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妖魔化人工智能的危险

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发表于 2019-7-16 09:30:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
这可能听起来像是一个滑稽的问题,但让我们问问自己,将“邪恶”这个词应用到这个或任何其他应用中意味着什么。而且,如果“邪恶的人工智能”是我们应该避免的结果,那么让我们检查一下如何度量它,以便我们能够在交付的工作产品中证明它的缺失。

显然,这纯粹是我的一个思维实验,但我是在阅读人工智能行业最新新闻时,在一个严肃的背景下想到这一点的。具体来说,我注意到MLPerf最近发布了用于人工智能推理和培训的基准测试套件的最新版本。正如我去年在这里讨论的,MLPerf是一个由40个AI平台供应商组成的团队,包括硬件、软件和云服务提供商。

有一个明显的迹象表明,标准基准在人工智能供应商中获得了相当大的应用,一些供应商开始公布它们的平台技术在这些套件下的比较情况。

例如,谷歌Cloud声称,在最新的MLPerf基准测试比赛中,它的TPU吊舱打破了训练用于自然语言处理和对象检测的人工智能模型的记录。

虽然只有出版基准数字速度——换句话说,缩短所需的时间训练具体的人工智能模型达到特定的结果——这是希望在某个不确定的未来指向文档规模和削减成本的提高,其TPU Pod技术使这些工作负载。

这其中没有本质上的“邪恶”,但它更多的是对人工智能运行时执行的基准测试,而不是对人工智能失控的潜力的测试。

考虑程度的歧视,这种技术现在正面临着社会,这将是有用的衡量任何特定的人工智能的可能性计划可能会侵犯隐私,造成社会经济弱势群体的偏见,并参与其他令人讨厌的行为,社会希望取缔。

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