过去一周，人工智能领域发生了三大新闻：
一是特斯拉“召回”36万辆具有全自动驾驶功能的电动汽车，以解决其全自动驾驶系统在路口附近造成的不安全行为和超速问题。消息传出当天，特斯拉收盘下跌 5.7%。二是聊天机器人巴德频繁出错，谷歌要求对其进行改造，并动员公司全体员工进行内部测试。上周相关消息传出后，谷歌市值一夜蒸发数千亿美元。三是在微软新版Bing公测一周后，网友发现该搜索引擎不仅侮辱和欺骗用户，甚至还学会了PUA（心理操纵），甚至爱上用户诱导他们离婚。微软曾表示，将限制Bing机器人的“聊天时长”，避免AI“变态”。
纽约大学心理学和神经科学教授加里·马库斯说，推特上有人说这是三个不同的问题，但其实不是， “特斯拉的召回、微软的 Bing 失败、谷歌的 Bard 失败并不是独立的，每一个都反映出我们无法仅靠大数据和深度学习在现实世界中构建人工智能。”
“同时发生的内爆会让 AI 陷入寒冬吗？”马库斯问道。
他在 Twitter 上表示，我们需要新的方法，而 AI 目前被过度营销。
从假新闻到假观点，人工智能会网络“假”？
近来，ChatGPT风靡全球，让人们看到了人工智能的飞速发展。
分析，ChatGPT显然是一个强大的新工具，有潜力在很多领域做很多好事，但它也会有消极的一面。其中，像 ChatGPT 这样的 AI 将能够对任何事物产生无限的、几乎免费的“意见”。但与此同时，它也制造了许多虚假观点，并侵蚀了自由主义话语中的另一个信任支柱，即真实的人在网上活跃的想法。
如今，网上假新闻泛滥已成为一个全球性问题。假新闻是为了政治、经济、市场利益或心理满足，以虚假信息误导公众的新闻或宣传，包括通过传统新闻媒体（印刷和广播）或在线社交媒体传播故意的错误信息或恶作剧，并形成负面影响循环。
毫无疑问，处理故意制造的假新闻是一个难题。如果人工智能分享错误观点，它可能会产生更大的影响。宣传家明白这一点：也许让人们相信某事的最有效策略是让他们相信大多数像他们一样的人已经相信了。
与过去的机器人不同，ChatGPT 或类似的 AI 不需要发送具有几乎相同视图的复制粘贴语句。他们可以模仿人类，在一系列主题中产生无限连贯、细微差别和完全独特的内容。
由 AI 运行的 Facebook 帐户可能会开始发布每日食谱或关于它的狗的故事，然后是几个月或几年后，分析称。这才开始流传一些观点，比如乌克兰应该为俄乌之间的冲突负责。数以百万计的人可以而且将会免费创建此类帐户。
Bot 帐户不仅会主动发帖，还会对其他用户的帖子做出反应并进行长期对话。它们可以被编程为寻找特定的关键词，例如“乌克兰”、“北约”或“普京”，分析过去的文章，并得出一个似是而非的答案。
近乎免费的意见的无限供应可能会排挤真实的——即人类的——贡献。一旦机器人与人类无法区分，人类将开始质疑网上每个人的身份，尤其是那些不同意他们的人。
分析还称，虽然人工智能还不成熟，但技术的局限性并不能阻止播下不信任的种子。从某种意义上说，技术限制甚至可能是一种功能而不是错误。
随机争论的 Twitter 用户并不以其陈述的准确性和复杂性而著称。错误的、不准确的，甚至是捏造的来源都可以给机器一种人性化的感觉。最重要的是可信度，当前版本的ChatGPT产生可信内容的能力肯定不比普通推特用户差。
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生成式 AI 是一面镜子：它最大的缺陷是人类的缺陷
还有分析指向指出生成的 Generative AI 有时会被批评有偏见，不准确，甚至自相矛盾，但这些并不是生成 AI 本身的特征。问题的根本原因是我们训练神经网络模拟的人类创造的内容是有偏见的, inaccurate 准确, 自相矛盾。为什么？因为我们，创造它的人，每个人都有自己的偏见和错误，然后将其用作训练神经网络的语料库。
一个可能的解决方案是确保当我们训练一个神经网络时，我们喂给它的东西是无偏见的、准确的、逻辑上一致的。除非我们这样做，否则我们只是在模仿和延续过去的错误：garbage in, garbage out 这个问题一直困扰着OpenAI的GPT系列模型，因为th他们都被提供了一个大型网络的快照，作为他们应该模拟的基础。
网络当然不是完全无偏见、准确和逻辑一致的，这就是为什么 OpenAI 对其模型进行代码包装以试图防止用户获得模型可能出现的最坏结果的原因——到目前为止，这只是部分成功。
不幸的是，确保用于训练神经网络的内容是合理且准确的，说起来容易做起来难。一种可能更现实的方法是尝试确定神经网络存储信念的位置，然后编辑这些信念以使其准确，或者删除错误的信念，否则这些错误的信念会被同样持有的真实信念所排斥。
无论采用何种方法，更棘手的挑战将是弄清楚谁来决定哪些信念是有偏见的、不准确的或不合逻辑的，哪些不是。这与其说是技术挑战，不如说是文化和社会挑战。
分析指出，在确定语料库或模型的哪些部分存在偏差、不准确时，或在不合逻辑的复杂流程中，以人为本的设计流程至关重要，因为它强调了解使用系统的人的真实需求和生活体验，并经常迭代以实现更高质量。
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