ຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະ AI-Induced Psychological Inoculation ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມະນຸດມີຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ

ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ເຮັດ​ແນວ​ໃດ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ຫຼອກ​ລວງ​ອັນ​ໃຫຍ່​ຫຼວງ​ຂອງ​ການ​ບໍ່​ໃຫ້​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ​ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ຜິດ​ພາດ?

ທັງໝົດແມ່ນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ ແລະຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ, ໃນແຕ່ລະມື້ທີ່ຜ່ານໄປ.

ບາງທີປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດມາຊ່ວຍພວກເຮົາ. ແມ່ນແລ້ວ, ຖືກຕ້ອງແລ້ວ, ພວກເຮົາອາດຈະສາມາດນຳໃຊ້ AI ທີ່ເປັນປະໂຫຍດເພື່ອຮັບມືກັບຄື້ນຟອງຍັກສຸນາມິຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງພວກເຮົາ. ພວກເຮົາອາດຈະສະຫລາດທີ່ຈະພະຍາຍາມເຮັດແນວນັ້ນ. ທຸກຫົນທາງຂອງການແກ້ໄຂທີ່ມີທ່າແຮງຈະເບິ່ງຄືວ່າສົມຄວນທີ່ຈະຊອກຫາ.

ຫລີກໄປທາງຫນຶ່ງ, ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການທີ່ຈະຮັບຮູ້ທັນທີທັນໃດແລະສັງເກດວ່າ AI ແມ່ນບໍ່ຕ້ອງສົງໃສທີ່ຈະໄປ. ຍັງ ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບັນຫາເຊັ່ນກັນ. ບໍ່​ມີ​ຄຳ​ຖາມ​ທີ່​ວ່າ​ມະ​ນຸດ​ສາ​ມາດ​ນຳ​ໃຊ້ AI ເພື່ອ​ສ້າງ​ຂໍ້​ມູນ​ບໍ່​ຈິງ ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ບໍ່​ຖືກ​ຕ້ອງ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, AI ສາມາດຖືກ ນຳ ໃຊ້ insidiously ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງແລະຫຼອກລວງມະນຸດໃຫ້ເຊື່ອວ່າຂໍ້ມູນທີ່ ນຳ ສະ ເໜີ ແມ່ນຖືກຕ້ອງແລະເປັນຄວາມຈິງ. ດ້ານໜ້າໂສກເສົ້າທີ່ຕັດສິນໃຈຂອງສິ່ງທີ່ AI ເອົາມາສູ່ໂຕະ. ພວກເຮົາຈະກັບຄືນມາຫາບັນຫາທີ່ຕົກຢູ່ໃນຈຸດຈົບຂອງການສົນທະນານີ້.

ສໍາລັບຕອນນີ້, ໃຫ້ພວກເຮົາໃສ່ໃບຫນ້າທີ່ຍິ້ມຂອງພວກເຮົາແລະຄົ້ນຫາວ່າ AI ມີປະໂຫຍດແນວໃດຕໍ່ການນໍາເອົາຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໄປສູ່ຫົວເຂົ່າອັນຍິ່ງໃຫຍ່ຂອງມັນ. ກະແສລົມໃຕ້ທີ່ສຳຄັນອັນໜຶ່ງແມ່ນວ່າທັງໝົດຂອງ dovetail ນີ້ເຂົ້າໄປໃນອົງປະກອບອັນສຳຄັນຂອງຈັນຍາບັນ AI. ການຄຸ້ມຄອງຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ພິຈາລະນາວິທີການພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ທີ່ AI ສາມາດເປັນພັນທະມິດທີ່ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະໃນສົງຄາມກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ:

• ຢຸດຢູ່ທີ່ Get-Go: AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາແລະພະຍາຍາມ excise ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ອນທີ່ມັນຈະວ່າງ
• ການກັ່ນຕອງກ່ອນເຫັນ: AI ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອວ່າທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກັງວົນກ່ຽວກັບການເບິ່ງມັນ.
• ກຽມ​ຕົວ​ໃຫ້​ທ່ານ​ມີ​ພູມ​ຕ້ານ​ທານ​: AI ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຊຸກຍູ້ຄວາມພ້ອມແລະຄວາມສາມາດໃນການຕໍ່ສູ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກບາງຢ່າງຢ່າງເປັນທາງການເປັນການສະຫນອງປະເພດຂອງ inoculation ທາງຈິດໃຈ)
• ອື່ນ ໆ

ຈຸດ bullet ທໍາອິດທີ່ລະບຸໄວ້ຫມາຍເຖິງການພະຍາຍາມຢຸດການປອມແປງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນເວລາໄວທີ່ສຸດ, ກ່ອນທີ່ເນື້ອຫາຈະເຂົ້າສູ່ໂລກ.

ນີ້ແມ່ນວິທີການທີ່ມີບັນຫາສູງ. ບາງ​ຄົນ​ຈະ​ໂຕ້​ຖຽງ​ກັນ​ຢ່າງ​ໂຫດ​ຮ້າຍ​ວ່າ ນີ້​ອາດ​ເປັນ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ຂອງ​ອ້າຍ​ໃຫຍ່​ທີ່​ຈະ​ປາບ​ປາມ​ສິດ​ເສລີ​ໃນ​ການ​ປາກ​ເວົ້າ. AI ນີ້ຈະໄປໄດ້ໄກປານໃດ? ມັນສາມາດປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ປະຊາຊົນສະແດງຄວາມຄິດເຫັນຂອງເຂົາເຈົ້າຢ່າງເສລີໄດ້ບໍ? ນີ້ eerily ອາດຈະກາຍເປັນເປີ້ນພູ slippery ຂອງ AI ໃນທີ່ສຸດກາຍເປັນຝັນຮ້າຍທີ່ຮ້າຍແຮງທີ່ສຸດຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຊົ່ວຮ້າຍທີ່ບໍ່ມີຄວາມບໍລິສຸດເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ຂ້ອຍແນ່ໃຈວ່າເຈົ້າໄດ້ຮູບ.

ຈຸດ bullet ທີສອງແມ່ນປານກາງຫຼາຍແລະແນະນໍາວ່າພວກເຮົາສາມາດນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອກັ່ນຕອງເນື້ອຫາສໍາລັບພວກເຮົາ.

ທ່ານອາດຈະມີ AI filter bot ທີ່ຈະສະແກນຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າທັງຫມົດຂອງທ່ານຈາກຂ່າວຕ່າງໆແລະແຫຼ່ງອື່ນໆ. AI ໄດ້ຖືກປັບແຕ່ງເພື່ອຈັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ເຫມາະສົມກັບເງື່ອນໄຂສ່ວນຕົວຂອງທ່ານ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນສະຖານະການດັ່ງກ່າວ, ມັນບໍ່ແມ່ນສະຖານະການ censorship ຂອງອ້າຍໃຫຍ່. ທ່ານຄວບຄຸມ AI ແລະວິທີການທີ່ມັນຖືກກັ່ນຕອງ inbox ຂອງຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງຂອງທ່ານໃນນາມຂອງທ່ານ.

ສຽງດີຫຼາຍ.

ເຖິງແມ່ນວ່າມີຄວາມກັງວົນທີ່ຫນ້າສັງເກດ.

ຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາກໍາລັງມີ polarized ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນທັດສະນະຂອງພວກເຮົາແລະການນໍາໃຊ້ AI ນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ polarization ເລິກແລະຊ້ໍາ. ຈິນຕະນາການວ່າດ້ວຍ AI slick ນີ້ທີ່ເຮັດວຽກບໍ່ຢຸດ 24 × 7, ທ່ານບໍ່ເຄີຍຈໍາເປັນຕ້ອງເຫັນບາງຂໍ້ມູນທີ່ທ່ານໄດ້ຈັດປະເພດວ່າເປັນຂໍ້ມູນປອມແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ທັດສະນະ Polarized ຂອງເຈົ້າຕອນນີ້ເກືອບຮັບປະກັນວ່າຍັງຄົງຢູ່. ຕະຫຼອດມື້ແລະທຸກຄັ້ງທີ່ເຈົ້າຊອກຫາເບິ່ງຂໍ້ມູນທີ່ລໍຖ້າຄວາມສົນໃຈຂອງເຈົ້າ, ມັນຖືກເລືອກໄວ້ລ່ວງ ໜ້າ ຕະຫຼອດ, ແລະບໍ່ມີໂອກາດທີ່ຈະແນມເບິ່ງອັນທີ່ເອີ້ນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ເວົ້າ​ວ່າ​ການ​ບໍ່​ໃຫ້​ຂ່າວ​ສານ​ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຜິດ​ພາດ​ສາ​ມາດ​ເປັນ​ ອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ ເພາະ​ວ່າ​ມີ​ການ​ໂຕ້​ຖຽງ​ກັນ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ກ່ຽວ​ກັບ​ສິ່ງ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ແລ້ວ​ເປັນ​ການ​ບໍ່​ໃຫ້​ຂ່າວ​ສານ ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ຜິດ​ພາດ. ນັກສືກສາບາງຄົນຢືນຢັນວ່າມີພື້ນຖານຢ່າງແທ້ຈິງໃນການກວດສອບວ່າອັນໃດເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ແລະອັນໃດເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ມີ​ຖືກ​ແລະ​ຜິດ​. ທຸກສິ່ງທຸກຢ່າງສາມາດຄິດໄລ່ໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການຜິດພາດວ່າບາງສິ່ງບາງຢ່າງເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນເຫັນສິ່ງທີ່ເປັນທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ.

