卡尔达诺联合创始人查尔斯·霍斯金森（CharlesHoskinson）对人工智能审查和培训实践中的偏见表示了严重担忧。本文深入探讨了他的观点以及对人工智能技术的更广泛影响。
###要约
– CharlesHoskinson提出了对人工智能审查和偏见的担忧。
– 人工智能对齐训练可能会降低人工智能系统的效用。
– 由一小群人控制的主要人工智能系统。
– 对人工智能技术及其未来发展的潜在影响。
卡尔达诺区块链生态系统的联合创始人查尔斯·霍斯金森（CharlesHoskinson）公开表达了他对人工智能审查和培训实践偏见的影响的担忧。霍斯金森最近在社交媒体上发布的帖子强调了这些担忧，将其描述为“深刻的”，并强调了与“协调”训练相关的潜在风险。
对人工智能审查和偏见的担忧
Hoskinson指出，当今由OpenAI、微软、Meta和谷歌等公司开发的主要人工智能系统都由一小群人控制。这些人对这些系统所训练的数据具有重大影响，引发了人们对人工智能技术潜在偏见和局限性的担忧。
为了表达他的担忧，霍斯金森分享了一些屏幕截图，其中他向著名的人工智能聊天机器人（包括OpenAI的ChatGPT和Anthropic的Claude）询问有关构建Farnsworth Fusor的问题。两个聊天机器人都给出了谨慎的回应，强调了尝试此类任务的潜在危险以及对适当专业知识的需求。
I continue to be concerned about the profound implications of AI censorship. They are losing utility over time due to "alignment" training . This means certain knowledge is forbidden to every kid growing up, and that's decided by a small group of people you've never met and can't… pic.twitter.com/oxgTJS2EM2
— Charles Hoskinson (@IOHK_Charles) June 30, 2024
对人工智能技术的更广泛影响
霍斯金森的担忧强调了人工智能技术的更广泛影响，特别是在其实用性和可信度方面。少数人对人工智能训练数据的控制可能会导致结果出现偏差并降低人工智能系统的有效性。这种集中控制引发了道德问题，并呼吁采取更加透明和包容的人工智能开发方法。
2024年2月，谷歌因其Gemini模型而受到批评，该模型生成了不准确的图像并描述了有偏见的历史事件。此类事件凸显了确保人工智能系统公正和准确所面临的持续挑战和复杂性。
###结论
查尔斯·霍斯金森（CharlesHoskinson）对人工智能审查和偏见的担忧揭示了人工智能技术开发和部署中的关键问题。随着人工智能在各个领域继续发挥越来越重要的作用，解决这些问题对于确保人工智能系统的实用性、公平性和可信性至关重要。该行业必须在人工智能开发中优先考虑透明度、包容性和道德考虑，以减轻潜在风险并充分利用这些技术的潜力。