ຈັນຍາບັນ AI ສັບສົນໂດຍນັກຈັນຍາບັນ AI Salting ທີ່ "ກະຕຸ້ນ" ການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນ AI

Salting ໄດ້ຢູ່ໃນຂ່າວຂ້ອນຂ້າງບໍ່ດົນມານີ້.

ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ອ້າງເຖິງເກືອທີ່ເຈົ້າໃສ່ໃນອາຫານຂອງເຈົ້າ. ແທນທີ່ຈະ, ຂ້ອຍເອົາ "ການເກືອ" ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການປະຕິບັດທີ່ກະຕຸ້ນແລະເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມຂັດແຍ້ງສູງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການພົວພັນລະຫວ່າງແຮງງານແລະທຸລະກິດ.

ເຈົ້າເຫັນແລ້ວ, ການເຮັດເກືອປະເພດນີ້ ກ່ຽວຂ້ອງກັບສະພາບການທີ່ບຸກຄົນໃດໜຶ່ງພະຍາຍາມຈ້າງເຂົ້າບໍລິສັດເພື່ອລິເລີ່ມຢ່າງຈະແຈ້ງ ຫຼືບາງຄົນອາດເວົ້າວ່າ ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການສ້າງຕັ້ງສະຫະພັນແຮງງານຢູ່ໃນນັ້ນ. ບັນຊີຂ່າວຫລ້າສຸດທີ່ສົນທະນາກ່ຽວກັບປະກົດການນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງບໍລິສັດເຊັ່ນ Starbucks, Amazon, ແລະບໍລິສັດທີ່ມີຊື່ສຽງອື່ນໆແລະແມ້ກະທັ້ງຫນ້ອຍທີ່ຮູ້ຈັກ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະກວມເອົາພື້ນຖານຂອງ salting ທໍາອິດແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈະປ່ຽນເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຄ້າຍຄືກັນທີ່ທ່ານອາດຈະຖືກຈັບໄດ້ຢ່າງລະມັດລະວັງກ່ຽວກັບ, ຄືວ່າມັນເບິ່ງຄືວ່າມີປະເພດຂອງການ salting ເກີດຂຶ້ນໃນພາກສະຫນາມຂອງ Artificial Intelligence (AI). ນີ້ມີການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນ AI ທີ່ສໍາຄັນ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະກວ້າງຂວາງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ພຽງແຕ່ຊື່ບາງຄົນ.

ດຽວນີ້, ໃຫ້ເຂົ້າໄປໃນພື້ນຖານຂອງວິທີການເຮັດເກືອໂດຍປົກກະຕິ.

ສົມມຸດວ່າບໍລິສັດບໍ່ມີສະຫະພັນແຮງງານຂອງຕົນ. ສະຫະພັນແຮງງານອາດຈະໄດ້ຮັບການຍຶດຫມັ້ນຢູ່ໃນບໍລິສັດນັ້ນໄດ້ແນວໃດ? ວິທີໜຶ່ງແມ່ນຈະດຳເນີນການນອກບໍລິສັດ ແລະພະຍາຍາມຮຽກຮ້ອງຄົນງານວ່າເຂົາເຈົ້າຄວນເຂົ້າຮ່ວມເປັນສະຫະພັນ. ນີ້ອາດຈະກ່ຽວຂ້ອງກັບການສະແດງປ້າຍໂຄສະນາຢູ່ໃກ້ກັບສໍານັກງານໃຫຍ່ຂອງບໍລິສັດຫຼືການສົ່ງໃບປິວພະນັກງານຫຼືການນໍາໃຊ້ສື່ສັງຄົມ, ແລະອື່ນໆ.

ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ປະ​ເພດ​ນອກ​ໃນ​ວິ​ທີ​ການ​.

ຫົນທາງອີກອັນໜຶ່ງຄືການກະຕຸ້ນໃຫ້ເກີດດອກໄຟຈາກພາຍໃນທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ບານມ້ວນ. ຖ້າພະນັກງານຢ່າງໜ້ອຍໜຶ່ງຄົນສາມາດຖືກກະຕຸ້ນໃຫ້ກາຍເປັນຜູ້ຊົມເຊີຍໃນການຮັບເອົາສະຫະພັນແຮງງານຢູ່ໃນບໍລິສັດ, ບາງທີນີ້ອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນການສະໜັບສະໜຸນການສ້າງຕັ້ງສະຫະພັນຢູ່ບ່ອນນັ້ນ. ເຖິງແມ່ນວ່າພະນັກງານຄົນດັ່ງກ່າວບໍ່ໄດ້ຮັບໃຊ້ເປັນຜູ້ເບີກບານແລະອອກນອກ, ພວກເຂົາອາດຈະງຽບສະຫງົບເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນພະນັກງານພາຍໃນແລະເປັນກໍາລັງທີ່ຂ້ອນຂ້າງເຊື່ອງໄວ້ພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງສໍາລັບການດໍາເນີນການສະຫະພັນ.