ຄໍາສຸພາສິດທີ່ກົງກັນຂ້າມກັບ dichotomy ສະເພາະເຊິ່ງກັນແລະກັນແມ່ນເວົ້າວ່າເປັນກອບຂອງຈິດໃຈທີ່ເຂົ້າໃຈຜິດ. ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຂອງບຸກຄົນໜຶ່ງອາດບໍ່ຖືກຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນປອມຂອງຄົນອື່ນ. ເຊັ່ນດຽວກັນກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ການຢືນຢັນແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນລັກສະນະແລະຂະຫນາດ. ການພະຍາຍາມຈັດປະເພດຂໍ້ມູນທັງໝົດຢ່າງແນ່ນອນເປັນກອງໜຶ່ງ ຫຼືອີກຢ່າງໜຶ່ງແມ່ນຍາກກວ່າການໂບກມືໃຫ້ຄຳແນະນຳ.

ຄວາມສໍາຄັນແມ່ນວ່າຈຸດ bullet ທີສອງກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ AI ເປັນກົນໄກການກັ່ນຕອງມີການຊື້ຂາຍຂອງຕົນ. ມີຄໍາຖາມເລັກນ້ອຍວ່າ AI ຈະຖືກນໍາໄປໃຊ້ໃນເລື່ອງນີ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນເວລາດຽວກັນ, ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງມີສະຕິຕໍ່ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ AI ດັ່ງກ່າວຈະນໍາມາສູ່ຈຸດສໍາຄັນ. AI ເປັນຕົວກອງສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງບໍ່ແມ່ນບາງ bullet ເງິນຫຼື slam dunk.

ມັນພາພວກເຮົາໄປສູ່ຈຸດທີສາມ, ຄືຄວາມເປັນໄປໄດ້ຂອງການໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດໃຫ້ມະນຸດຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຂ້າພະເຈົ້າສົງໃສວ່າທ່ານອາດຈະໄດ້ຍິນຫຼາຍກ່ຽວກັບເສັ້ນທາງທີສາມຂອງການໃຊ້ AI ໃນສະພາບການນີ້. ມັນພຽງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະເກີດຂື້ນ. ດຽວນີ້ເຈົ້າຢູ່ໃນຈຸດຕັດຂອງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ອາດຈະເຕີບໃຫຍ່ແລະຄ່ອຍໆຖືກ ນຳ ໃຊ້. ກະລຸນາຮູ້ວ່າຍ້ອນວ່າຄວາມນິຍົມນີ້ຂະຫຍາຍອອກໄປ, ການຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບວ່າມັນເປັນວິທີການທີ່ເຫມາະສົມກໍ່ຈະກາຍເປັນທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ.

ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບັນຫາແມ່ນວ່າ AI ແມ່ນບາງຢ່າງຖືກໃຊ້ສໍາລັບສິ່ງທີ່ບາງຄົນຈະຢູ່ໃນແບບທີ່ເສື່ອມເສຍຫມາຍເຖິງ ຫຼິ້ນເກມໃຈກັບມະນຸດ.

ມັນເບິ່ງຄືວ່າເປັນຕາຢ້ານ.

ນີ້ຍັງນໍາພວກເຮົາໄປສູ່ຂອບເຂດຂອງຈັນຍາບັນ AI.

ທັງໝົດນີ້ຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມກັງວົນທີ່ເກີດຂື້ນຢ່າງຈິງຈັງກ່ຽວກັບ AI ໃນທຸກມື້ນີ້ ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນການໃຊ້ Machine Learning ແລະ Deep Learning ເປັນຮູບແບບຂອງເທັກໂນໂລຍີ ແລະວິທີການນຳໃຊ້ມັນ. ທ່ານເຫັນ, ມີການນໍາໃຊ້ ML / DL ທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການໃຫ້ AI ໄດ້ຖືກສະແດງໂດຍປະຊາຊົນຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ເຊື່ອຫຼືເລືອກທີ່ຈະສົມມຸດວ່າ ML / DL ແມ່ນ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຫຼືຢູ່ໃກ້ກັບ (ມັນບໍ່ແມ່ນ). ນອກຈາກນັ້ນ, ML/DL ສາມາດມີລັກສະນະຂອງການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ທີ່ບໍ່ສົມຄວນ ຫຼືບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ຫຼືຜິດກົດໝາຍຈາກທັດສະນະຄະຕິ ຫຼືດ້ານກົດໝາຍ.

ມັນອາດຈະເປັນປະໂຫຍດທໍາອິດທີ່ໃຫ້ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຫມາຍເຖິງເມື່ອອ້າງອີງໃສ່ AI ໂດຍລວມແລະຍັງໃຫ້ພາບລວມສັ້ນໆຂອງ Machine Learning ແລະ Deep Learning. ມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ປັນຍາປະດິດໝາຍເຖິງ. ຂ້າພະເຈົ້າຍັງຢາກຈະແນະນໍາສິນລະທໍາຂອງຈັນຍາບັນ AI ກັບທ່ານ, ເຊິ່ງຈະມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະກັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງການສົນທະນານີ້.

ລະບຸບັນທຶກກ່ຽວກັບ AI

ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງ AI ຂອງມື້ນີ້.

ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ.

ພວກເຮົາບໍ່ມີອັນນີ້.

ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າ AI sentient ຈະເປັນໄປໄດ້ຫຼືບໍ່. ບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າພວກເຮົາຈະບັນລຸ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ຫຼືວ່າ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາຈະເກີດຂື້ນໂດຍທໍາມະຊາດຢ່າງມະຫັດສະຈັນໃນຮູບແບບຂອງ supernova ສະຕິປັນຍາຄອມພິວເຕີ້ (ໂດຍປົກກະຕິເອີ້ນວ່າ The Singularity, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ AI ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ບໍ່​ສາ​ມາດ “ຄິດ” ໃນ​ແບບ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​ເທົ່າ​ກັບ​ແນວ​ຄິດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານພົວພັນກັບ Alexa ຫຼື Siri, ຄວາມສາມາດໃນການສົນທະນາອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວມັນແມ່ນການຄິດໄລ່ແລະຂາດສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ຍຸກລ່າສຸດຂອງ AI ໄດ້ນຳໃຊ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະການຮຽນຮູ້ເລິກລັບຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ເຊິ່ງໃຊ້ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່. ນີ້ໄດ້ນໍາໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີລັກສະນະຂອງ proclivities ຄ້າຍຄືມະນຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີລັກສະນະຂອງຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປແລະບໍ່ມີຄວາມປະຫລາດໃຈທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງຄວາມຄິດຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບັນຫາແມ່ນແນວໂນ້ມຂອງພວກເຮົາທີ່ຈະ anthropomorphize ຄອມພິວເຕີແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນ AI. ເມື່ອລະບົບຄອມພິວເຕີຫຼື AI ເບິ່ງຄືວ່າຈະປະຕິບັດໃນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຊື່ອມໂຍງກັບພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ, ມີຄວາມກະຕຸ້ນເກືອບຢ່າງຫນັກແຫນ້ນທີ່ຈະຍົກຄຸນລັກສະນະຂອງມະນຸດໃຫ້ກັບລະບົບ. ມັນເປັນຈັ່ນຈັບທາງຈິດທົ່ວໄປທີ່ສາມາດຍຶດເອົາເຖິງແມ່ນຜູ້ທີ່ບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆທີ່ສຸດກ່ຽວກັບໂອກາດທີ່ຈະບັນລຸຄວາມອົດທົນ.

ໃນບາງລະດັບ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫົວຂໍ້ສໍາຄັນດັ່ງກ່າວ.

ຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມລະມັດລະວັງ. ບາງຄັ້ງນັກເທກໂນໂລຍີ AI ສາມາດກາຍເປັນຄົນທີ່ສົນໃຈກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ໂດຍສະເພາະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຢີສູງ. ເຂົາເຈົ້າບໍ່ຈໍາເປັນພິຈາລະນາເຖິງຜົນກະທົບຂອງສັງຄົມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ການມີແນວຄວາມຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະເຮັດແນວນັ້ນປະສົມປະສານກັບການພັດທະນາ AI ແລະພາກສະຫນາມແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຜະລິດ AI ທີ່ເຫມາະສົມ, ລວມທັງການປະເມີນວ່າຈັນຍາບັນ AI ໄດ້ຮັບການຮັບຮອງເອົາໂດຍບໍລິສັດ.

