ແນ່ໃຈວ່າຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ Soras ມາຈາກໃສ
(OpenAIs Mira Murati is not sure where Soras training data comes from)
Published: 2024-03-17
1. AI Research: ບົດຄວາມນີ້ເນັ້ນໃສ່ນັກຄົ້ນຄວ້າຂອງ OpenAI Mira Murati ສົນທະນາກ່ຽວກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການຮັບປະກັນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແບບບໍ່ລໍາອຽງສໍາລັບຕົວແບບ AI. ທ່ານ Murati ສະ ແດງ ຄວາມ ບໍ່ ແນ່ນອນ ກ່ຽວ ກັບ ຄຸນ ນະພາ ບ ຂອງ ຂໍ້ ມູນ ທີ່ ມີ ຢູ່ ແລະ ຄວາມ ລໍາອຽງ ທີ່ ອາດ ຈະ ມີ ຢູ່. ທ່ານນາງໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມຄິດວິພາກວິຈານ ແລະ ການສົງໄສໃນຂະແຫນງການຄົ້ນຄວ້າ AI.
2. Ethical AI: ການສົນທະນາຍັງໄດ້ຄົ້ນຫາຜົນກະທົບດ້ານສິລະທໍາຂອງການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ອາດມີຄວາມລໍາອຽງ. ມູຣາຕີເນັ້ນເຖິງຄວາມຈໍາເປັນຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າແລະນັກພັດທະນາທີ່ຈະປະເມີນແລະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ AI. ນີ້ເນັ້ນເຖິງຄວາມເປັນຫ່ວງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຊຸມຊົນ AI ກ່ຽວກັບຜົນກະທົບດ້ານສິລະທໍາຂອງເຕັກໂນໂລຊີ AI.
3. ຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມໂປ່ງໃສ: ມູຣາຕີເນັ້ນຄວາມສໍາຄັນຂອງຄວາມໂປ່ງໃສໃນຂະບວນການຄົ້ນຄວ້າ ແລະ ພັດທະນາ AI. ທ່ານນາງສະຫນັບສະຫນູນການສື່ສານຢ່າງເປີດເຜີຍ ແລະ ການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນໃນບັນດານັກຄົ້ນຄວ້າ ເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ຄວາມໄວ້ເນື້ອເຊື່ອໃຈໃນການນໍາໃຊ້ລະບົບ AI. ນີ້ເນັ້ນເຖິງຄວາມຈໍາເປັນຂອງວິທີການຮ່ວມມື ແລະ ໂປ່ງໃສໃນການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີ AI.. .
1. AI Research: The article focuses on OpenAI's researcher Mira Murati discussing the challenges of ensuring unbiased training data for AI models. Murati expresses uncertainty about the quality of available data and the potential biases that may be present. She highlights the importance of critical thinking and skepticism in the AI research field.
2. Ethical AI: The discussion also delves into the ethical implications of using AI technology that is trained on potentially biased data. Murati emphasizes the need for researchers and developers to continuously evaluate and mitigate biases in the datasets used for training AI models. This highlights the growing concern in the AI community regarding the ethical implications of AI technologies.
3. Importance of Transparency: Murati stresses the significance of transparency in AI research and development processes. She advocates for open communication and sharing of information among researchers to ensure accountability and trustworthiness in the deployment of AI systems. This underscores the need for a collaborative and transparent approach in the development of AI technology.
Reference:
cointelegraph.com