ໃນວິທີການຄິດນັ້ນ, ສະຫະພັນແຮງງານອາດຈະຄິດເຖິງວິທີການທີ່ພະນັກງານດັ່ງກ່າວສາມາດກະຕຸ້ນໄດ້. ສະຫະພັນອາດຈະໃຊ້ພະລັງງານທີ່ບໍ່ສິ້ນສຸດເພື່ອຊອກຫາເຂັມນັ້ນຢູ່ໃນ haystack. ໃນບັນດາຜູ້ອອກແຮງງານຫຼາຍຮ້ອຍຫຼືຫຼາຍພັນຄົນໃນບໍລິສັດ, ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອຄົ້ນພົບອັນທີ່ເອີ້ນວ່າຜູ້ທີ່ຖືກເລືອກ, ໂດຍສະເພາະ, ທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ການເປັນສະຫະພັນອາດຈະມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຈະເຮັດ.

ມັນຈະເປັນປະໂຫຍດທີ່ຈະ "ຄົ້ນພົບ" ພະນັກງານທີ່ກະຕຸ້ນ (ຫຼືປະດິດພວກມັນ, ດັ່ງນັ້ນການເວົ້າ).

ນີ້ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາໄປສູ່ຄວາມຄິດ voila ທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຈ້າງຄົນດັ່ງກ່າວສໍາລັບພາລະບົດບາດປະຈໍາວັນໃນບໍລິສັດ. ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, ປູກຝັງປະເພດທີ່ຖືກຕ້ອງຂອງສະຫະພັນທີ່ກະຕຸ້ນບຸກຄົນເຂົ້າໄປໃນບໍລິສັດ. ທ່ານບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງພະຍາຍາມແລະຂໍອຸທອນກັບ throngs ຂອງພະນັກງານທັງຫມົດທີ່ບອກຈາກພາຍນອກແລະແທນທີ່ຈະໃສ່ຜູ້ກະຕຸ້ນຫນຶ່ງເພື່ອໃຫ້ທ່ານຮູ້ວ່າແນ່ນອນ spark ຂອງທ່ານມີວຽກເຮັດງານທໍາຢູ່ທີ່ນັ້ນ.

ຄົນງານທີ່ຫາກໍຮັບຈ້າງໃໝ່ກໍຊອກຫາທີ່ຈະປູກຝັງຄວາມສົນໃຈຂອງສະຫະພັນແຮງງານພາຍໃນບໍລິສັດ, ໃນຂະນະດຽວກັນກໍເຮັດວຽກອັນໃດກໍໄດ້ທີ່ເຂົາເຈົ້າຖືກຈ້າງໃຫ້ເຮັດ (ສະແດງສິ່ງທີ່ມັກເອີ້ນວ່າ “ຄວາມສົນໃຈແທ້” ໃນວຽກ). ໃຫ້ສັງເກດວ່າບຸກຄົນນັ້ນຖືກຈ້າງຢ່າງຫ້າວຫັນໂດຍບໍລິສັດແລະເຮັດວຽກຢ່າງຫ້າວຫັນທີ່ຕ້ອງການໃຫ້ພວກເຂົາເປັນພະນັກງານ. ໃນຂອບເຂດປະເພນີຂອງການເຮັດເກືອ, ເຂົາເຈົ້າບໍ່ໄດ້ເປັນພຽງຄົນງານທີ່ບໍ່ມີວຽກສະເພາະຂອງສະຫະພັນເທົ່ານັ້ນທີ່ perchance ຖືກຝັງຢູ່ໃນບໍລິສັດ.

ບາງຄົນໄດ້ປະກາດວິທີການນີ້.

ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ໄດ້​ຊັກ​ຊວນ​ວ່າ​ມັນ​ຈະ​ຊ່ວຍ​ປະ​ຢັດ​ເວ​ລາ​ແລະ​ຊັບ​ພະ​ຍາ​ກອນ​ໃນ​ແງ່​ຂອງ​ສະ​ຫະ​ພາບ​ທີ່​ຊອກ​ຫາ​ການ​ດົນ​ໃຈ​ຄົນ​ງານ​ໃນ​ບໍ​ລິ​ສັດ​ທີ່​ຈະ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ການ​ເຂົ້າ​ຮ່ວມ​ສະ​ຫະ​ພາບ. ພະນັກງານອື່ນໆມັກຈະເຕັມໃຈທີ່ຈະຟັງ ແລະຖືກກະຕຸ້ນໂດຍເພື່ອນພະນັກງານ. ວິທີການທາງເລືອກຂອງຄວາມພະຍາຍາມຈາກພາຍນອກເພື່ອດຶງດູດເອົາແມ່ນຖືວ່າມີແຮງຈູງໃຈຫນ້ອຍ, ເຊິ່ງພະນັກງານອື່ນໆສະຫນອງແຮງຈູງໃຈທີ່ມີພະລັງໃຫ້ແກ່ພະນັກງານພາຍໃນບໍລິສັດເມື່ອປຽບທຽບກັບ "ຄົນນອກ" ບາງຄົນທີ່ເຫັນວ່າມີຫນ້ອຍກວ່າການຊຸກຍູ້ວາລະທີ່ບໍ່ມີສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງແລະບໍ່ສົນໃຈ. ຄົນນອກ.

ບໍ່ແມ່ນທຸກຄົນມີຄວາມສຸກກັບວິທີການ salting.

