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ML Systems
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敦促记者区分LLM和ML系统，因为它们的影响不同
Naomi Scott博士认为，记者应该区分大型语言模型（LLM）和专门构建的机器学习（ML）系统。她认为，LLM对知识产权盗窃、学术欺诈和虚假信息等重大危害负有责任，而ML系统则为科学、医学和工程领域的进步做出了积极贡献。Scott以最近对赫库兰尼姆卷轴的研究为例，该研究使用AI/ML进行墨迹检测，而非语言处理，并强调人类专家在转录方面仍然至关重要。
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缺乏实用的用户界面，机器学习模型形同虚设
机器学习模型常常因为缺乏有效的用户交互界面来处理其预测结果而无法提供价值。文章认为，仅仅拥有一个预测模型是远远不够的；它必须被整合到一个允许实际应用和决策制定的系统中。没有从预测到行动的清晰路径，即使是最复杂的机器学习模型也基本上是无用的。