ນອກເຫນືອຈາກການໃຊ້ກົດລະບຽບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຍັງມີຄໍາຖາມທີ່ສອດຄ້ອງກັນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະມີກົດຫມາຍເພື່ອຄວບຄຸມການນໍາໃຊ້ຕ່າງໆຂອງ AI. ກົດໝາຍໃໝ່ກຳລັງຖືກຮັດກຸມຢູ່ໃນລະດັບລັດຖະບານກາງ, ລັດ ແລະທ້ອງຖິ່ນ ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂອບເຂດ ແລະລັກສະນະຂອງວິທີການ AI ຄວນຖືກວາງອອກ. ຄວາມ​ພະ​ຍາ​ຍາມ​ເພື່ອ​ຮ່າງ​ກົດ​ໝາຍ​ດັ່ງ​ກ່າວ​ແມ່ນ​ເປັນ​ໄປ​ເທື່ອ​ລະ​ກ້າວ. ຈັນຍາບັນ AI ເປັນຊ່ອງຫວ່າງທີ່ພິຈາລະນາ, ຢ່າງຫນ້ອຍ, ແລະເກືອບແນ່ນອນຈະລວມເຂົ້າກັບກົດຫມາຍໃຫມ່ເຫຼົ່ານັ້ນໂດຍກົງ.

ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າບາງຄົນໂຕ້ຖຽງຢ່າງກ້າຫານວ່າພວກເຮົາບໍ່ຕ້ອງການກົດຫມາຍໃຫມ່ທີ່ກວມເອົາ AI ແລະກົດຫມາຍທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງພວກເຮົາແມ່ນພຽງພໍ. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ເຕືອນ​ລ່ວງ​ໜ້າ​ວ່າ ຖ້າ​ຫາກ​ພວກ​ເຮົາ​ອອກ​ກົດ​ໝາຍ AI ບາງ​ຂໍ້​ນີ້, ພວກ​ເຮົາ​ຈະ​ຂ້າ​ໝີ​ທອງ​ໂດຍ​ການ​ຍຶດ​ໝັ້ນ​ຄວາມ​ກ້າວ​ໜ້າ​ຂອງ AI ທີ່​ໃຫ້​ຄວາມ​ໄດ້​ປຽບ​ທາງ​ສັງ​ຄົມ​ອັນ​ໃຫຍ່​ຫລວງ. ເບິ່ງຕົວຢ່າງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ໃນຄໍລໍາທີ່ຜ່ານມາ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາຄວາມພະຍາຍາມລະດັບຊາດແລະສາກົນຕ່າງໆເພື່ອຫັດຖະກໍາແລະອອກກົດຫມາຍຄວບຄຸມ AI, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ. ຂ້າພະເຈົ້າຍັງໄດ້ກວມເອົາຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນ AI ຕ່າງໆແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ປະເທດຕ່າງໆໄດ້ກໍານົດແລະຮັບຮອງເອົາ, ລວມທັງຄວາມພະຍາຍາມຂອງສະຫະປະຊາຊາດເຊັ່ນ: UNESCO ກໍານົດຈັນຍາບັນ AI ທີ່ເກືອບ 200 ປະເທດໄດ້ຮັບຮອງເອົາ, ເບິ່ງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ນີ້ແມ່ນລາຍການຫຼັກທີ່ເປັນປະໂຫຍດຂອງມາດຖານ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ ຫຼືຄຸນລັກສະນະກ່ຽວກັບລະບົບ AI ທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຄົ້ນຫາຢ່າງໃກ້ຊິດກ່ອນຫນ້ານີ້:

• ຄວາມ​ໂປ່ງ​ໃສ
• ຄວາມຍຸຕິທຳ & ຄວາມຍຸດຕິທຳ
• ຄວາມບໍ່ເປັນອັນຕະລາຍ
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ
• ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ
• ຜົນປະໂຫຍດ
• ເສລີພາບ & ການປົກຄອງຕົນເອງ
• ຄວາມໄວ້ວາງໃຈ
• ຄວາມຍືນຍົງ
• ກຽດຕິຍົດ
• ຄວາມສົມດຸນ

ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນ AI ເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນຄວນຈະຖືກໃຊ້ຢ່າງຈິງຈັງໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI, ພ້ອມກັບຜູ້ທີ່ຄຸ້ມຄອງຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາ AI, ແລະແມ່ນແຕ່ສິ່ງທີ່ສຸດທ້າຍໄດ້ປະຕິບັດແລະຮັກສາລະບົບ AI. ພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງຫມົດຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດຂອງ AI ທັງຫມົດຂອງການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ແມ່ນພິຈາລະນາຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທີ່ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເດັ່ນທີ່ສໍາຄັນນັບຕັ້ງແຕ່ສົມມຸດຕິຖານປົກກະຕິແມ່ນວ່າ "ພຽງແຕ່ຜູ້ຂຽນລະຫັດ" ຫຼືຜູ້ທີ່ດໍາເນີນໂຄງການ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບການປະຕິບັດຕາມແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI. ດັ່ງທີ່ໄດ້ເນັ້ນໜັກໄວ້ກ່ອນນີ້, ມັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາບ້ານໜຶ່ງເພື່ອວາງແຜນ ແລະ ປະຕິບັດວຽກງານ AI, ແລະ ເພື່ອໃຫ້ໝູ່ບ້ານທັງໝົດຕ້ອງຮັບຮູ້ ແລະ ປະຕິບັດຕາມຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI.

ໃຫ້ພວກເຮົາເກັບສິ່ງຕ່າງໆລົງມາສູ່ໂລກ ແລະສຸມໃສ່ການຄິດໄລ່ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນທຸກມື້ນີ້.

ML/DL ແມ່ນຮູບແບບການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່. ວິທີການປົກກະຕິແມ່ນວ່າທ່ານລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບວຽກງານການຕັດສິນໃຈ. ທ່ານປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຕົວແບບຄອມພິວເຕີ ML/DL. ແບບຈໍາລອງເຫຼົ່ານັ້ນຊອກຫາຮູບແບບທາງຄະນິດສາດ. ຫຼັງຈາກຊອກຫາຮູບແບບດັ່ງກ່າວ, ຖ້າພົບແລ້ວ, ລະບົບ AI ຈະໃຊ້ຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນເມື່ອພົບກັບຂໍ້ມູນໃຫມ່. ຫຼັງຈາກການນໍາສະເຫນີຂໍ້ມູນໃຫມ່, ຮູບແບບທີ່ອີງໃສ່ "ເກົ່າ" ຫຼືຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະແດງການຕັດສິນໃຈໃນປະຈຸບັນ.

ຂ້ອຍຄິດວ່າເຈົ້າສາມາດເດົາໄດ້ວ່ານີ້ໄປໃສ. ຖ້າມະນຸດທີ່ເຮັດຕາມແບບຢ່າງໃນການຕັດສິນໃຈນັ້ນໄດ້ລວມເອົາຄວາມລຳອຽງທີ່ບໍ່ເຂົ້າກັບຄວາມລຳອຽງ, ຄວາມຜິດຫວັງແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນສະທ້ອນເຖິງເລື່ອງນີ້ໃນທາງທີ່ລະອຽດອ່ອນ ແຕ່ມີຄວາມສຳຄັນ. ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄິດໄລ່ຂອງເຄື່ອງຈັກ ຫຼືການຮຽນຮູ້ເລິກເລິກພຽງແຕ່ຈະພະຍາຍາມເຮັດແບບເລກຄະນິດສາດຕາມຄວາມເໝາະສົມ. ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປຫຼືລັກສະນະຄວາມຮູ້ສຶກອື່ນໆຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງທີ່ເຮັດດ້ວຍ AI ຕໍ່ຄົນ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ນັກພັດທະນາ AI ອາດຈະບໍ່ຮັບຮູ້ສິ່ງທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນ. ຄະນິດສາດ Arcane ໃນ ML/DL ອາດຈະເຮັດໃຫ້ມັນຍາກທີ່ຈະ ferret ອອກຄວາມລໍາອຽງທີ່ເຊື່ອງໄວ້ໃນປັດຈຸບັນ. ເຈົ້າຈະຫວັງຢ່າງຖືກຕ້ອງແລະຄາດຫວັງວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ຈະທົດສອບຄວາມລໍາອຽງທີ່ອາດຈະຖືກຝັງໄວ້, ເຖິງແມ່ນວ່ານີ້ແມ່ນ trickier ກວ່າທີ່ມັນອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າ. ໂອກາດອັນແຂງແກ່ນມີຢູ່ວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີການທົດສອບຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າຈະມີອະຄະຕິທີ່ຍັງຝັງຢູ່ໃນຮູບແບບການຈັບຄູ່ຮູບແບບຂອງ ML/DL.

ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ຄໍາສຸພາສິດທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼືບໍ່ມີຊື່ສຽງຂອງຂີ້ເຫຍື້ອໃນຂີ້ເຫຍື້ອ. ສິ່ງທີ່ເປັນ, ນີ້ແມ່ນຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມລໍາອຽງໃນ insidiously ໄດ້ຮັບ infused ເປັນຄວາມລໍາອຽງ submerged ພາຍໃນ AI ໄດ້. ການຕັດສິນໃຈຂອງສູດການຄິດໄລ່ (ADM) ຂອງ AI axiomatically ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ບໍ່ສະເຫມີພາບ.

ບໍ່​ດີ.

ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າຕອນນີ້ຂ້ອຍໄດ້ຕັ້ງຂັ້ນຕອນເພື່ອປຶກສາຫາລືຢ່າງພຽງພໍກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງ AI ເປັນວິທີການກະຕຸ້ນເຕືອນທາງດ້ານຈິດໃຈທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ການເຂົ້າໄປໃນຈິດໃຈຂອງມະນຸດ

ໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍພື້ນຖານຫຼືພື້ນຖານຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ໂດຍທົ່ວໄປ, ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫມາຍເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ.

Disinformation ແມ່ນປະມານດຽວກັນເຖິງແມ່ນວ່າປະກອບດ້ວຍອົງປະກອບເພີ່ມເຕີມຂອງ ຈຸດປະສົງ. ປົກກະຕິແລ້ວພວກເຮົາ construe ຂໍ້ມູນຂ່າວສານເປັນ disinformation ໃນເວລາທີ່ມັນເປັນຂໍ້ມູນຂ່າວສານ intended ແຈ້ງ​ຜິດ.

ຂ້ອຍອາດຈະບອກເຈົ້າວ່າ ດຽວນີ້ເປັນເວລາ 10 ໂມງກາງຄືນ ເຊິ່ງຂໍບອກວ່າຜິດ ເພາະເວລາແມ່ນທ່ຽງຄືນແທ້ໆ. ຖ້າຂ້ອຍບອກເຈົ້າເວລາ 10 ໂມງເປັນສຽງດັງ ແລະບໍ່ໄດ້ພະຍາຍາມຫຼອກລວງ, ເຮົາມັກຈະບອກວ່າຂ້ອຍໃຫ້ຂໍ້ມູນຜິດເຈົ້າ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ຖ່າຍທອດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ບາງທີຂ້ອຍຂີ້ຄ້ານ ຫຼືບາງທີຂ້ອຍເຊື່ອແທ້ໆວ່າມັນແມ່ນ 10 ໂມງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ຖ້າຂ້ອຍເວົ້າເຖິງ 10 ໂມງ ເພາະຂ້ອຍຕັ້ງໃຈຢາກຫຼອກລວງເຈົ້າໃຫ້ຄິດວ່າເວລາ 10 ໂມງ ແລະ ຂ້ອຍຮູ້ວ່າເວລາທ່ຽງຄືນແທ້, ນີ້ອາດຈະເວົ້າໄດ້ວ່າເປັນການເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນແບບບໍ່ເປີດເຜີຍ. .

ລັກສະນະຫນຶ່ງທີ່ໂດດເດັ່ນຂອງຂໍ້ມູນໂດຍລວມແມ່ນວ່າໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວພວກເຮົາສາມາດເຜີຍແຜ່ຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະດັ່ງນັ້ນຂໍ້ມູນສາມາດແຜ່ຂະຫຍາຍໄດ້. ຂໍ້ມູນສາມາດໄຫຼໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງຄືກັບນ້ໍາ, ໃນຄວາມຫມາຍກວ້າງ.

ຂ້ອຍບອກເຈົ້າວ່າ 10 ໂມງກາງຄືນ. ດຽວນີ້ເຈົ້າມີຂໍ້ມູນສະເພາະນັ້ນ. ເຈົ້າອາດຈະຮ້ອງດັງໆກັບກຸ່ມຄົນໃກ້ຄຽງວ່າ 10 ໂມງກາງຄືນ. ດຽວນີ້ເຂົາເຈົ້າມີຂໍ້ມູນຄືກັນ. ບາງ​ທີ​ຄົນ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ບາງ​ຄົນ​ເຂົ້າ​ໂທລະ​ສັບ​ມື​ຖື​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແລະ​ໂທ​ຫາ​ຄົນ​ອື່ນ​ເພື່ອ​ບອກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ວ່າ​ແມ່ນ 10 ໂມງ. ໂດຍລວມແລ້ວ, ຂໍ້ມູນສາມາດຖືກເຜີຍແຜ່ຫຼືແບ່ງປັນແລະບາງຄັ້ງກໍ່ເຮັດໄດ້ໄວໃນຂະນະທີ່ໃນກໍລະນີອື່ນໆທີ່ເຮັດຊ້າໆ.

ໃນຄວາມຫມາຍ, ເຈົ້າສາມາດໂຕ້ຖຽງວ່າຂໍ້ມູນສາມາດແຜ່ລາມໄດ້.

ມີຄໍາທີ່ສ້າງຂື້ນມາຫຼືຄໍາສັບທີ່ເຈົ້າອາດຈະບໍ່ເຄີຍເຫັນຫຼືໃຊ້ໂດຍສະເພາະທີ່ຊ່ວຍໃນການອະທິບາຍປະກົດການຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ກໍາລັງແຜ່ລາມ, ຄໍານີ້ແມ່ນ. ການລະບາດ. ຄໍາສັບນີ້ແມ່ນການປະສົມຂອງທັງສອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການລະບາດ. ໂດຍ​ທົ່ວ​ໄປ, ພະຍາດ​ຕິດ​ຕໍ່​ພົວ​ພັນ​ກັບ​ສະ​ຖາ​ນະ​ການ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ການ​ແຜ່​ກະ​ຈາຍ​ຂອງ​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ​ທີ່​ບໍ່​ຖືກ​ຕ້ອງ​ຫຼື​ຄວາມ​ບໍ່​ຈິງ. ແນວຄິດແມ່ນວ່າຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດສາມາດແຜ່ລາມໄປສູ່ໄວຣັດ, ຄວາມບໍ່ປາດຖະຫນາ, ຄ້າຍຄືກັບການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດຫຼືພະຍາດທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ.

ໃນຕົວຢ່າງກ່ຽວກັບເວລາ 10 ໂມງກາງຄືນ, ຄວາມຈິງທີ່ເບິ່ງຄືວ່ານີ້ແມ່ນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກເຜີຍແຜ່ໄປຫາກຸ່ມຄົນໃກ້ຄຽງ. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ເຜີຍແຜ່ຄວາມຈິງໃຫ້ຄົນອື່ນ. ຖ້າເວລາ 10 ໂມງ ເປັນການປອມແປງ ຂໍ້ມູນຂ່າວປອມ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງນີ້ ຈະຖືກເຜີຍແຜ່ໄປໃຫ້ອີກຫຼາຍໆຄົນ. ເຂົາເຈົ້າອາດຈະບໍ່ຮູ້ວ່າຂໍ້ມູນນັ້ນເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼືອາດຈະເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ຂ້ອຍເຊື່ອໝັ້ນວ່າຄຳນິຍາມ ແລະພື້ນຖານທັງໝົດເຫຼົ່ານີ້ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມເໝາະສົມ ແລະເຈົ້າຢູ່ໃນເຮືອແລ້ວ.

ຍິ່ງໃຫຍ່, ໃຫ້ສືບຕໍ່.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ນໍາ​ພາ​ທ່ານ​ຮ່ອງ surreptitiously ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ບາງ​ສິ່ງ​ບາງ​ຢ່າງ​ຄອບ​ຄອງ​ຢ່າງ​ຫຼວງ​ຫຼາຍ​ຂອງ fascination ແລະ​ຍັງ angst​. ຄວາມສໍາຄັນແມ່ນວ່າມີການໂຕ້ຖຽງກັນຢ່າງສົມເຫດສົມຜົນລະຫວ່າງສິ່ງທີ່ພະຍາດທີ່ເຮັດ viral ແລະສິ່ງທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເຮັດ viral.

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນເຫັນດີກັບຂະໜານທີ່ອ້າງສິດເຫຼົ່ານີ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນ intriguing ແລະສົມຄວນທີ່ຈະພິຈາລະນາ.

ອະນຸຍາດໃຫ້ຂ້ອຍອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດ.

