InayofuataInayofuata katika Sera na Jamii ya AI
Mustakabali wa AI
Jamii
MWONGOZO wa Jamii
Hadithi za AI
Hadithi za kawaida za AI huchanganya tabia inayoonekana ya mfumo na madai mapana juu ya maarifa, kuegemea, uhuru, au uelewa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
Jibu la manufaa ni kuuliza ni nini kilipimwa, chini ya hali gani, na ni ushahidi gani unaounga mkono hitimisho. Epuka kuchukua nafasi ya matumaini yaliyokithiri na kuwa na tamaa isiyotegemezwa sawa.
Mambo muhimu ya kuchukua
- Linganisha madai na ushahidi.
- Tenganisha ufasaha na uthibitishaji.
- Epuka hitimisho la jumla kutoka kwa mifano iliyotengwa.
Dive ya kina
Hadithi moja ni kwamba majibu fasaha ni majibu yaliyothibitishwa. Mfano unaweza kutoa nathari inayokubalika bila kuangalia chanzo. Kagua ushahidi na utofautishe ukweli uliopatikana kutoka kwa nyongeza zilizotolewa. Hadithi nyingine ni kwamba data zaidi au mfano mkubwa huhakikisha uboreshaji. Data inaweza kuwa isiyo na maana au hitilafu kimfumo, na muundo mkubwa zaidi unaweza kuongeza gharama bila kukidhi mahitaji ya kazi. Linganisha njia mbadala za tathmini wakilishi na vikwazo vya kiutendaji. Hadithi ya tatu ni kwamba otomatiki huondoa jukumu la mwanadamu. Watu bado huchagua malengo, data, violesura, ruhusa na masharti ya matumizi. Mapendekezo ya mfano haifanyi chaguzi hizo kutoweka. Hatimaye, kushindwa moja au mafanikio sio tathmini kamili ya uwezo. Onyesho moja la kuvutia linaweza kuacha kesi ngumu; kosa moja linaweza lisionyeshe kuwa mfumo hauna maana kwa kila kazi. Tumia majaribio yanayoweza kurudiwa, kagua hali za kutofaulu, na utoe madai katika mawanda ambayo ushahidi unakubali.
04Mfano uliofanya kazi
Andika upya dai la nje
Anza na dai lililobuniwa "Mtindo huu ni sahihi kwa 95%, kwa hivyo unaweza kushughulikia kila ombi la usaidizi."
Uliza ni maombi gani yalijaribiwa, jinsi usahihi ulivyopatikana, na kama kesi nadra au zisizoweza kujibiwa zilijumuishwa.
Badilisha dai kwa maelezo ya kazi iliyojaribiwa, sampuli, mipangilio na vikomo vinavyojulikana.
Nini inaonyesha
Zoezi hilo linageuza taarifa ya kufagia kuwa dai ambalo linaweza kukaguliwa.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Uliza usanidi wa tathmini nyuma ya dai la usahihi la muuzaji.
Angalia ikiwa onyesho la zana au muktadha umeondolewa kwenye maelezo.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Hatari na usalama. Madhara makubwa na ya kila siku ya AI hutegemea ni nani anayeelewa hatari na ni nani anayeweza kuchukua hatua.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Usomaji wa umma na kitaaluma huchagiza ikiwa sera thabiti ya usalama inawezekana kisiasa.
- Kukata hype. Ufafanuzi wazi hupunguza kunasa kwa hype, PR ya maabara, na ukumbi wa michezo wa maadili usioeleweka.
Jihadharini na
- Kutibu hatari iliyopo kama sci-fi huku uwezo ukichanganya.
- Kuchanganya usalama wa bidhaa ya uso na upatanishi chini ya uhuru wa juu.
- Inawaacha watazamaji wasio wa Kiingereza na wasio wataalamu wenye vyanzo vya ubora wa chini pekee.
Hatua zinazofuata
- Tenganisha madhara ya bidhaa, matumizi mabaya, na hasara ya udhibiti / hatari za kupotosha.
- Uliza ni ushahidi gani unaweza kubadilisha maoni yako kuhusu kalenda na ukali.
- Pendelea vyanzo vya msingi na tathmini thabiti kuliko madai ya uuzaji.
- Tambua njia moja ya hatua: kazi, sera, ufadhili, au ujuzi - sio tu ufahamu.
Vyanzo na kusoma zaidi
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the AI Myths quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
Je, kuona maono moja kunamaanisha AI haina maana?
Hapana. Inaonyesha kutofaulu chini ya hali fulani. Swali linalofaa ni ikiwa mfumo unaweza kukidhi mahitaji ya kazi iliyobainishwa kwa tathmini na vidhibiti vinavyofaa.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii