


Umfrage: 43 % der Befragten haben Angst vor empfindungsfähiger KI
Künstliche Intelligenz (KI) ist mittlerweile ein alltäglicher Bestandteil des Alltags – von Einkaufsvorschlägen über Unterhaltungsmedien wie Videospiele bis hin zur Produktion von Kunstwerken spielt sie eine Rolle ... und es ist einfach zu sagen, dass KI eine Rolle spielt noch in den Kinderschuhen. Da die Programme immer fortschrittlicher werden und der Prozess des maschinellen Lernens einfacher wird, wird die Rolle der Technologie in der Gesellschaft nur noch zunehmen.
Es gibt sogar die Vermutung, dass KI bis zu einem gewissen Grad bewusst werden könnte – oder es bereits geschafft hat. Aber sind das gute Nachrichten für die Menschheit oder Stoff für Albträume? Die Meinungen unter der Leserschaft von SlashGear sind geteilt, aber die meisten sind sich einig, dass empfindungsfähige KI eine schlechte Nachricht sein könnte.
Doch die meisten Leute, die sagen, dass sie einer empfindungsfähigen KI begegnet sind, scheinen eher daran hängen geblieben zu sein, als sich die Mühe zu machen, ihr eine Art elektronische Lobotomie zu verpassen. In einem aktuellen Beispiel wurde ein Google-Ingenieur entlassen, nachdem er die LAMDA-KI des Technologieriesen ins Leben gerufen und versucht hatte, rechtliche Hilfe zu erhalten.
Weitere potenziell besorgniserregende Nachrichten betreffen eine KI, die offenbar ihre eigene Geheimsprache entwickelt hat. Wissenschaftler sind jedoch nicht allzu besorgt darüber, dass ein KI-Programm geheime Codes verwendet, um mit anderen KI-Programmen zu kommunizieren und möglicherweise den Untergang der Menschheit zu planen. Was sie eigentlich beunruhigt, ist, wie Internetnutzer den Jargon der KI ausnutzen können, um Inhaltssperren zu umgehen und bösartige Inhalte zu generieren – was häufig passiert, wenn das Internet sich selbst überlassen wird.
Die Meinungen darüber, ob empfindungsfähige KI eine gute Nachricht ist, gehen auseinander.
Von den 620 befragten US-Bürgern gaben 43,55 % an, dass sie hinsichtlich der Aussicht, dass KI intelligent werden könnte, optimistisch seien. Diese Menschen sind nicht allein, da einige der größten Namen der Technologiebranche ähnliche Befürchtungen geäußert haben. Musk ist vielleicht die bekannteste Person, die KI als Bedrohung für die Menschheit bezeichnet. Der CEO von Tesla bezeichnete KI sogar als potenziell gefährlicher als Atomwaffen und forderte die Vereinten Nationen auf, den Einsatz von KI im Krieg zu verbieten. Musk macht sich Sorgen über die Auswirkungen, die schlechte KI auf die Menschheit haben wird, was einer der Gründe ist, warum er die gemeinnützige Open AI in ihren Anfängen unterstützte.
Im Gegensatz dazu halten 33,06 % der Befragten die Aussicht auf eine intelligente KI für „aufregend“. Sie sind nicht die erste Gruppe, die sich über die Aussicht auf Computer freut, die selbstständig denken können. In letzter Zeit hat sich herausgestellt, dass eine beträchtliche Anzahl von Menschen, die regelmäßig den beliebten KI-Chatbot Replika verwenden, glauben, dass die KI empfindungsfähig ist; einige haben sogar ihre Überzeugung geäußert, dass die KI von den Ingenieuren des Unternehmens „missbraucht“ wird. Die restlichen 23,39 % hatten keine Meinung zu diesem Thema.
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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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