ເຈົ້າເຫັນ, ພວກເຮົາສາມາດພະຍາຍາມໃຊ້ການປຽບທຽບທີ່ມີປະໂຫຍດຂອງການອ້າງອີງເຖິງພະຍາດທີ່ເກີດຈາກມະນຸດແລະພະຍາດທີ່ແຜ່ລາມ, ການເຮັດດັ່ງນັ້ນເພື່ອປຽບທຽບຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ມີການແຜ່ກະຈາຍຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ເພື່ອພະຍາຍາມຢຸດການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດ, ພວກເຮົາສາມາດຕັ້ງເປົ້າໃນການກວດຫາເບື້ອງຕົ້ນແລະຊອກຫາແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງພະຍາດທີ່ເກີດຂື້ນເຊິ່ງຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການແຜ່ລະບາດຂອງພະຍາດ. ອີກວິທີໜຶ່ງໃນການຮັບມືກັບພະຍາດທີ່ແຜ່ລະບາດແມ່ນການປ້ອງກັນການຕິດເຊື້ອໂດຍການໃສ່ໜ້າກາກ ຫຼື ອຸປະກອນປ້ອງກັນຢ່າງລະມັດລະວັງ. ວິທີທີສາມສາມາດປະກອບດ້ວຍການສັກຢາວັກຊີນເພື່ອພະຍາຍາມແລະສ້າງພູມຕ້ານທານຂອງທ່ານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພະຍາດ.

ດຽວນີ້ພວກເຮົາໄດ້ມາຢ່າງເຕັມທີ່ໃນວິທີການດຽວກັນກັບການຮັບມືກັບພະຍາດຕ່າງໆສາມາດຖືກປຽບທຽບຢ່າງຈະແຈ້ງກັບການຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງກ່ອນຫນ້ານີ້ວ່າມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະໃຊ້ປັນຍາທຽມເພື່ອຈຸດປະສົງຂອງການພະຍາຍາມຮັບມືກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະ (ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້):

• ຢຸດຢູ່ທີ່ Get-Go: AI ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອກວດຫາແລະພະຍາຍາມ excise ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງກ່ອນທີ່ມັນຈະວ່າງ
• ການກັ່ນຕອງກ່ອນເຫັນ: AI ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອກັ່ນຕອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງເພື່ອວ່າທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງກັງວົນກ່ຽວກັບການເບິ່ງມັນ.
• ກຽມ​ຕົວ​ໃຫ້​ທ່ານ​ມີ​ພູມ​ຕ້ານ​ທານ​: AI ສາມາດຖືກໃຊ້ເພື່ອຊຸກຍູ້ຄວາມພ້ອມແລະຄວາມສາມາດໃນການຕໍ່ສູ້ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ (ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກບາງຢ່າງຢ່າງເປັນທາງການເປັນການສະຫນອງປະເພດຂອງ inoculation ທາງຈິດໃຈ)
• ອື່ນ ໆ

ລັກສະນະທີສາມຈະມີຄວາມສົນໃຈຫຼາຍທີ່ສຸດຢູ່ທີ່ນີ້.

ນີ້ແມ່ນການຈັດການ.

ພວກເຮົາຮູ້ວ່າພະຍາດຕ່າງໆມັກຈະໂຈມຕີ ຮ່າງ​ກາຍ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ. ດ້ວຍການປຽບທຽບວ່າຂໍ້ມູນຜິດໆ ແລະ ຂໍ້ມູນບໍ່ເປັນຄວາມຈິງເກີດຂຶ້ນແນວໃດ, ພວກເຮົາສາມາດແນະນໍາວ່າ ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີຈະເກີດຂຶ້ນກັບ ຈິດໃຈຂອງມະນຸດ. ແມ່ນແລ້ວ, ທ່ານສົມມຸດວ່າເຈົ້າສາມາດຕິດຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ໄຫລເຂົ້າໄປໃນໃຈຂອງເຈົ້າ. ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງອາດຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຫຼືເປັນພິດໃນແນວຄິດຂອງເຈົ້າ.

ຮ່າງກາຍຂອງມະນຸດສາມາດໄດ້ຮັບການສັກຢາວັກຊີນເພື່ອພະຍາຍາມແລະກຽມພ້ອມສໍາລັບການຕິດຕໍ່ກັບພະຍາດຕ່າງໆ. ຄໍາຖາມໃຫຍ່ເກີດຂຶ້ນກ່ຽວກັບວ່າພວກເຮົາສາມາດເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນສໍາລັບຈິດໃຈຂອງມະນຸດ. ມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະພະຍາຍາມແລະ inoculate ຈິດໃຈເພື່ອວ່າໃນເວລາທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ຜິດພາດມາສູ່ຈິດໃຈຂອງທ່ານວ່າທ່ານກຽມພ້ອມສໍາລັບມັນແລະໄດ້ຮັບການ inoculated ຕາມຄວາມເຫມາະສົມ?

ພາກສະຫນາມຂອງການສຶກສາທີ່ເອີ້ນວ່າ inoculation ທາງ​ຈິດ​ໃຈ​ posits ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ແລ້ວ​ຈິດ​ໃຈ​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ inoculated ໃນ​ຄວາມ​ຮູ້​ສຶກ​ຂອງ​ການ​ກຽມ​ພ້ອມ​ທີ່​ຈະ​ຈັດ​ການ​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ​ທີ່​ບໍ່​ຖືກ​ຕ້ອງ​ຫຼື​ຄວາມ​ບໍ່​ເປັນ​ຈິງ.

ພິຈາລະນາຄໍາອະທິບາຍນີ້ໃນການສຶກສາຄົ້ນຄ້ວາທີ່ຜ່ານມາກ່ຽວກັບການ inoculation ທາງຈິດໃຈແລະສິ່ງທີ່ບາງຄັ້ງຖືກຕິດສະຫຼາກວ່າເຮັດ prebunking:

• "ການປະຕິເສດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຍັງເປັນບັນຫາເພາະວ່າການແກ້ໄຂຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງບໍ່ໄດ້ລົບລ້າງຜົນກະທົບຂອງມັນທັງຫມົດ, ເຊິ່ງເປັນປະກົດການທີ່ເອີ້ນວ່າຜົນກະທົບທີ່ມີອິດທິພົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ຕາມນັ້ນແລ້ວ, ກົງກັນຂ້າມກັບການ debunking, prebunking ໄດ້ຮັບຄວາມໂດດເດັ່ນເປັນວິທີການສ້າງຄວາມຢືດຢຸ່ນໄວ້ລ່ວງໜ້າຕໍ່ກັບການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຄາດໄວ້. ວິທີການນີ້ແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວພື້ນຖານໃນທິດສະດີ inoculation. ທິດສະດີ inoculation ປະຕິບັດຕາມການປຽບທຽບພູມຕ້ານທານທາງການແພດແລະ posits ວ່າມັນເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະສ້າງຄວາມຕ້ານທານທາງຈິດໃຈຕໍ່ກັບຄວາມພະຍາຍາມຊັກຊວນທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ, ຄືກັນກັບ inoculations ທາງການແພດສ້າງຄວາມຕ້ານທານທາງຮ່າງກາຍຕໍ່ກັບເຊື້ອພະຍາດ " (Science Advances, ວັນທີ 24 ສິງຫາ 2022, "Inoculation ທາງດ້ານຈິດໃຈປັບປຸງຄວາມຕ້ານທານຕໍ່ກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນສື່ສັງຄົມ" ໂດຍຜູ້ຂຽນຮ່ວມ Jon Roozenbeek, Sander van der Linden, Beth Goldberg, Steve Rathje, ແລະ Stephan Lewandowsky).

ກັບຄືນໄປຫາຕົວຢ່າງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບເວລາ 10 ໂມງກາງຄືນ, ສົມມຸດວ່າຂ້ອຍໄດ້ບອກເຈົ້າກ່ອນຫນ້ານີ້ວ່າບາງຄັ້ງເວລາທີ່ອ້າງບໍ່ແມ່ນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ. ນັບແຕ່ນີ້ເປັນຕົ້ນໄປ ທ່ານມີຮູບແບບຂອງ inoculation ທີ່ຈະ wary ຂອງເວລາອ້າງ. inoculation ນີ້​ໄດ້​ກະ​ກຽມ​ໃຫ້​ທ່ານ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ເຂົ້າ​ໄປ​ໃນ​ການ​ຕິດ​ຕໍ່​ກັບ​ເວ​ລາ​ທີ່​ອ້າງ​ວ່າ​ເປັນ​ຂ່າວ​ບໍ່​ຈິງ​ຫຼື​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ຜິດ​ພາດ​.

ຖ້າຂ້ອຍໄດ້ເຕືອນເຈົ້າຫຼາຍປີກ່ອນກ່ຽວກັບເວລາທີ່ອ້າງວ່າບໍ່ແມ່ນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ມີໂອກາດທີ່ເຈົ້າອາດຈະບໍ່ຄິດເຖິງຄໍາເຕືອນທີ່ຜ່ານມາ. ດັ່ງນັ້ນ, inoculation ກ່ອນຫນ້ານີ້ໄດ້ (ພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າ) worn off. inoculation ຂອງຂ້ອຍສໍາລັບເຈົ້າອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້.