ບໍລິສັດມັກຈະໂຕ້ຖຽງວ່ານີ້ແມ່ນການປະຕິບັດທີ່ຂີ້ຕົວະແລະບໍ່ຊື່ສັດຢ່າງອຸດົມສົມບູນ. ໂດຍທົ່ວໄປ gestalt ຂອງວິທີການແມ່ນວ່າ spy ໄດ້ຖືກບັນຈຸຢູ່ໃນທ່າມກາງຂອງບໍລິສັດ. ນັ້ນບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄົນນັ້ນຖືກຈ້າງໃຫ້ເຮັດ. ພວກເຂົາສົມມຸດວ່າຈ້າງໃຫ້ເຮັດວຽກທີ່ລະບຸໄວ້ຂອງພວກເຂົາ, ໃນຂະນະທີ່ແທນທີ່, ແກະສະຫຼັກທີ່ຫຼາກຫຼາຍຊະນິດທັງຫມົດເບິ່ງຄືວ່າເປັນການປູກຝັງທີ່ຮ້າຍກາດຂອງມ້າ Trojan ທີ່ແທ້ຈິງ.

ການຟ້ອງຮ້ອງໂດຍສະຫະພັນແມ່ນວ່າຖ້າບຸກຄົນນັ້ນເຮັດວຽກທີ່ລະບຸໄວ້ແລ້ວບໍ່ມີອັນຕະລາຍແລະບໍ່ຜິດ. ສົມມຸດວ່າ, ພະນັກງານ, ຫຼືພວກເຮົາຈະເວົ້າ ໃດ ພະນັກງານຂອງບໍລິສັດ, ປົກກະຕິແລ້ວສາມາດເລືອກທີ່ຈະຊອກຫາສະຫະພັນ. ພະນັກງານສະເພາະນີ້ເກີດຂຶ້ນເພື່ອຢາກເຮັດແນວນັ້ນ. ຄວາມຈິງທີ່ວ່າພວກເຂົາເຂົ້າມາໃນບໍລິສັດດ້ວຍແນວຄິດດັ່ງກ່າວຢູ່ໃນໃຈແມ່ນພຽງແຕ່ບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ພະນັກງານທີ່ຖືກຈ້າງໃຫມ່ອາດຈະພິຈາລະນາເຊັ່ນດຽວກັນ.

ລໍຖ້າວິນາທີ, ທຸລະກິດຈະຕອບໂຕ້, ນີ້ແມ່ນຜູ້ທີ່ ໂດຍການອອກແບບ ຕ້ອງການເຂົ້າມາບໍລິສັດເພື່ອຈຸດປະສົງເລີ່ມຕົ້ນການສ້າງຕັ້ງສະຫະພັນ. ນັ້ນ​ແມ່ນ​ຄວາມ​ປາຖະໜາ​ອັນ​ແຮງ​ກ້າ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ. ພະນັກງານທີ່ຖືກຈ້າງໃຫມ່ໄດ້ເຍາະເຍີ້ຍຂະບວນການຈ້າງແລະຂູດຮີດຄວາມປາດຖະຫນາໃນການຊອກວຽກຂອງພວກເຂົາຢ່າງຜິດຫວັງເປັນຂໍ້ອ້າງທີ່ປິດບັງເພື່ອປະໂຫຍດສະເພາະຂອງສະຫະພັນ.

ຮອບແລະຮອບການສົນທະນາທີ່ຮ້ອນນີ້ໄປ.

ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າມີການພິຈາລະນາທາງດ້ານກົດຫມາຍຫຼາຍຢ່າງທີ່ເກີດຂື້ນໃນການຕັ້ງຄ່າເຫຼົ່ານີ້. ກົດລະບຽບ ແລະ ລະບຽບການທັງໝົດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກົດໝາຍວ່າດ້ວຍແຮງງານແຫ່ງຊາດ (NLRA) ແລະ ສະພາຄວາມສຳພັນແຮງງານແຫ່ງຊາດ (NRLB) ແມ່ນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຄວາມຜິດເຫຼົ່ານີ້. ຂ້ອຍບໍ່ຢາກໃຫ້ເຈົ້າມີຄວາມປະທັບໃຈວ່າສິ່ງທີ່ກົງໄປກົງມາໃນດ້ານຫນ້າເຫຼົ່ານີ້. ສັບສົນທາງກົດໝາຍຫຼາຍຢ່າງ.

ພວກເຮົາຍັງຄວນໄຕ່ຕອງຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງການປ່ຽນແປງທີ່ເຂົ້າມາຫຼິ້ນກັບ salting.

ເອົາຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການຈ້າງແມ່ນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນຂອງສະຫະພັນຢ່າງເປີດເຜີຍຕະຫຼອດຂະບວນການຊອກຫາວຽກເຮັດງານທໍາຢູ່ໃນບໍລິສັດ. ບຸກຄົນນີ້ອາດຈະສະແດງເຖິງການສໍາພາດວຽກທີ່ໃສ່ເສື້ອຫຼື garb ອື່ນໆທີ່ຈະແຈ້ງຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າພວກເຂົາເຈົ້າແມ່ນສະຫນັບສະຫນູນສະຫະພັນ. ເຂົາເຈົ້າອາດຈະເຮັດໃຫ້ການສໍາພາດຂອງເຂົາເຈົ້າຫວັງວ່າມື້ຫນຶ່ງບໍລິສັດຈະຍອມຮັບການເປັນສະຫະພັນ. ເປັນຕົ້ນ.

