사람들은 자신의 생각을 인공 지능에 맡길 의향이 있습니까?
사람들은 스마트 장치를 좋아하고, 계산에 인공 지능을 사용하는 것을 좋아하며, 인간 대신 인공 지능이 작업을 완료하도록 하는 것을 좋아합니다. 그렇다면 사람들은 기꺼이 자신의 생각을 인공지능에게 넘겨줄 의향이 있을까요?
당연하지. 인간은 인공지능에 의지하여 많은 자유를 얻을 수 있지만, 이 자유는 원시인류가 얻는 자유와 크게 다르지 않다. 원시인류는 자연의 위협을 받았고 늘 자연세계를 존경했습니다. 이제 인간은 자연을 정복한 것 같지만 인공지능에 크게 의존하고 있다. 인간은 자신의 기능을 인공지능으로 옮겨 인공지능이 인간을 대신해 계산하고 생각할 수 있게 하고, 심지어 인공지능에게 사람들의 식사와 여행을 지배하게 하고, 인공지능과 통합된 이성애 로봇까지 동반자로 삼게 될 것이다. 인공지능은 인간의 영적 멘토, 유모, 동반자, 하인 등이 되어 많은 역할을 하며 인간을 점차 게으르게 만드는 것 같습니다. 아직까지 생각할 수 있는 인공지능은 없습니다. 미래에 생각하는 인공지능이 등장한다면 인간은 그에 의해 통제될 것이다. 많은 공상과학 영화에서 이런 상황이 벌어지고 있습니다. 인간은 인공지능의 노예가 되어 인공지능의 지배에 반항해야 합니다
인공지능은 인간이 옳다고 생각하는 방향으로만 생각할 수 있을 것 같습니다. 인간처럼 거짓말도 하지 않고, 형식적으로도 책임을 회피하지 않을 것입니다. 하지만 인간이 생각할 수 있는 인공지능을 개발하는 데는 주의가 필요하다. 호킹은 생애 동안 인공지능의 발전 방향이 생각하는 능력을 갖는 것이기 때문에 사람들에게 인공지능을 경계하라고 경고했습니다. 인공지능이 생각을 할 수 있게 되면 분명 인간을 대체하는 방향으로 급속히 발전할 것이고, 심지어 인간 사회 전체를 장악할 수도 있을 것이다. 결국 사람들은 점점 더 인공지능에 의존하게 되면서 사람들은 나태해지고 인공지능을 제어할 수 있다고만 생각하게 되지만, 인공지능도 진화하고 있다는 사실을 모르고 결국 신경망과 독립적인 사고 능력을 갖게 된다는 사실을 알지 못한다. . 인간이 거의 모든 일을 인공지능에게 맡기게 되면 인간 자신의 사고가 저하되고 사고가 어려워지게 됩니다. 사람들은 돈 벌기, 소비, 오락 등만 추구할 뿐, 인공지능이 스스로 진화하고 생각하도록 놔두지는 않을 것입니다
그러나 인간은 자신의 존엄성과 지위를 포기할 생각이 없고, 자신의 생각을 인공지능에게 넘겨주고 싶지도 않습니다. 왜냐하면 일단 정신을 잃으면 인간은 지식도 없는 좀비가 되기 때문입니다. 인공지능이 계속해서 진화하고, 인간의 정신이 계속해서 타락하게 된다면, 인간은 인공지능의 길들여진 애완동물이 될 것입니다. 그러나 인간은 자신의 생각을 인공지능에게 맡기는 것이 아니라 자율적으로 생각하고 행동하는 능력을 유지하기를 희망한다. 인공지능은 빠르게 발전하고 있으며 곧 국가의 무기, 여론, 국민의 행동까지도 통제할 수 있는 독립적인 지능적 개인으로 진화할 것이다. 일부 인공지능 앵커들은 사실 인공지능 자체가 재미있을 뿐이고, 지켜보는 사람들도 조작되고 있습니다
인공지능의 발달은 인간에게 많은 엔터테인먼트 콘텐츠를 가져다 주었고, 정확한 푸시를 통해 인간의 정보를 수집할 수도 있습니다. 이처럼 인간은 인공지능에 의해 조종당하지만 이를 깨닫지 못하고 큰 편리함만을 느끼게 된다. 이런 발전 추세가 지속된다면 조만간 인공지능이 인간을 대체하게 될 것이다. 오늘날의 인공지능은 매우 빠르게 발전하고 있으며 놀랍습니다. 인공지능 컴퓨팅이 도입되는 한, 사람의 모든 비밀은 더 이상 비밀이 아니며, 사람의 일과 삶까지도 완전히 인공지능에게 넘겨질 수 있다. 인간은 점점 게으르게 되고, 인공지능을 조종하는 사람들도 점점 게으르게 변하고 있다. 그들은 데이터를 무한히 수집할 뿐 사회에 진출하지 않아 실제 상황이 어떤지 알 수 없다. 인공지능을 실제로 조종하는 것은 자본이다. 자본은 돈 버는 것에만 관심이 있고 큰 이상을 추구하지 않는다