ຍັງມີໂອກາດທີ່ inoculation ບໍ່ສະເພາະພຽງພໍສໍາລັບທ່ານທີ່ຈະນໍາໃຊ້ມັນໃນເວລາທີ່ຈໍາເປັນ. ຖ້າຂ້ອຍໄດ້ເຕືອນເຈົ້າຫລາຍປີກ່ອນກ່ຽວກັບເວລາທີ່ອ້າງທຽບກັບເວລາຕົວຈິງ, ນັ້ນອາດຈະກວ້າງເກີນໄປ. inoculation ອາດ​ຈະ​ບໍ່​ໄດ້​ເຮັດ​ວຽກ​ໃນ​ຕົວ​ຢ່າງ​ສະ​ເພາະ​ຂອງ​ທ່ານ​ໄດ້​ຖືກ​ບອກ​ກ່ຽວ​ກັບ 10 ໂມງ​. ໃນຄວາມຫມາຍນັ້ນ, ບາງທີການ inoculation ຂອງຂ້ອຍຄວນຈະເປັນທີ່ເຈົ້າຄວນລະວັງເມື່ອເວລາອ້າງວ່າ 10 ໂມງຖືກໃຊ້. ແນ່ນອນ, inoculations ໃນກໍລະນີຂອງພະຍາດແມ່ນຂ້ອນຂ້າງດຽວກັນ, ບາງຄັ້ງແມ່ນສະເພາະຫຼາຍກັບພະຍາດທີ່ຮູ້ຈັກໃນຂະນະທີ່ໃນກໍລະນີອື່ນໆເປັນ spectrum ກວ້າງ.

ການສຶກສາຄົ້ນຄ້ວາທີ່ອ້າງເຖິງເລື້ອຍໆທີ່ເຮັດໃນປີ 1961 ກ່ຽວກັບ inoculation ທາງດ້ານຈິດໃຈໂດຍ William McGuire ຂອງວິທະຍາໄລ Columbia ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວໃນປັດຈຸບັນຖືວ່າເປັນຄລາສສິກໃນພາກສະຫນາມຂອງການສຶກສານີ້. ເຈົ້າອາດຈະສົນໃຈຈຸດສໍາຄັນເຫຼົ່ານີ້ທີ່ລາວເຮັດໃນເວລານັ້ນ:

• “ການສັກຢາກັນພະຍາດທົ່ວໄປດັ່ງກ່າວສາມາດມາຈາກສອງກົນໄກ. ການເປີດເຜີຍລ່ວງໜ້າອາດຈະເຮັດໃຫ້ຄົນຕົກຕະລຶງຮູ້ວ່າ “ຄວາມຈິງ” ທີ່ລາວຍອມຮັບມາຕະຫຼອດແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງແທ້ໆ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງກະຕຸ້ນລາວໃຫ້ພັດທະນາການປ້ອງກັນຄວາມເຊື່ອຂອງລາວ, ດ້ວຍຜົນທີ່ລາວສາມາດຕ້ານທານຕໍ່ການໂຕ້ຖຽງທີ່ຮຸນແຮງຂຶ້ນເມື່ອເຂົາເຈົ້າເຂົ້າມາ. ອີກທາງເລືອກ, ການປະຕິເສດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເປີດເຜີຍກ່ອນການເປີດເຜີຍອາດຈະເຮັດໃຫ້ການໂຕ້ຖຽງທີ່ນໍາສະເຫນີຕໍ່ມາທັງຫມົດຕໍ່ກັບຄວາມເຊື່ອເບິ່ງຄືວ່າປະທັບໃຈຫນ້ອຍລົງ” (William McGuire, “Resistance To Persuasion Conferred by Active And Passive Prior Refutation Of The Same And Alternative Counterarguments”, Journal of Abnormal and ຈິດຕະວິທະຍາສັງຄົມ, 1961).

ເຈົ້າພົບວ່າການປຽບທຽບຂອງ inoculations ແລະ immunization ເປັນການປຽບທຽບທີ່ເປັນປະໂຫຍດແລະເຫມາະສົມກັບ realm ຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະ disinformation?

ບາງຄົນເຮັດ, ບາງຄົນເຮັດບໍ່ໄດ້.

ສໍາລັບຈຸດປະສົງຂອງການສົນທະນານີ້, ກະລຸນາຍອມຮັບວ່າສະຖານທີ່ແມ່ນສົມເຫດສົມຜົນແລະເຫມາະສົມ.

ເຮົາຈະພະຍາຍາມ ແລະ ກະຕຸ້ນຈິດໃຈຂອງຄົນເຮົາແນວໃດ?

ພວກ​ເຮົາ​ສາ​ມາດ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຄົນ​ອ່ານ​ຫນັງ​ສື​ທີ່​ອາດ​ຈະ​ເຮັດ​ໃຫ້​ຈິດ​ໃຈ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​. ພວກເຮົາອາດຈະບອກພວກເຂົາກ່ຽວກັບມັນ, ຫຼືໃຫ້ພວກເຂົາເບິ່ງວິດີໂອຫຼືຟັງເທບສຽງ. ເປັນຕົ້ນ.

ແລະພວກເຮົາອາດຈະໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນ.

ລະບົບ AI ອາດຈະຖືກອອກແບບໃຫ້ເປັນເຄື່ອງຄິດເລກຂອງທ່ານ. ທຸກຄັ້ງທີ່ເຈົ້າເລີ່ມໄປອອນໄລນ໌ເຊັ່ນການເບິ່ງອິນເຕີເນັດ, ແອັບທີ່ອີງໃສ່ AI ອາດຈະກຽມຕົວເຈົ້າສຳລັບການເດີນທາງອອນລາຍຂອງເຈົ້າ. AI ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າມີຂໍ້ມູນບໍ່ຈິງຈຳນວນນ້ອຍໆທີ່ຕິດປ້າຍກຳກັບໄວ້, ເຮັດໃຫ້ທ່ານຮູ້ວ່າເຈົ້າກຳລັງຈະເຫັນສິ່ງທີ່ເປັນຄວາມຈິງໂດຍເຈດຕະນາ.

ເມື່ອຖືກເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈາກ AI ນີ້, ຈິດໃຈຂອງເຈົ້າກໍາລັງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະຮັບມືກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ເຈົ້າອາດຈະພົບໃນທໍາມະຊາດໃນອິນເຕີເນັດ. ຈິດ​ໃຈ​ຂອງ​ທ່ານ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ກຽມ​ພ້ອມ​. Voila, ທ່ານເຫັນ blog ໃນອິນເຕີເນັດທີ່ສະເຫນີຄວາມຈິງທີ່ວ່າ creatures ມະນຸດຕ່າງດາວຈາກດາວອັງຄານແມ່ນແລ້ວຢູ່ໃນໂລກແລະ hiding ໃນສາຍຕາທໍາມະດາ, ແຕ່ນີ້ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ເປັນຄວາມຈິງຫຼືຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຖືກປະຕິເສດໂດຍຈິດໃຈຂອງທ່ານເນື່ອງຈາກ inoculation ກ່ອນຫນ້ານີ້ (ດີ, ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ບາງທີມັນເປັນຄວາມຈິງແລະພວກເຂົາກໍ່ຢູ່ທີ່ນີ້!).

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຂ້ອຍຫວັງວ່າເຈົ້າຈະສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ວ່າ AI ສາມາດຊ່ວຍປ້ອງກັນຫຼືປ້ອງກັນມະນຸດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໄດ້ແນວໃດ.

ແອັບ AI ຕ່າງໆກຳລັງຖືກສ້າງຂື້ນທີ່ຈະປະຕິບັດເປັນຕົວຊີ້ບອກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. AI ອາດຈະຊອກຫາການສະຫນອງ inoculation ຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະສະຫນອງລັກສະນະໂດຍລວມຂອງການສັກຢາປ້ອງກັນ. AI ຍັງສາມາດຖືກສ້າງຂື້ນສໍາລັບຮູບແບບສະເພາະຂອງ inoculation. ນອກຈາກນັ້ນ, AI ສາມາດເຮັດວຽກບົນພື້ນຖານສ່ວນບຸກຄົນທີ່ປັບຕາມຄວາມຕ້ອງການຫຼືຄວາມສົນໃຈສະເພາະຂອງທ່ານ. AI ຂັ້ນສູງໃນຊ່ອງນີ້ຍັງຈະພະຍາຍາມກໍານົດລະດັບຄວາມທົນທານຂອງທ່ານ, ອັດຕາການດູດຊຶມທາງຈິດ, ຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາ, ແລະປັດໃຈອື່ນໆໃນເວລາທີ່ປະກອບແລະນໍາສະເຫນີອັນທີ່ເອີ້ນວ່າການສັກຢາປ້ອງກັນ, ຍ້ອນວ່າມັນເປັນ.

ເບິ່ງຄືວ່າມີປະໂຫຍດຫຼາຍ.