ໃນກໍລະນີດັ່ງກ່າວ, ບາງຄົນຈະຢືນຢັນວ່າທຸລະກິດຮູ້ວ່າມັນເຂົ້າໄປໃນຫຍັງ. ຈາກການໄປ, ບໍລິສັດມີຕົວຊີ້ບອກຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງບຸກຄົນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານບໍ່ສາມາດ whine ຫລັງຈາກນັ້ນຖ້າຖືກຈ້າງວ່າພະນັກງານໃຫມ່ຈະເຮັດທຸກສິ່ງທີ່ພວກເຂົາສາມາດເຮັດໄດ້ເພື່ອໃຫ້ສະຫະພັນຢູ່ໃນປະຕູ. ບໍ​ລິ​ສັດ​ໄດ້​ຍິງ​ຕີນ​ຂອງ​ຕົນ​, ດັ່ງ​ທີ່​ມັນ​ເປັນ​, ແລະ​ສິ່ງ​ອື່ນໆ​ແມ່ນ​ພຽງ​ແຕ່​້​ໍ​າ​ຕາ​ແຂ້​.

ການເຕັ້ນໃນເລື່ອງນີ້ແມ່ນອີກເທື່ອຫນຶ່ງສະລັບສັບຊ້ອນຫຼາຍກ່ວາມັນເບິ່ງຄືວ່າ. ຕໍ່ບັນຫາທາງກົດໝາຍທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ, ຜູ້ໃດຜູ້ໜຶ່ງທີ່ມີສິດໄດ້ຮັບການຈ້າງສາມາດຖ້າຖືກປະຕິເສດໂດຍບໍລິສັດຈ້າງໄດ້ໂຕ້ຖຽງວ່າພວກເຂົາຖືກມອງຂ້າມໂດຍເຈດຕະນາຍ້ອນຄວາມລໍາອຽງຕໍ່ຕ້ານສະຫະພັນຂອງບໍລິສັດ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, NRLA ແລະ NRLB ເຂົ້າໄປໃນເລື່ອງທີ່ສັບສົນ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຈະ​ດໍາ​ເນີນ​ການ​ທ່ານ​ຢ່າງ​ວ່ອງ​ໄວ​ໂດຍ​ຜ່ານ​ການ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ອື່ນໆ​ທີ່​ເກີດ​ຂຶ້ນ​ໃນ​ປະ​ເທດ salting​. ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຍັງ​ຢາກ​ໃຫ້​ທ່ານ​ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ salting ບໍ່​ແມ່ນ​ພຽງ​ແຕ່​ເປັນ​ປະ​ກົດ​ການ​ສະ​ຫະ​ລັດ​ເທົ່າ​ນັ້ນ​. ມັນສາມາດເກີດຂຶ້ນໃນປະເທດອື່ນໆເຊັ່ນດຽວກັນ. ແນ່ນອນ, ກົດຫມາຍແລະການປະຕິບັດຂອງບັນດາປະເທດແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະດັ່ງນັ້ນການເກືອແມ່ນບໍ່ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະຫຼືອາດຈະຖືກຫ້າມຢ່າງແທ້ຈິງໃນບາງທ້ອງຖິ່ນ, ໃນຂະນະທີ່ລັກສະນະຂອງການເກືອອາດຈະມີການປ່ຽນແປງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂດຍອີງໃສ່ກົດຫມາຍແລະວັດທະນະທໍາຂອງມັນແລະໃນຄວາມເປັນຈິງສາມາດ. ຍັງ​ມີ potency.

ປຶກສາກັບທະນາຍຄວາມກົດໝາຍແຮງງານທີ່ຮັກຂອງເຈົ້າໃນເລື່ອງໃດກໍໄດ້ທີ່ເຈົ້າໜ້າສົນໃຈ.

ປັດໃຈເພີ່ມເຕີມບາງຢ່າງກ່ຽວກັບການເກືອປະກອບມີ:

