


Ist unsere Gesellschaft bereit, KI Entscheidungen treffen zu lassen?
Mit der beschleunigten Entwicklung der Technologie spielt künstliche Intelligenz (KI) eine immer wichtigere Rolle im Entscheidungsprozess. Menschen verlassen sich zunehmend auf Algorithmen, um Informationen zu verarbeiten, bestimmte Aktionen zu empfehlen und sogar in ihrem Namen Maßnahmen zu ergreifen.
Aber wenn es der KI wirklich erlaubt wäre, uns bei der Entscheidungsfindung zu helfen oder sie sogar zu ersetzen, insbesondere bei Entscheidungen, die subjektive, moralische und ethische Entscheidungen betreffen, würden Sie das akzeptieren?
Kürzlich untersuchte ein Forschungsteam der Universität Hiroshima menschliche Reaktionen auf die Einführung künstlicher Intelligenz bei der Entscheidungsfindung. Durch die Untersuchung menschlicher Interaktionen mit selbstfahrenden Autos gingen sie insbesondere der Frage nach: „Ist die Gesellschaft bereit für eine ethische Entscheidungsfindung durch KI?“ 🎜🎜#Das Team veröffentlichte seine Ergebnisse am 6. Mai 2022 im Journal of Behavioral and Experimental Economics .
Im ersten Experiment zeigten die Forscher 529 menschlichen Probanden ethische Dilemmata, mit denen Autofahrer konfrontiert sein könnten. In dem von den Forschern erstellten Szenario musste ein Autofahrer entscheiden, ob er sein Auto in die eine oder andere Personengruppe rammte, und ein Zusammenstoß war unvermeidlich. Das heißt, ein Unfall wird einer Gruppe von Menschen schweren Schaden zufügen, einer anderen Gruppe jedoch das Leben retten.
Das erste Element ist, dass viele Menschen glauben, dass die Gesellschaft als Ganzes nicht möchte, dass künstliche Intelligenz Entscheidungen in Bezug auf Ethik und Moral trifft. Wenn sie also nach ihrer Meinung zu diesem Thema gefragt werden, werden sie von beeinflusst ihre eigenen Ideen. „
Tatsächlich verschwanden die Unterschiede zwischen der KI und den menschlichen Treibern, als die Teilnehmer explizit gebeten wurden, ihre Antworten von den Antworten der Gesellschaft zu unterscheiden“, sagte Johann Caro-Burnett. Assistenzprofessor an der Graduiertenschule.
Das zweite Element ist, ob die Konsequenzen der Zulassung der Diskussion dieses verwandten Themas bei der Einführung dieser neuen Technologie in die Gesellschaft von Land zu Land unterschiedlich sein werden. „In Bereichen, in denen die Menschen der Regierung vertrauen und über starke Regierungsinstitutionen verfügen, tragen Informationen und Entscheidungsbefugnis dazu bei, wie die Probanden die ethische Entscheidungsfindung von KI bewerten. Im Gegensatz dazu sind in Bereichen, in denen die Menschen der Regierung misstrauen und über schwache Institutionen verfügen, Entscheidungen.“ -Machende Fähigkeiten verschlechtern sich, wie Probanden die ethischen Entscheidungen künstlicher Intelligenz bewerten“, sagte Caro-Burnett. „
Wir haben festgestellt, dass die Gesellschaft Angst vor ethischen Entscheidungen durch KI hat. Die Wurzeln dieser Angst liegen jedoch nicht im Individuum. Tatsächlich kommt diese Ablehnung von KI aus der Wahrnehmung des Einzelnen als die Ansichten der Gesellschaft“, sagte Shinji Kaneko, Professor an der Graduiertenschule für Geistes- und Sozialwissenschaften der Universität Hiroshima.
Grafik | Im Durchschnitt bewerteten Menschen die ethischen Entscheidungen von KI-Fahrern nicht anders als menschliche Fahrer. Allerdings möchten die Menschen nicht, dass KI unterwegs ethische Entscheidungen trifft Voreingenommenheit. Doch auf explizite Nachfrage äußerten die Menschen ihre Abneigung gegen KI. Darüber hinaus ist mit zunehmender Diskussion und Information zu diesem Thema die Akzeptanz von KI in Industrieländern gestiegen und in Entwicklungsländern schlechter geworden.Forscher glauben, dass diese Ablehnung neuer Technologien, die vor allem auf persönliche Überzeugungen über die Meinung der Gesellschaft zurückzuführen ist, wahrscheinlich auch auf andere Maschinen und Roboter zutrifft. „Es ist daher wichtig zu bestimmen, wie sich individuelle Präferenzen zu einer sozialen Präferenz zusammenfügen. Darüber hinaus müssen, wie unsere Ergebnisse zeigen, solche Schlussfolgerungen auch von Land zu Land unterschiedlich sein“, sagte Kaneko.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst unsere Gesellschaft bereit, KI Entscheidungen treffen zu lassen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