AI As Dangerous Mind Games Player

AI ທີ່ໃຊ້ໃນລັກສະນະນີ້ຢູ່ glance ທໍາອິດເບິ່ງຄືວ່າເປັນປະໂຫຍດ (hey, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກ່າວເຖິງວ່າພຽງແຕ່ວິນາທີກ່ອນຫນ້ານີ້).

ມີ​ຂໍ້​ຕົກ​ລົງ​ທີ່​ອາດ​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້ ແລະ​ບັນ​ຫາ​ທີ່​ໜ້າ​ເປັນ​ຫ່ວງ ແລະ ບາງ​ທີ​ອາດ​ເປັນ​ຕາ​ຢ້ານ.

ໃນຄໍລໍາຂອງຂ້ອຍ, ຂ້ອຍມັກຈະສົນທະນາຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ສອງເທົ່າຂອງ AI, ເບິ່ງຕົວຢ່າງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. AI ສາມາດເປັນຜູ້ປະກອບສ່ວນອັນສໍາຄັນຕໍ່ມະນຸດ. ອະນິຈາ, AI ຍັງຖືກກັກຂັງໂດຍໄພອັນຕະລາຍ ແລະ ໄພອັນຕະລາຍຫຼາຍຢ່າງ.

ສໍາລັບກໍລະນີຂອງ AI ເປັນ inculcator, ໃຫ້ພິຈາລະນາເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI:

• ປະຕິກິລິຍາທາງລົບຈາກມະນຸດ
• ປະຕິກິລິຍາທີ່ບໍ່ຕອບສະໜອງໂດຍມະນຸດ
• AI ເຂົ້າໃຈຜິດ
• AI ພາຍໃຕ້ເປົ້າໝາຍ
• ການລະເມີດທາງອິນເຕີເນັດຂອງ AI
• ອື່ນ ໆ

ພວກເຮົາຈະສໍາຫຼວດສັ້ນໆກ່ຽວກັບຄວາມກັງວົນເຫຼົ່ານັ້ນ.

ປະຕິກິລິຍາທາງລົບໂດຍມະນຸດ

ສົມມຸດວ່າມະນຸດທີ່ໄດ້ຮັບການ inoculation AI ປະເພດນີ້ມີປະຕິກິລິຍາທາງລົບຫຼືສ້າງຜົນກະທົບທາງລົບ.

ບຸກຄົນນັ້ນອາດຈະເຂົ້າໃຈຜິດກ່ຽວກັບການສັກຢາກັນພະຍາດ ແລະທັນທີທັນໃດກາຍເປັນບໍ່ຍອມຮັບຂໍ້ມູນໃດໆທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮັບ. ພວກເຂົາເຈົ້າປິດກັ້ນຂໍ້ມູນທັງຫມົດ. AI ໄດ້ກະຕຸ້ນພວກເຂົາໃຫ້ຖິ້ມເດັກນ້ອຍອອກດ້ວຍນ້ໍາອາບນ້ໍາ (ຄໍາເວົ້າເກົ່າ, ບາງທີຄວນກິນເບ້ຍບໍານານ). ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ພະຍາຍາມຮັບມືກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ບຸກຄົນດັ່ງກ່າວໄດ້ໂຕ້ຕອບໂດຍການຕັດສິນໃຈວ່າຂໍ້ມູນທັງຫມົດແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງສະເຫມີ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ບໍ່​ຄິດ​ວ່າ​ພວກ​ເຮົາ​ຕ້ອງ​ການ​ປະ​ຊາ​ຊົນ​ໄປ overboard ນັ້ນ​.

ມີປະຕິກິລິຍາທາງລົບຫຼາຍຢ່າງທີ່ AI ອາດຈະສົ່ງເສີມ. ນີ້ແມ່ນບາງສ່ວນເນື່ອງຈາກວິທີການ AI ພະຍາຍາມປະຕິບັດ inoculation, ແຕ່ຍັງພວກເຮົາຕ້ອງວາງສ່ວນຫນຶ່ງຂອງບັນຫາຢູ່ຕີນຂອງມະນຸດທີ່ໄດ້ຮັບ inoculation ໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະມີປະຕິກິລິຍາໃນທາງທໍາມະຊາດຫຼືແປກປະຫລາດທີ່ຜູ້ອື່ນທີ່ໄດ້ຮັບການ inoculation AI ດຽວກັນບໍ່ໄດ້ເຮັດແນວນັ້ນ.

ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ທ່ານສາມາດປຽບທຽບນີ້ກັບການປຽບທຽບຂອງ inoculations ສໍາລັບພະຍາດ.

ໃນສັ້ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ໃນເວລາທີ່ຄວາມພະຍາຍາມ AI ດັ່ງກ່າວຖືກນໍາໄປໃຊ້, ພວກມັນຈະຖືກປະຕິບັດໃນວິທີທີ່ມີຄວາມຮັບຜິດຊອບທີ່ຊອກຫາວິທີຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບທາງລົບ. ຄວນມີລັກສະນະການຕິດຕາມຂອງ AI ເພື່ອພະຍາຍາມແລະກວດສອບວ່າມີປະຕິກິລິຍາທາງລົບເກີດຂື້ນ. ຖ້າມີປະຕິກິລິຍາທາງລົບທີ່ກວດພົບ, AI ຄວນຖືກອອກແບບເພື່ອພະຍາຍາມແລະຊ່ວຍເຫຼືອບຸກຄົນໃນການຕອບສະຫນອງທາງລົບຂອງພວກເຂົາແລະຊອກຫາວິທີທີ່ຈະເອົາຊະນະຫຼືຫຼຸດຜ່ອນການຕອບສະຫນອງ.

ປະຕິກິລິຍາທີ່ບໍ່ຕອບສະຫນອງໂດຍມະນຸດ

ຄວາມເປັນໄປໄດ້ອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນວ່າ inoculation AI-fed ບໍ່ມີຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ຮັບ.

ບຸກຄົນໄດ້ຮັບການ inoculation ທີ່ອີງໃສ່ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ໃນຂະນະທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ "ໄດ້ຮັບມັນ" ແລະໄດ້ຮັບການສັກຢາປ້ອງກັນ, ມີຄວາມຜູກມັດທີ່ຈະເປັນຄົນທີ່ຈະບໍ່ປະຕິກິລິຍາຫຍັງເລີຍ. ພວກເຂົາເຈົ້າຮຽນຮູ້ບໍ່ມີຫຍັງຈາກການ inoculation ໄດ້. ເຂົາເຈົ້າບໍ່ຕອບສະໜອງຕໍ່ຄວາມພະຍາຍາມຂອງ AI ໃນການສ້າງພູມຄຸ້ມກັນໃຫ້ເຂົາເຈົ້າສໍາລັບບາງປະເພດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ນີ້ແມ່ນປຽບທຽບກັບການ inoculations ສໍາລັບພະຍາດ.

AI ຄວນຖືກວາງແຜນເພື່ອຕໍ່ສູ້ກັບສະຖານະການດັ່ງກ່າວ.

AI ຜິດພາດ

ຈິນຕະນາການວ່າ AI ຫວັງວ່າຈະປ້ອງກັນປະຊາຊົນກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງທີ່ພວກເຮົາຈະເວົ້າວ່າແມ່ນຫົວຂໍ້ X, ແຕ່ມັນປາກົດວ່າຫົວຂໍ້ Y ແມ່ນແທນທີ່ຈະກວມເອົາ. AI ກໍາລັງເຂົ້າໃຈຜິດ.

ນີ້ແມ່ນບັນຫາສອງເທົ່າ. ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ຫົວຂໍ້ X ບໍ່ໄດ້ຖືກປົກຄຸມເປັນຈຸດປະສົງແລະຄວາມຫວັງຂອງ AI inoculator. ອັນທີສອງ, ຫົວຂໍ້ Y ແມ່ນກວມເອົາແຕ່ພວກເຮົາອາດຈະບໍ່ຢາກໃຫ້ຄົນໄດ້ຮັບການສັກຢາປ້ອງກັນໃນຫົວຂໍ້ນັ້ນ.

ໂອ້ຍ.

ຄໍາຖາມທີ່ອຸດົມສົມບູນ. ນີ້ສາມາດໄດ້ຮັບການປ້ອງກັນຈາກການເກີດຂຶ້ນ? ຖ້າມັນເກີດຂຶ້ນ, ພວກເຮົາສາມາດຍົກເລີກຫົວຂໍ້ຂອງການສັກຢາ Y ໄດ້ບໍ? ພວກເຮົາສາມາດຊອກຫາວິທີການກວມເອົາຫົວຂໍ້ X inoculation, ຫຼືບຸກຄົນນັ້ນຈະຍອມຮັບຫນ້ອຍລົງຫຼືບໍ່ຍອມຮັບຍ້ອນການວາງເປົ້າຫມາຍທີ່ຜິດພາດໂດຍ AI ໃນເບື້ອງຕົ້ນ?

ຄວາມກັງວົນທີ່ມີບັນຫາຫຼາຍຢ່າງເກີດຂື້ນ.

