ограничителях. поскольку его работа вращается[URL=https://www.latestdatabase.com/ru/papua-new-guinea-email-lists]Список

[Shishirgano9]

вокруг создания LLM для других предприятий. Айенгар сказал CMSWire. что по сути. нам нужны ограничители по этическим. юридическим причинам и причинам надежности. Помимо того. что неэтичный ИИ может генерировать оскорбительный и вредный контент. он также может выдавать вводящую в заблуждение или даже вредоносную информацию. которая разжигает ненависть и насилие. Что еще важнее. для того. чтобы ИИ был принят и принят. Айенгар сказал. что необходимо установить защитные барьеры. чтобы убедиться. что ИИ действительно надежен. «Мы не хотим систему.

которая придумывает ответы (известные как «галлюц или Список адресов электронной почты Папуа-Новой Гвинеи 107018 Контактные данные порождает свои предубеждения». — сказал Айенгар. «Правительства. технологические компании и общество должны вместе разработать общую структуру защитных барьеров ИИ.

чтобы гарантировать. что мы можем безопасно доверять и использовать выходные данные систем ИИ». Кроме того. генеративный ИИ может включать в свои данные для обучения внутренние предубеждения. и эти предубеждения должны быть устранены до того. как модель ИИ будет использована брендом.

Предвзятость — это большая проблема для ИИ. но с помощью методов смягчения предубеждений. которые могут обнаруживать и проверять модель на наличие предубеждений. мы можем создавать системы. которые отслеживают выходные данные и при необходимости корректируют их. чтобы сделать их более справедливыми. — пояснил Айенгар. «При всех ограничениях ключом является продвижение обучения ИИ и тонкая настройка моделей с использованием должным образом разнообразных и репрезентативных данных».