Wie beängstigend ist künstliche Intelligenz?
US-Finanzministerin Yellen sagte am 15. Dezember, dass die US-Regulierungsbehörden der künstlichen Intelligenz und den damit verbundenen Bedrohungen im Jahr 2024 höchste Priorität einräumen werden. Sie sagte: „In diesem Jahr hat der US Financial Stability Oversight Council ausdrücklich darauf hingewiesen, dass der Einsatz künstlicher Intelligenz in Finanzdienstleistungen eine Schwäche des Finanzsystems darstellt.“ Die Unterstützung verantwortungsvoller Innovationen in diesem Bereich kann es dem Finanzsystem ermöglichen, Vorteile wie eine höhere Effizienz zu erzielen, aber auch bestehende Grundsätze und Regeln des Risikomanagements sollten angewendet werden.
In der Vergangenheit waren die Menschen angesichts der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz am meisten besorgt über die neuen Auswirkungen, die sie auf die Beschäftigung haben würde. Sie glaubten, dass durch den weit verbreiteten Einsatz künstlicher Intelligenz eine beträchtliche Anzahl von Menschen ihren Arbeitsplatz verlieren würde Gelegenheiten.Vor allem Büroangestellte haben ein höheres Risiko, ihren Job zu verlieren. Es scheint nun, dass die Risiken und Herausforderungen, die sich aus der rasanten Entwicklung und dem übermäßigen Einsatz künstlicher Intelligenz ergeben können, weitaus größer und schneller sind als gedacht.
Tatsache ist, dass wenn künstliche Intelligenz nur eine technologische Revolution herbeiführt und sich nur auf die Verbesserung der Arbeitsproduktivität und die Reduzierung des Personalbedarfs konzentriert, dies möglicherweise keinen allzu großen Widerspruch hervorruft. Denn basierend auf den Erfahrungen früherer industrieller Revolutionen können Länder leicht neue Beschäftigungsmöglichkeiten und -kanäle außerhalb der künstlichen Intelligenz finden, um die Beschäftigungseffekte auszugleichen, die durch den weit verbreiteten Einsatz künstlicher Intelligenz verursacht werden. Beispielsweise können die Altenpflegebranche, das Gesundheitswesen usw. einen riesigen Beschäftigungsraum eröffnen. Aufgrund des weit verbreiteten Einsatzes künstlicher Intelligenz wird der Mensch keine große Zahl von Arbeitslosen verursachen.
Aber so wie die weit verbreitete Nutzung des Internets auch zu einer relativ ernsten Netzwerksicherheit geführt hat, wird der weit verbreitete Einsatz künstlicher Intelligenz unweigerlich Auswirkungen und Auswirkungen auf alle Aspekte der Sicherheit haben,
Insbesondere finanzielle Sicherheit und Informationssicherheit sind künstliche Intelligenz Die größte Auswirkung und Auswirkung, die es mit sich bringen kann, besteht darin, dass, wenn Sie nicht aufpassen, enorme Risiken entstehen können, die zu unermesslichen Verlusten für die Stabilität der Finanzindustrie und die Sicherheit des Lebens der Bewohner führen und sogar zu einer völligen Lähmung des Finanzwesens führen können Industrie und Anwohner sind immer gefährdet.
Der Grund, warum die Vereinigten Staaten den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Finanzstabilität und -sicherheit so große Bedeutung beimessen, liegt darin, dass die Vereinigten Staaten über eine entwickelte Finanzindustrie verfügen und die Finanzindustrie ein wichtiger Teil der Unterstützung der US-amerikanischen Wirtschaft, Technologie und Gesellschaft ist und sogar das Militär. Sobald die Finanzbranche ernsthaften Risiken ausgesetzt ist, werden die Wirtschaftsstruktur, das Finanzsystem und die soziale Struktur der Vereinigten Staaten stark beeinträchtigt. Dies ist keine Panikmache, sondern eine unveränderliche Tatsache
Der Schlüssel liegt darin, dass die Entwicklungsgeschwindigkeit der künstlichen Intelligenz die Vorstellungskraft der Menschen völlig übertroffen hat und das Tempo der Verbesserung und Verbesserung des Regulierungssystems, einschließlich des Finanzbereichs, übertroffen hat.
Dieses Phänomen begann nicht mit der künstlichen Intelligenz. Das Tempo der Überwachung in anderen Bereichen kann nicht mit der Entwicklungsgeschwindigkeit des Internets mithalten, was in vielen Bereichen zu Informationslecks, Informationssicherheit und sogar zur Manipulation von Informationen führt. Probleme wie Personalverkäufe haben der wirtschaftlichen Sicherheit, der sozialen Sicherheit, der Unternehmenssicherheit und der Sicherheit der Bewohner ernsthaften Schaden zugefügt.Die positiven und negativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Branche sind offensichtlicher und differenzierter als die des Internets. Der positive Effekt ist groß, insbesondere die Arbeitseffizienz, die durch den Einsatz künstlicher Intelligenz erheblich verbessert wird. Auch das Internet wird durch künstliche Intelligenz gesteuert. Gleichzeitig funktioniert künstliche Intelligenz auch unter menschlicher Kontrolle und nicht völlig unabhängig. Da künstliche Intelligenz von Menschen manipuliert wird, stellt sich zwangsläufig die Frage, von welcher Art von Menschen sie manipuliert wird. Wenn künstliche Intelligenz von Menschen mit schlechten Absichten und bösen Absichten manipuliert wird, ist es unmöglich vorherzusagen, welche Risiken und Auswirkungen dies haben kann.