• ການໄດ້ຮັບເງິນ. ບາງຄັ້ງຜູ້ນັ້ນກໍ່ໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງຈາກສະຫະພັນເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານການຈ້າງຢູ່ບໍລິສັດ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງໂດຍບໍລິສັດແລະສະຫະພັນໃນລະຫວ່າງການຄອບຄອງບໍລິສັດຫຼືອາດຈະບໍ່ໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງຈາກສະຫະພັນເມື່ອບໍລິສັດຈ້າງ.
• ການເບິ່ງເຫັນ. ບາງຄັ້ງບຸກຄົນດັ່ງກ່າວຍັງຄົງຢູ່ໃນຄວາມຕ່ໍາຕ້ອຍຫຼືຍັງຄົງຢູ່ງຽບໆໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຈ້າງງານກ່ຽວກັບຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງສະຫະພັນຂອງພວກເຂົາ, ໃນຂະນະທີ່ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ບຸກຄົນດັ່ງກ່າວໄດ້ເວົ້າຫຼາຍເກີນໄປກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕັ້ງໃຈເຮັດ. ວິທີການທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເປັນເຄິ່ງທາງແມ່ນວ່າບຸກຄົນນັ້ນຈະບອກສິ່ງທີ່ພວກເຂົາຕັ້ງໃຈຈະເຮັດຖ້າຖືກຖາມຢ່າງຈະແຈ້ງໃນລະຫວ່າງການສໍາພາດ, ແລະດັ່ງນັ້ນມັນຂຶ້ນກັບບໍລິສັດທີ່ຈະປະຕິເສດຄວາມຕັ້ງໃຈດັ່ງກ່າວ, ເຊິ່ງເປັນພາລະທີ່ບໍລິສັດໂຕ້ຖຽງວ່າມີຄວາມເຂົ້າໃຈຫນ້ອຍແລະ. ຮັດ​ແຄບ​ຂໍ້​ຜູກ​ມັດ​ທາງ​ກົດໝາຍ.
• ກຳ ນົດເວລາ. ບຸກຄົນທີ່ເຄີຍຈ້າງອາດຈະເລືອກທີ່ຈະລໍຖ້າເພື່ອປະຕິບັດຄວາມສາມາດໃນການລວມຂອງເຂົາເຈົ້າ. ພວກເຂົາສາມາດລໍຖ້າອາທິດ, ເດືອນ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງປີເພື່ອເປີດໃຊ້. ຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນແມ່ນເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນຫຼາຍຂື້ນເມື່ອພວກເຂົາໄດ້ເຂົ້າກັບບໍລິສັດແລະໄດ້ສ້າງຕັ້ງພື້ນຖານສ່ວນບຸກຄົນເປັນພະນັກງານຂອງບໍລິສັດ. ຖ້າພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນທັນທີ, ນີ້ສາມາດຕັດຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະຖືກເບິ່ງວ່າເປັນພາຍໃນແລະໂຍນພວກເຂົາເປັນຜູ້ບຸກລຸກຫຼືຄົນພາຍນອກ.
• ຂັ້ນຕອນປະຕິບັດ. ບາງຄັ້ງບຸກຄົນດັ່ງກ່າວຈະປະກາດຢ່າງຈະແຈ້ງພາຍໃນບໍລິສັດວ່າຕອນນີ້ພວກເຂົາກໍາລັງຊອກຫາການຍອມຮັບການເປັນສະຫະພັນ, ເຊິ່ງອາດຈະເກີດຂື້ນໃນໄວໆນີ້ຫຼັງຈາກໄດ້ຮັບການຈ້າງຫຼືເກີດຂື້ນໃນເວລາຕໍ່ມາ (ຕາມຕົວຊີ້ບອກຂ້າງເທິງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບປັດໃຈເວລາ). ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ບຸກຄົນອາດຈະເລືອກທີ່ຈະຮັບໃຊ້ໃນພາລະບົດບາດ undercover, ໃຫ້ຂໍ້ມູນຂ່າວສານກັບສະຫະພັນແລະບໍ່ເອົາໃຈໃສ່ໃດໆກັບຕົນເອງ. ນີ້ແມ່ນບາງຄັ້ງກໍ່ຖືກລົບກວນວ່າເປັນ mole saltingເຖິງແມ່ນວ່າຄົນອື່ນຈະເນັ້ນຫນັກວ່າບຸກຄົນນັ້ນອາດຈະມີຄວາມສ່ຽງພາຍໃນຖ້າພວກເຂົາເວົ້າໂດຍກົງ.
• ສິດຄອບຄອງ ນຳ ໃຊ້. ບຸກຄົນທີ່ໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມໃນການເກືອອາດຈະສິ້ນສຸດເຖິງການສາມາດໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ການລວມຕົວ (ພວກມັນແມ່ນ "ເກືອ"). ພວກເຂົາສາມາດຢູ່ໃນບໍລິສັດຕະຫຼອດຂະບວນການຂອງສະຫະພັນ. ເວົ້າແນວນັ້ນ, ບາງຄັ້ງຄົນດັ່ງກ່າວເລືອກທີ່ຈະອອກຈາກບໍລິສັດທີ່ໄດ້ຮັບການກະຕຸ້ນແລະເລືອກທີ່ຈະໄປບໍລິສັດອື່ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນກິດຈະກໍາໃຫມ່. ການໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ແມ່ນຮຸນແຮງ. ທັດສະນະຫນຶ່ງແມ່ນວ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນວ່າບຸກຄົນນັ້ນບໍ່ມີຢູ່ໃນຫົວໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບວຽກຢູ່ໃນບໍລິສັດ. ທັດສະນະທີ່ກົງກັນຂ້າມແມ່ນວ່າພວກເຂົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະພົບເຫັນຕົວເອງຢູ່ໃນນ້ໍາທີ່ຂີ້ຮ້າຍແລະອາດຈະເປັນນ້ໍາທີ່ບໍ່ສາມາດຮັກສາໄດ້ໂດຍການຢູ່ໃນບໍລິສັດໃນເວລາທີ່ຄວາມພະຍາຍາມຊຸກຍູ້ສະຫະພັນໄດ້ຮັບແຮງດຶງ.
• ຜົນໄດ້ຮັບ. ຄວາມພະຍາຍາມເກືອບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບໂດຍສະເພາະ. ມັນອາດຈະເປັນວ່າບຸກຄົນດັ່ງກ່າວໄດ້ປູກຈິດສໍານຶກກ່ຽວກັບການເປັນສະຫະພັນແລະຄວາມພະຍາຍາມໄດ້ຮັບການດໍາເນີນການ, ergo "ສົບຜົນສໍາເລັດ" salting ເກີດຂຶ້ນ. ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ອີກ​ຢ່າງ​ໜຶ່ງ​ແມ່ນ​ຜູ້​ຄົນ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ດຶງ​ດູດ​ດັ່ງ​ກ່າວ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ປະຖິ້ມການສະແຫວງຫາແລະຍັງຄົງຢູ່ໃນບໍລິສັດ, ບາງທີອາດຈະລໍຖ້າໂອກາດອີກເທື່ອຫນຶ່ງໃນເວລາຕໍ່ມາ, ຫຼືພວກເຂົາອອກຈາກບໍລິສັດແລະມັກຈະຊອກຫາການເຮັດເກືອຢູ່ບໍລິສັດອື່ນ.
• Salter ມືອາຊີບ. ບາງ​ຄົນ​ຖື​ວ່າ​ຕົນ​ເອງ​ເປັນ​ຜູ້​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ທີ່​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ຂອງ​ການ salting ແລະ​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ມີ​ຄວາມ​ພາກ​ພູມ​ໃຈ​ໃນ​ການ​ຮັບ​ໃຊ້​ເປັນ salter ໄດ້​, ເຊັ່ນ​ດຽວ​ກັນ​. ເຂົາ​ເຈົ້າ​ເຮັດ​ເຄັມ​ຊ້ຳ​ແລ້ວ​ຊ້ຳ​ອີກ, ຈາກ​ທີ່​ໜັກ​ແໜ້ນ​ໄປ​ຫາ​ໜັກ​ແໜ້ນ ເມື່ອ​ເຮັດ​ເຊັ່ນ​ນັ້ນ. ຄົນອື່ນຈະເຮັດແນວນີ້ບົນພື້ນຖານຄັ້ງດຽວ, ອາດຈະເປັນຍ້ອນຄວາມມັກໂດຍສະເພາະຫຼືເບິ່ງວ່າມັນເປັນແນວໃດ, ແລ້ວເລືອກທີ່ຈະບໍ່ເຮັດຊ້ໍາໃນບົດບາດດັ່ງກ່າວ. ທ່ານແນ່ນອນສາມາດຈິນຕະນາການປະເພດຂອງຄວາມກົດດັນສ່ວນບຸກຄົນແລະຄວາມກົດດັນທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສາມາດເກີດຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ຢູ່ໃນຄວາມສາມາດເກືອ.

ປັດ​ໄຈ​ເຫຼົ່າ​ນັ້ນ​ຈະ​ພຽງ​ພໍ​ສໍາ​ລັບ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​ເພື່ອ​ຍົກ​ໃຫ້​ເຫັນ​ລະ​ດັບ​ແລະ​ຂະ​ບວນ​ການ​ຂອງ​ການ salting​. ຂ້າພະເຈົ້າຈະທົບທວນຄືນປັດໃຈເຫຼົ່ານັ້ນໃນແງ່ຂອງການພິຈາລະນາ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI.

ພື້ນຖານແມ່ນວ່າບາງຄົນຊອກຫາຈ້າງເຂົ້າໄປໃນບໍລິສັດເພື່ອລິເລີ່ມຫຼືກະຕຸ້ນການສ້າງຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນ AI ໃນບໍລິສັດ. ນີ້ແມ່ນແຮງຈູງໃຈຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາສໍາລັບການໄປເຮັດວຽກຢູ່ບໍລິສັດ.

ໃນຄວາມຮູ້ສຶກ, ພວກເຂົາກໍາລັງເກືອບໍ່ແມ່ນເພື່ອຈຸດປະສົງຂອງການເປັນສະຫະພັນແຕ່ແທນທີ່ຈະ "ເກືອ" ເພື່ອພະຍາຍາມແລະບໍລິສັດທີ່ຮາກຖານຢູ່ໃນຈັນຍາບັນ AI.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຈະ​ເວົ້າ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ນີ້​ໃນ​ປັດ​ຈຸ​ບັນ​.

ກ່ອນທີ່ຈະເຂົ້າໄປໃນຊີ້ນແລະມັນຕົ້ນບາງຢ່າງກ່ຽວກັບການພິຈາລະນາທໍາມະຊາດແລະຂົນສັດທີ່ຕິດພັນກັບການເກືອໃນສະພາບການ AI, ໃຫ້ພວກເຮົາຈັດວາງບາງພື້ນຖານເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງໃຊ້ເວລາສັ້ນໆເຂົ້າໄປໃນຈັນຍາບັນ AI ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນການມາຮອດຂອງ Machine Learning (ML) ແລະ Deep Learning (DL).

ທ່ານອາດຈະຮູ້ຢ່າງຈະແຈ້ງວ່າສຽງດັງທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນນີ້ຢູ່ໃນພາກສະຫນາມ AI ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ນອກພາກສະຫນາມຂອງ AI ປະກອບດ້ວຍການຮ້ອງອອກມາສໍາລັບລັກສະນະທີ່ໃຫຍ່ກວ່າຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ລອງພິຈາລະນາເບິ່ງວ່າມັນຫມາຍຄວາມວ່າແນວໃດກັບຈັນຍາບັນ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຮົາຈະຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ຂ້ອຍຫມາຍເຖິງເມື່ອຂ້ອຍເວົ້າກ່ຽວກັບ Machine Learning ແລະ Deep Learning.

