作者认为,当前对大型语言模型(LLMs)的关注忽视了关键的依赖性,将机房复杂的基础设施与同样至关重要的家庭餐桌依赖性进行了比较。他们认为,LLMs虽然是强大的工具,但由于缺乏证据保管和过度声称的可能性,可能会造成虚假的安全感和责任感。文章强调需要通过严格的测试来建立边界和赢得信任,而不是仅仅依靠数量或速度,并借鉴了控制论以及人际关系和关怀的基础教训。 AI
影响 强调了AI的伦理开发和部署的必要性,强调问责制和信任胜于原始能力。
排序理由 该条目是一篇评论文章,讨论了LLM的性质和局限性,并与人类系统进行了类比,强调了伦理考量。
- Alianna J. Maren
- Fred Rogers
- generative pre-trained transformer
- Jax
- Norbert Wiener
- OpenAI
- SolutionWright
- Universal Natural Intelligence
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