Я увидел, что @Mira_Network поднял довольно актуальную проблему: сейчас все больше людей обращают внимание на проблему "галлюцинаций" в AI, ведь галлюцинации можно частично решить с помощью технологий. Например, используя графы знаний, улучшенный поиск и строго отбирая данные, можно в определенной степени уменьшить количество ложной информации. Но с предвзятостью все не так просто. Даже если вы тщательно выбираете обучающие данные, в них все равно могут быть скрытые предвзятости. Плюс к этому, люди, проводящие ручную проверку, тоже имеют свои личные взгляды и слепые зоны, и это трудно избежать. Более того, эти AI-системы часто сосредоточены в руках немногих крупных компаний, и ценности разработчиков также могут влиять на результаты, что делает невозможным достичь истинной нейтральности. Это создает довольно неловкую ситуацию: чем мощнее и централизованнее AI, тем труднее устранить влияние предвзятости. Даже инструменты, используемые для выявления и исправления предвзятости, также могут оказаться подверженными этому влиянию. Другими словами, то, что мы используем для решения проблемы, само по себе может быть источником проблемы. Я считаю, что это напоминает нам о том, что развитие AI — это не только технический вызов, но и социальная и этическая проблема. Чтобы действительно решить предвзятость, одной технологии недостаточно; необходимо привлечь больше различных голосов, сделать AI более открытым и прозрачным, чтобы избежать лишних ошибок. Ключевое в том, что на @KaitoAI проходит конкурс, а проекты на @arbitrum также пользуются высокой популярностью, можно также обратить внимание на $ENERGY $SHOUT $Bane $Chao $BOOM $666 на @shoutdotfun.