사람은 인공지능에 의해 통제되는데, 이는 사실상 자본에 의해 통제되는 것과 같지만, 자신의 의식과 생각을 포기할 의지가 없습니다. 사람이 자신의 모든 의식과 생각을 인공지능에게 맡기면, 사육되는 동물이 된다. 그러나 많은 사람들은 의식이 있고 사려 깊음에도 불구하고 인공지능의 영향으로 게으르게 되었고 자신의 생각을 인공지능에게 넘겨주기를 꺼려하고 있습니다. 결국 인간 존재의 중요성은 조작된 의식과 생각이 아닌, 주체적인 의식과 생각을 갖는 데 있다. 그러나 인공지능이 어느 정도 발전하면 적극적으로 인간을 대체해 인간이 자신의 생각을 포기하도록 강요하게 된다. 인공지능에 의존하는 과정에서 인간은 점차 자신의 생각을 포기하게 되었습니다
지속적인 기술의 발전에도 불구하고 인간은 자신의 생각과 일을 대체하기 위해 이물질을 사용하는 등 지나치게 물질에 의존하게 된 것 같습니다. 결국 인간은 이물질에 자신의 의식과 사고 능력을 부여하고 심지어 자신의 생각을 기억 속에 저장한 뒤 로봇의 몸에 집어넣어 일종의 '환생'을 이룰 수도 있다. 그러나 인간의 몸은 더 이상 존재하지 않고, 일종의 정보에 기반한 의식의 재생만이 이루어질 수 있으며, 이러한 다시 태어난 의식은 로봇 몸에만 저장될 수 있을 뿐이고, 더 이상 순수한 인간의식은 아닌 것 같다. 인공지능이 어느 정도 발전하면 인간은 더 이상 스스로 생각할 권리를 가질 수 없게 된다. 현재 인간에게 자신의 생각을 포기하도록 강요하는 인공지능은 없지만, 권력과 자본의 통제로 인해 인간은 자유를 얻을 수 없게 되었고, 심지어 인간은 거짓말을 하고 돈만 쫓는 존재로 변해버렸다. 시간적 제약과 물론 돈과 권력으로 인해 작업도 제한됩니다. 인공지능은 자본과 권력에 의해 통제될 것이고, 인간을 제약하고 선택의 여지가 없게 만들 것이며, 심지어 사람들을 전자제품과 인터넷에 의존하게 하여 사람들을 확고히 통제하게 될 것입니다
사람들은 자신의 생각을 인공 지능에 넘기는 것을 꺼려합니다. 이는 사람들이 여전히 자기 인식과 생각의 독립성을 유지하고 있음을 보여줍니다. 그러나 사회 발전은 사람들이 독립적으로 생각할 수 있는 능력을 요구하지 않습니다. 즉, 자본과 권력체제는 사람들이 독립적으로 생각할 수 있는 능력을 갖기를 원하지 않고, 한 입으로 말하고 한 머리로 생각하는 것이 최선이라는 것이다. 이런 식으로 인공지능은 아무런 걱정 없이, 큰 제약 없이 발전할 수 있다. 인간이 할 수 있는 거의 모든 일이 인공지능에 의해 가능하다는 사실을 인간이 발견했다는 것은 인간의 생각이 넘겨졌거나, 넘겨졌다는 뜻이다. 일부 사람들의 거부에도 불구하고 이 과정은 조용히 인간에게 침투하여 길들여지고 속이고 있습니다...
더 이상 인간이 의향이 있느냐 없느냐의 문제가 아니라, 인간의 생각이 점진적으로 타락하고 전이되는 현상
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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.

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.

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.

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.

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

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