Die Finanzindustrie ist das Blut der modernen Wirtschaft. Wenn es kein stabiles und sicheres System gibt, das dies gewährleistet, wird dies schwerwiegende Auswirkungen auf die wirtschaftliche Sicherheit, die soziale Sicherheit usw. haben.
Offensichtlich sind die Vereinigten Staaten keineswegs die einzigen, die sich mit dem Thema künstlicher Intelligenz befassen müssen. 
Alle Länder sollten den Auswirkungen und Auswirkungen, die künstliche Intelligenz nach dem weit verbreiteten Einsatz von künstlicher Intelligenz auf die finanzielle Sicherheit haben kann, große Aufmerksamkeit schenken Künstliche Intelligenz ist auch nach der Förderung der künstlichen Intelligenz ein Muss.
Die Menschheit ist in die Ära der künstlichen Intelligenz eingetreten, die das Ergebnis des wissenschaftlichen und technologischen Fortschritts ist. Sie ist auch eine Manifestation der Technologie, die das Leben verändert, und sie ist auch das Ergebnis der Eroberung des Marktes und der Zukunft durch Technologie. Allerdings sind die inhärenten Risikomerkmale der künstlichen Intelligenz und der Entwicklung des Menschen bis heute, Gier, Böses usw., mit dem Fortschritt von Wissenschaft und Technologie nicht verschwunden, im Gegenteil, sie sind bei manchen Menschen offensichtlicher geworden. Selbstverständlich werden sie auch Merkmale der Betreuung von Einzelpersonen oder Interessengruppen nutzen. Wenn unter solchen Umständen keine rechtzeitigen Überwachungs- und Sicherheitssysteme eingerichtet werden, um verschiedene mögliche Lücken zu schließen, werden die negativen Auswirkungen künstlicher Intelligenz unendlich verstärkt und gefährden die menschliche Sicherheit. Aus dieser Perspektive ist Sicherheit im Zeitalter der künstlichen Intelligenz zweifellos das wichtigste Thema, und es muss nicht nur die finanzielle Sicherheit gewährleistet werden. Es muss eine starke und solide „Firewall“ und ein „Sicherheitsnetz“ gewährleistet werden. „Stabilisator“.
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In diesem Artikel erfahren Sie mehr über SHAP: Modellerklärung für maschinelles Lernen
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Zu den häufigsten Herausforderungen, mit denen Algorithmen für maschinelles Lernen in C++ konfrontiert sind, gehören Speicherverwaltung, Multithreading, Leistungsoptimierung und Wartbarkeit. Zu den Lösungen gehören die Verwendung intelligenter Zeiger, moderner Threading-Bibliotheken, SIMD-Anweisungen und Bibliotheken von Drittanbietern sowie die Einhaltung von Codierungsstilrichtlinien und die Verwendung von Automatisierungstools. Praktische Fälle zeigen, wie man die Eigen-Bibliothek nutzt, um lineare Regressionsalgorithmen zu implementieren, den Speicher effektiv zu verwalten und leistungsstarke Matrixoperationen zu nutzen.
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Übersetzer |. Rezensiert von Li Rui |. Chonglou Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden heutzutage immer komplexer, und die von diesen Modellen erzeugten Ergebnisse sind eine Blackbox, die den Stakeholdern nicht erklärt werden kann. Explainable AI (XAI) zielt darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem es Stakeholdern ermöglicht, die Funktionsweise dieser Modelle zu verstehen, sicherzustellen, dass sie verstehen, wie diese Modelle tatsächlich Entscheidungen treffen, und Transparenz in KI-Systemen, Vertrauen und Verantwortlichkeit zur Lösung dieses Problems gewährleistet. In diesem Artikel werden verschiedene Techniken der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI) untersucht, um ihre zugrunde liegenden Prinzipien zu veranschaulichen. Mehrere Gründe, warum erklärbare KI von entscheidender Bedeutung ist. Vertrauen und Transparenz: Damit KI-Systeme allgemein akzeptiert und vertrauenswürdig sind, müssen Benutzer verstehen, wie Entscheidungen getroffen werden
Ist Flash Attention stabil? Meta und Harvard stellten fest, dass die Gewichtsabweichungen ihrer Modelle um Größenordnungen schwankten
May 30, 2024 pm 01:24 PM
MetaFAIR hat sich mit Harvard zusammengetan, um einen neuen Forschungsrahmen zur Optimierung der Datenverzerrung bereitzustellen, die bei der Durchführung groß angelegten maschinellen Lernens entsteht. Es ist bekannt, dass das Training großer Sprachmodelle oft Monate dauert und Hunderte oder sogar Tausende von GPUs verwendet. Am Beispiel des Modells LLaMA270B erfordert das Training insgesamt 1.720.320 GPU-Stunden. Das Training großer Modelle stellt aufgrund des Umfangs und der Komplexität dieser Arbeitsbelastungen einzigartige systemische Herausforderungen dar. In letzter Zeit haben viele Institutionen über Instabilität im Trainingsprozess beim Training generativer SOTA-KI-Modelle berichtet. Diese treten normalerweise in Form von Verlustspitzen auf. Beim PaLM-Modell von Google kam es beispielsweise während des Trainingsprozesses zu Instabilitäten. Numerische Voreingenommenheit ist die Hauptursache für diese Trainingsungenauigkeit.
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