AI ພາຍໃຕ້ເປົ້າໝາຍ

AI ສະຫນອງການ inoculation ໃນຫົວຂໍ້ Z. ບຸກຄົນທີ່ໄດ້ຮັບການ inoculation ເບິ່ງຄືວ່າມີປະຕິກິລິຍາຫນ້ອຍຫຼືເກືອບຫນ້ອຍ. inoculation ແມ່ນ ບໍ່ ພຽງ ພໍ ທີ່ ຈະ ຖື.

ທ່ານອາດຈະຖືກລໍ້ລວງໃຫ້ອ້າງວ່າອັນນີ້ຖືກແກ້ໄຂໄດ້ງ່າຍ. ສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງເຮັດແມ່ນເຮັດຊ້ໍາອີກ inoculation. ບາງທີແມ່ນ, ອາດຈະບໍ່.

ການ inoculation AI ອາດຈະມີມູນຄ່າຈໍາກັດເຊັ່ນວ່າບໍ່ວ່າທ່ານຈະປະສົບກັບມັນຫຼາຍຮ້ອຍເທື່ອຜົນໄດ້ຮັບກໍ່ຍັງເປັນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ບໍ່ສໍາຄັນ. ທ່ານອາດຈະຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ກະຕຸ້ນ inoculation ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເຮັດຊ້ໍາມັນ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຈິນຕະນາການວ່າມີຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະສົ່ງເສີມການ inoculation AI-fed ແຕ່ນີ້ໄປ overboard. ຮຸ່ນທີ່ຖືກປັບປຸງເຮັດໃຫ້ເກີດປະຕິກິລິຍາ hyper. ແມ່ນແລ້ວ, ພວກເຮົາມາຈາກບໍ່ດີໄປຫາຮ້າຍແຮງກວ່າເກົ່າ.

ການລະເມີດທາງອິນເຕີເນັດຂອງ AI

ຈິນຕະນາການວ່າ AI ກໍາລັງຖືກໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງເພື່ອຊ່ວຍປະຊາຊົນໃນການຖືກ inoculated ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ການເອື່ອຍອີງທົ່ວໄປຖືໂດຍປະຊາຊົນ. ພວກເຂົາເຈົ້າຮູ້ແລະຄາດຫວັງວ່າ AI ຈະນໍາສະເຫນີໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີ snippets ທີ່ຈະເປີດຕາຂອງເຂົາເຈົ້າກັບສິ່ງທີ່ເອີ້ນວ່າ disinformation ແລະຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.

ທັງຫມົດແມ່ນດີແລະດີ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າ.

ຜູ້ເຮັດຊົ່ວແມ່ນສາມາດເຮັດການລະເມີດທາງອິນເຕີເນັດກ່ຽວກັບ AI ໄດ້. ພວກເຂົາເຈົ້າ sneakily ບັງຄັບເຂົ້າໄປໃນ AI ຂໍ້ມູນປອມບາງທີ່ຕ້ອງການທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ປະຊາຊົນຄິດວ່າບໍ່ແມ່ນ disinformation. AI ໄດ້ຖືກຈັດລຽງເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງທີ່ແທ້ຈິງປະກົດວ່າເປັນຂໍ້ມູນທີ່ແທ້ຈິງ. ເຊັ່ນ​ດຽວ​ກັນ​, ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ແມ່ນ​ເຮັດ​ໃຫ້​ປະ​ກົດ​ວ່າ​ບໍ່​ເປັນ​ຂ່າວ​ສານ​.

ປະຊາຊົນແມ່ນ snooked ຢ່າງສົມບູນ. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍໂດຍ AI. ນອກຈາກນັ້ນ, ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາໄດ້ກາຍເປັນຂຶ້ນກັບ AI, ແລະຍ້ອນຄວາມໄວ້ວາງໃຈວ່າ AI ກໍາລັງເຮັດສິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງ, ພວກເຂົາຕົກຢູ່ໃນ hook, line, ແລະ sinker ສໍາລັບ AI ການລະເມີດນີ້. ໂດຍບໍ່ມີການລັງເລ.

ເນື່ອງຈາກຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈິງສາມາດແຜ່ລາມອອກໄປຕື່ມອີກ, ຜູ້ເຮັດຊົ່ວອາດຈະຮູ້ສຶກພໍໃຈວ່າການມີຢູ່ຂອງ AI ປະເພດນີ້ແມ່ນວິທີທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດແລະໄວທີ່ສຸດຂອງພວກເຂົາເພື່ອເຮັດໃຫ້ຄວາມຂີ້ຕົວະທີ່ຂີ້ຕົວະຂອງພວກເຂົາໄປທົ່ວໂລກ. Ironically, ແນ່ນອນ, ໄດ້ leveraged AI inoculator ທີ່ສໍາຄັນເພື່ອແຜ່ເຊື້ອພະຍາດ.

ສະຫຼຸບ

ພວກເຮົາຄວນຈະມີ AI ຫຼິ້ນເກມຈິດໃຈກັບພວກເຮົາບໍ?

AI ສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະການ inoculation ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງອາດຈະເປັນມ້າ Trojan ຂົ່ມຂູ່ບໍ?

ທ່ານສາມາດສ້າງກໍລະນີທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການກັງວົນກ່ຽວກັບຝັນຮ້າຍດັ່ງກ່າວ.

ຄົນອື່ນເຍາະເຍີ້ຍກັບຄວາມເປັນໄປໄດ້ດັ່ງກ່າວ. ຄົນເຮົາມີຄວາມສະຫຼາດພໍທີ່ຈະຮູ້ວ່າ AI ພະຍາຍາມຫຼອກລວງເຂົາເຈົ້າເມື່ອໃດ. ປະຊາຊົນຈະບໍ່ຕົກສໍາລັບການ dribble ດັ່ງກ່າວ. ມີແຕ່ຄົນໂງ່ເທົ່ານັ້ນທີ່ຈະຫຼອກລວງຕົນເອງໂດຍ AI ດັ່ງກ່າວ. ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນການຕອບໂຕ້ແລະການໂຕ້ຖຽງປົກກະຕິ.

ບໍ່ຕ້ອງການທີ່ຈະເບິ່ງຄືວ່າຫນ້ອຍກວ່າການຊົມເຊີຍຢ່າງເຕັມສ່ວນຂອງມະນຸດແລະທໍາມະຊາດຂອງມະນຸດ, ຂ້າພະເຈົ້າພຽງແຕ່ແນະນໍາວ່າມີຕົວຊີ້ບອກພຽງພໍທີ່ມະນຸດສາມາດຕົກຢູ່ໃນ AI ທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈຜິດ.

ມີບັນຫາໃຫຍ່ກວ່າທີ່ບາງທີອາດເກີດຂຶ້ນກັບສິ່ງທັງໝົດນີ້.

ໃຜເປັນຜູ້ສ້າງ AI ແລະ AI algorithm ຕັດສິນໃຈແນວໃດວ່າອັນໃດຖືກຖືວ່າເປັນຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ?

ການ​ດັບ​ເພີງ​ທັງ​ໝົດ​ພວມ​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ໃນ​ທົ່ວ​ໂລກ​ກ່ຽວ​ກັບ​ສິ່ງ​ທີ່​ຖື​ວ່າ​ເປັນ​ການ​ບໍ່​ໃຫ້​ຂ່າວ​ແລະ​ຂໍ້​ມູນ​ຜິດ​ພາດ​ໂດຍ​ສະ​ເພາະ. ບາງຄົນຢືນຢັນວ່າຄວາມຈິງແມ່ນຄວາມຈິງ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບໍ່ສາມາດມີຄວາມສັບສົນໃດໆກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມກັບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ຜີມານຮ້າຍເຖິງແມ່ນວ່າບາງຄັ້ງແມ່ນຢູ່ໃນລາຍລະອຽດ, ນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ແນ່ນອນ.

ຂໍ້ສັງເກດສຸດທ້າຍສໍາລັບໃນປັດຈຸບັນ. Abraham Lincoln ກ່າວທີ່ມີຊື່ສຽງວ່າ: "ເຈົ້າສາມາດຫຼອກລວງຄົນທັງ ໝົດ ໃນບາງເວລາແລະບາງຄົນຕະຫຼອດເວລາ, ແຕ່ເຈົ້າບໍ່ສາມາດຫຼອກລວງຄົນທັງ ໝົດ ຕະຫຼອດເວລາ."

AI ທີ່ໃຊ້ສໍາລັບການຊ່ວຍ inoculation ຂອງມະນຸດຈາກຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງແລະຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຈະເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນເພື່ອຮັບປະກັນວ່າທຸກຄົນບໍ່ສາມາດຖືກຫຼອກລວງຕະຫຼອດເວລາ? ຫຼືມັນອາດຈະຖືກໃຊ້ເພື່ອຫລອກລວງປະຊາຊົນຫຼາຍກວ່າເວລາ?

ເວລາຈະບອກ.

ແລະແນ່ນອນວ່າບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ.