Rozwój sztucznej inteligencji był jednym z głównych obszarów innowacja w technologii w ostatnich latach. Google, która jest jedną z firm, które najwięcej zainwestowały w tę dziedzinę, poprosiła swoich pracowników o pomoc w ulepszeniu sztucznej inteligencji, zwanej Bard, która przedstawiała „problemy”. Firma poprosiła ich o zapisanie złych i błędnych odpowiedzi, które wywiad wygenerował na typowe pytania.
Bard, sztuczna inteligencja Google jest kontrowersyjna
Zobacz więcej
Google opracowuje narzędzie AI, które pomoże dziennikarzom w…
Nieotwarty oryginalny iPhone z 2007 roku kosztuje prawie 200 000 USD; wiedzieć...
Zrozumieć, dlaczego ta prośba od CEO do pracowników i jak Bard działa w praktyce.
uczyć się na przykładach
Ideą tej inicjatywy jest to, że sztuczna inteligencja najlepiej uczy się na przykładach i informacjach zwrotnych od ludzi. Poprawiając błędne odpowiedzi, pracownicy Google pomagają poprawić dokładność i jakość odpowiedzi generowanych przez Bard.
Jest to sztuczna inteligencja języka naturalnego, która wykorzystuje zaawansowane modele językowe do rozumienia pytań i generowania odpowiednich odpowiedzi. Niestety, jak każda inna technologia, może popełniać błędy, zwłaszcza w przypadku pytań, które zawierają niejednoznaczność lub pewien kontekst.
pomoc ze strony pracowników
Prosząc pracowników o pomoc, firma pokazuje, jak ludzkie uczenie się można połączyć z uczeniem maszynowym, aby tworzyć bardziej efektywne i dokładne systemy. Ponadto Google wykazuje swoje zaangażowanie w ciągłe doskonalenie swoich produktów i usług.
Inicjatywa podkreśla również znaczenie przejrzystości i odpowiedzialności w rozwoju technologii sztucznej inteligencji. Pozwalając na użytkownicy zobacz, jak działa inteligencja i jak jest ulepszana, firma pomaga stworzyć bardziej zaufane i bezpieczne środowisko dla konsumentów.
Prośba Google do pracowników o zgłaszanie słabych odpowiedzi ze strony sztucznej inteligencji jest inicjatywą ważne i podkreśla znaczenie ludzkiego uczenia się w ciągłym doskonaleniu inteligencji sztuczny. Dzięki takiemu podejściu grupa pomaga tworzyć jeszcze dokładniejsze, bardziej przejrzyste i odpowiedzialne systemy.
