목차
도전 과제 1: 인간 웰빙
챌린지 2: 책임감
챌린지 3: 개인정보 보호
도전 4: 디자인 프레임워크
도전 5: 거버넌스와 감독
챌린지 6: 인간-AI ​​상호작용
기술 주변기기 일체 포함 기술은 양날의 검입니다. 연구에 따르면 인간은 6가지 주요 AI 과제에 직면해 있습니다.

기술은 양날의 검입니다. 연구에 따르면 인간은 6가지 주요 AI 과제에 직면해 있습니다.

Apr 17, 2023 pm 10:31 PM
일체 포함 기계 인간

인공지능(AI)은 인간처럼 생각하고 행동하도록 프로그래밍된 기계에서 인간 지능을 시뮬레이션하는 것을 말합니다. AI 기술을 통해 컴퓨터는 시각적 인식, 음성 인식, 의사 결정, 언어 번역 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 수행할 수 있습니다.

기술은 양날의 검입니다. 연구에 따르면 인간은 6가지 주요 AI 과제에 직면해 있습니다.

센트럴 플로리다 대학교 산업 공학 및 관리 시스템학과의 조교수인 Ozlem Garibay는 인간과 AI의 관계를 개선하고 윤리적 윤리를 보장하기 위해 인간이 극복해야 하는 6가지 주요 AI 과제를 식별한 연구를 주도했습니다. 공정한 사용.

Garibay와 26명의 다른 과학자들은 AI가 신뢰할 수 있고 안전하며 신뢰할 수 있고 인간의 가치와 일치하는지 확인하기 위해 인간이 해결해야 하는 문제와 과제를 식별하기 위한 연구를 수행했습니다.

이 연구 보고서는 International Journal of Human-Computer Interaction에 게재되었습니다. 연구팀이 확인한 인류가 직면한 6가지 주요 AI 과제는 다음과 같습니다.

도전 과제 1: 인간 웰빙

AI는 인간 웰빙에 유익한 구현 기회를 발견할 수 있어야 합니다. 또한 AI와 상호작용할 때 사용자의 웰빙을 지원하는 것도 고려해야 합니다.

챌린지 2: 책임감

책임감 있는 AI는 AI 라이프사이클에서 인간과 사회적 웰빙을 우선시한다는 개념을 말합니다. 이를 통해 AI의 잠재적 이점이 인간의 가치와 우선순위와 일치하는 방식으로 활용되는 동시에 의도하지 않은 결과나 윤리적 위반의 위험을 완화할 수 있습니다.

챌린지 3: 개인정보 보호

개인정보 보호를 보장하고 개인이나 그룹의 유해한 사용을 방지하기 위해 AI 시스템의 데이터 수집, 사용 및 배포를 신중하게 고려해야 합니다.

도전 4: 디자인 프레임워크

AI 시스템을 위한 인간 중심 디자인 원칙은 실무자에게 명확한 정보를 제공할 수 있는 프레임워크를 사용해야 합니다. 프레임워크는 위험이 매우 낮은 AI, 특별한 조치가 필요하지 않은 AI, 위험이 매우 높은 AI, 금지된 AI를 구분합니다.

도전 5: 거버넌스와 감독

개념부터 개발, 배포까지 AI 라이프사이클의 전체 거버넌스 프레임워크를 고려해야 합니다.

챌린지 6: 인간-AI ​​상호작용

인간과 AI 시스템 간의 윤리적이고 공정한 관계를 촉진하기 위해서는 인간과 AI 간의 상호작용이 인간의 인지 능력을 존중한다는 기본 원칙을 기반으로 해야 합니다. 특히 인간은 AI 시스템의 행동과 결과에 대해 완전한 통제와 책임을 유지해야 합니다.

이 연구는 20개월 이상 진행되었으며 AI 기술 분야에서 다양한 배경을 가진 26명의 국제 전문가들의 견해를 종합했습니다.

Garibay는 다음과 같이 말했습니다. “이러한 과제에는 윤리, 공정성 및 인간 복지 개선을 우선시하는 인간 중심 AI 기술의 창출이 필요합니다. 중심 설계 원칙, 적절한 거버넌스와 감독, 인간 인지 능력에 대한 상호 존중”

전반적으로 이러한 과제는 인류를 우선시하고 혜택을 주는 AI 기술을 개발하고 구현하기 위한 과학계의 조치를 요구합니다.

위 내용은 기술은 양날의 검입니다. 연구에 따르면 인간은 6가지 주요 AI 과제에 직면해 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

인기 기사

R.E.P.O. 에너지 결정과 그들이하는 일 (노란색 크리스탈)
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. 최고의 그래픽 설정
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Will R.E.P.O. 크로스 플레이가 있습니까?
1 몇 달 전 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Bytedance Cutting, SVIP 슈퍼 멤버십 출시: 연간 연속 구독료 499위안, 다양한 AI 기능 제공 Jun 28, 2024 am 03:51 AM

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Rag 및 Sem-Rag를 사용한 상황 증강 AI 코딩 도우미 Jun 10, 2024 am 11:08 AM

검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. 미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다. Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문 Jun 07, 2024 am 10:06 AM

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교 Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. 대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합 Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다. SK하이닉스가 8월 6일 12단 HBM3E, 321고 NAND 등 AI 관련 신제품을 선보인다. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

See all articles