調査結果: 人工知能データの使用をめぐって消費者が対立
シスコの新しい調査によると、消費者は人工知能を支持していますが、企業がそのテクノロジーをどのように利用するかについて懸念しており、回答者の半数以上が人工知能の利用により組織への信頼を失ったと回答しています。
このデータは、データ プライバシーに関する消費者の認識と行動を世界的に調査するシスコの 2022 年消費者プライバシー調査で明らかにされました。消費者は、組織が個人データの使用方法について透明性を高めることが最優先事項であると述べているため、今年の調査ではさらなる透明性の必要性が浮き彫りになっています。
シスコの調査では、消費者が AI を支持している一方で (54% が AI 製品を改善するために匿名化されたデータを共有することに前向きである)、65% が信頼の悪用により組織への信頼を失っていることも示しています。
「組織は、自社のデータ慣行を簡単な言葉で説明し、顧客やユーザーが自社のデータに何が起こっているかを理解できるように、すぐに利用できるようにする必要があります。これは単なる法的要件ではなく、信頼はそれにかかっています。」と述べました。 Cisco 副社長兼最高プライバシー責任者の Harvey Jang 氏は次のように述べています。
今年は、回答者の 81% が、組織が個人データをどのように扱うかは、顧客をどのように見て尊重しているかを示すものであることに同意しました。これは、シスコが 2019 年に個人データの追跡を開始して以来最高の割合でした。
消費者はデータ保護のために行動を起こす
シスコはまた、一部の消費者が、組織に対する信頼の低下に対応して、より適切にデータを保護するために行動を起こしていることも発見しました。合計 76% がデータを信頼できない企業からは購入しないと回答し、37% がデータ プライバシーを実践するプロバイダーを変更したと回答し、53% が規約に同意する前に Cookie 設定を管理すると回答しました。46%家庭用盗聴機器を所有している人の割合は、プライバシーを守るために定期的に機器の電源を切っていると回答しました。
シスコは、急速に変化するテクノロジーにより、消費者が同社のデータを信頼することが困難になっていると述べているが、回答者の大多数は、適切な匿名化が実施されていれば、AI の潜在的な利点がリスクを上回ると回答しており、54% の人がそう回答しているAI ベースの製品と意思決定を改善するために、匿名化された個人情報データを共有することに前向きです。
しかし、企業と消費者の間には断絶があります。組織の 87% が、自動化された意思決定が顧客の期待に沿って確実に実行されるようにするためのプロセスが整っていると信じている一方で、回答者の 60% は、組織がどのように対応しているかについて懸念を抱いています。個人データの取り扱い AI に関して表明された懸念 シスコは、組織が消費者に AI アプリケーションをオプトアウトし、AI アプリケーションがどのように機能するかを説明する機会を提供できると述べました。
回答者の半数以上が、州または地方自治体が消費者データの保護において主要な役割を果たすべきであると答えており、多くの消費者は民間企業が監督なしで個人データを扱うことを信頼していないことが判明しました。
シスコのシニア バイス プレジデント兼最高セキュリティおよびトラスト責任者のブラッド アーキンは次のように述べています。「この調査からの洞察が、組織がセキュリティ、プライバシー、透明性に対する顧客のニーズを引き続き優先するよう促すことを願っています。」
以上が調査結果: 人工知能データの使用をめぐって消費者が対立の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

先週、社内の辞任と社外からの批判が相次ぐ中、OpenAIは内外のトラブルに見舞われた。 - 未亡人姉妹への侵害が世界中で白熱した議論を巻き起こした - 「覇権条項」に署名した従業員が次々と暴露 - ネットユーザーがウルトラマンの「」をリストアップ噂の払拭: Vox が入手した漏洩情報と文書によると、アルトマンを含む OpenAI の上級幹部はこれらの株式回収条項をよく認識しており、承認しました。さらに、OpenAI には、AI セキュリティという深刻かつ緊急の課題が直面しています。最近、最も著名な従業員2名を含むセキュリティ関連従業員5名が退職し、「Super Alignment」チームが解散したことで、OpenAIのセキュリティ問題が再び注目を集めている。フォーチュン誌は OpenA を報じた。