ພາກສ່ວນຫນຶ່ງໂດຍສະເພາະຫຼືບາງສ່ວນຂອງຈັນຍາບັນ AI ທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຈາກສື່ມວນຊົນຫຼາຍແມ່ນປະກອບດ້ວຍ AI ທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບແລະຄວາມບໍ່ສະເຫມີພາບ. ເຈົ້າອາດຈະຮູ້ວ່າເມື່ອຍຸກຫຼ້າສຸດຂອງ AI ກ້າວໄປສູ່ຄວາມກະຕືລືລົ້ນຢ່າງໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບສິ່ງທີ່ບາງຄົນເອີ້ນວ່າໃນປັດຈຸບັນ. AI ສໍາລັບທີ່ດີ. ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ໃນ heels ຂອງຄວາມຕື່ນເຕັ້ນທີ່ gushing ນັ້ນ, ພວກເຮົາໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນເປັນພະຍານ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ລະບົບການຮັບຮູ້ໃບຫນ້າທີ່ອີງໃສ່ AI ຕ່າງໆໄດ້ຖືກເປີດເຜີຍວ່າປະກອບດ້ວຍຄວາມລໍາອຽງທາງເຊື້ອຊາດແລະຄວາມລໍາອຽງທາງເພດ, ເຊິ່ງຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສົນທະນາຢູ່. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອຕໍ່ສູ້ກັບຄືນ AI ສໍາລັບບໍ່ດີ ກໍາລັງດໍາເນີນຢ່າງຫ້າວຫັນ. ນອກ​ຈາກ vociferous​ ທາງດ້ານກົດຫມາຍ ການ​ສະ​ແຫວ​ງຫາ​ການ​ຍຶດໝັ້ນ​ໃນ​ການ​ກະທຳ​ຜິດ, ຍັງ​ມີ​ການ​ຊຸກຍູ້​ອັນ​ສຳຄັນ​ໄປ​ສູ່​ການ​ຖື​ສິນ​ທຳ AI ​ເພື່ອ​ແກ້​ໄຂ​ຄວາມ​ຊົ່ວ​ຮ້າຍ​ຂອງ AI. ແນວຄວາມຄິດແມ່ນວ່າພວກເຮົາຄວນຈະຮັບຮອງເອົາແລະຮັບຮອງຫຼັກການ AI ດ້ານຈັນຍາບັນທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການພັດທະນາແລະພາກສະຫນາມຂອງ AI ເຮັດແນວນັ້ນເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການ. AI ສໍາລັບບໍ່ດີ ພ້ອມ​ກັນ​ນັ້ນ ​ໄດ້​ປະກາດ ​ແລະ ສົ່ງ​ເສີມ​ຄວາມ​ນິຍົມ AI ສໍາລັບທີ່ດີ.

ກ່ຽວກັບແນວຄິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຂ້າພະເຈົ້າເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນຂອງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະໃຊ້ AI ເປັນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການແກ້ໄຂບັນຫາ AI, ຕໍ່ສູ້ກັບໄຟດ້ວຍໄຟໃນລັກສະນະທີ່ຄິດ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ພວກເຮົາອາດຈະຝັງອົງປະກອບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນເຂົ້າໄປໃນລະບົບ AI ທີ່ຈະກວດສອບວ່າສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງ AI ກໍາລັງເຮັດຫຍັງແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງສາມາດຈັບໄດ້ໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຄວາມພະຍາຍາມຈໍາແນກໃດໆ, ເບິ່ງການສົນທະນາຂອງຂ້ອຍທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້. ພວກເຮົາຍັງສາມາດມີລະບົບ AI ແຍກຕ່າງຫາກທີ່ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນປະເພດຂອງ AI Ethics monitor. ລະບົບ AI ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຜູ້ເບິ່ງແຍງເພື່ອຕິດຕາມແລະກວດພົບວ່າ AI ອື່ນກໍາລັງເຂົ້າໄປໃນເຫວເລິກທີ່ບໍ່ມີຈັນຍາບັນ (ເບິ່ງການວິເຄາະຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຄວາມສາມາດດັ່ງກ່າວຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ໃນເວລານີ້, ຂ້ອຍຈະແບ່ງປັນຫຼັກການພື້ນຖານກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໃຫ້ກັບເຈົ້າ. ມີຫຼາຍຊະນິດຂອງລາຍຊື່ທີ່ລອຍຢູ່ອ້ອມຮອບນີ້ ແລະບ່ອນນັ້ນ. ເຈົ້າສາມາດເວົ້າໄດ້ວ່າຍັງບໍ່ທັນມີບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ເປັນເອກກະພາບຂອງການອຸທອນ ແລະ ເອກະພາບກັນ. ນັ້ນແມ່ນຂ່າວທີ່ໂຊກບໍ່ດີ. ຂ່າວດີແມ່ນວ່າຢ່າງຫນ້ອຍມີບັນຊີລາຍຊື່ຈັນຍາບັນ AI ທີ່ມີຢູ່ພ້ອມແລ້ວແລະພວກມັນມັກຈະຄ້າຍຄືກັນ. ທັງຫມົດທີ່ບອກ, ນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າໂດຍຮູບແບບຂອງການລວມກັນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນຂອງການຈັດລຽງທີ່ພວກເຮົາກໍາລັງຊອກຫາວິທີການຂອງພວກເຮົາໄປສູ່ຄວາມທໍາມະດາທົ່ວໄປຂອງສິ່ງທີ່ AI ຈັນຍາບັນປະກອບດ້ວຍ.

ກ່ອນອື່ນ, ໃຫ້ພວກເຮົາກວມເອົາບາງຂໍ້ສັ້ນໆກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໂດຍລວມເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງສິ່ງທີ່ຄວນຈະເປັນການພິຈາລະນາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ເຮັດເຄື່ອງຫັດຖະກໍາ, ພາກສະຫນາມ, ຫຼືການນໍາໃຊ້ AI.

ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໂດຍ Vatican ໃນ Rome ຮຽກຮ້ອງຈັນຍາບັນ AI ແລະດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາໃນຄວາມເລິກຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຫຼັກການພື້ນຖານດ້ານຈັນຍາບັນ AI ຫົກຂໍ້ທີ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ຂອງເຂົາເຈົ້າ:

• ຄວາມສະຫວ່າງ: ໃນຫຼັກການ, ລະບົບ AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອະທິບາຍ
• ລວມ: ຄວາມຕ້ອງການຂອງມະນຸດທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການພິຈາລະນາເພື່ອໃຫ້ທຸກຄົນໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດ, ແລະບຸກຄົນທັງຫມົດສາມາດໄດ້ຮັບການສະເຫນີເງື່ອນໄຂທີ່ດີທີ່ສຸດເພື່ອສະແດງອອກແລະພັດທະນາ.
• ຄວາມຮັບຜິດຊອບ: ຜູ້ທີ່ອອກແບບ ແລະ ນຳໃຊ້ AI ຕ້ອງດຳເນີນໄປດ້ວຍຄວາມຮັບຜິດຊອບ ແລະ ຄວາມໂປ່ງໃສ
• ບໍ່ ລຳ ອຽງ: ຫ້າມ​ສ້າງ​ຫຼື​ກະທຳ​ຕາມ​ຄວາມ​ລຳອຽງ, ​ເປັນ​ການ​ປົກ​ປ້ອງ​ຄວາມ​ຍຸຕິ​ທຳ ​ແລະ ກຽດ​ສັກ​ສີ​ຂອງ​ມະນຸດ
• ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖື: ລະບົບ AI ຈະຕ້ອງສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງຫນ້າເຊື່ອຖື
• ຄວາມ​ປອດ​ໄພ​ແລະ​ຄວາມ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຕົວ​: ລະບົບ AI ຕ້ອງເຮັດວຽກຢ່າງປອດໄພແລະເຄົາລົບຄວາມເປັນສ່ວນຕົວຂອງຜູ້ໃຊ້.

ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວໂດຍກະຊວງປ້ອງກັນປະເທດສະຫະລັດ (DoD) ໃນຂອງພວກເຂົາ ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນສໍາລັບການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດ ແລະດັ່ງທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ກວມເອົາໃນຄວາມເລິກຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ນີ້ແມ່ນຫົກຫຼັກການຫຼັກຈັນຍາບັນ AI ຂອງພວກເຂົາ:

• ຮັບຜິດຊອບ: ບຸກຄະລາກອນ DoD ຈະໃຊ້ລະດັບການຕັດສິນ ແລະການດູແລທີ່ເໝາະສົມ ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການພັດທະນາ, ການນຳໃຊ້ ແລະການນຳໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງ AI.
• ສະເໝີພາບ: ພະແນກຈະດໍາເນີນຂັ້ນຕອນໂດຍເຈດຕະນາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈໃນຄວາມສາມາດ AI.
• ສາມາດຕິດຕາມໄດ້: ຄວາມສາມາດຂອງ AI ຂອງພະແນກຈະຖືກພັດທະນາແລະນໍາໃຊ້ເພື່ອໃຫ້ບຸກຄະລາກອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງມີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຫມາະສົມກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ຂະບວນການພັດທະນາ, ແລະວິທີການປະຕິບັດງານທີ່ໃຊ້ກັບຄວາມສາມາດຂອງ AI, ລວມທັງວິທີການທີ່ໂປ່ງໃສແລະສາມາດກວດສອບໄດ້, ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ, ແລະຂັ້ນຕອນການອອກແບບແລະເອກະສານ.
• ທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້: ຄວາມສາມາດຂອງ AI ຂອງພະແນກຈະມີການນໍາໃຊ້ທີ່ຊັດເຈນ, ຖືກກໍານົດໄວ້ດີ, ແລະຄວາມປອດໄພ, ຄວາມປອດໄພ, ແລະປະສິດທິພາບຂອງຄວາມສາມາດດັ່ງກ່າວຈະຂຶ້ນກັບການທົດສອບແລະການຮັບປະກັນພາຍໃນການນໍາໃຊ້ທີ່ກໍານົດໄວ້ໃນທົ່ວວົງຈອນຊີວິດຂອງເຂົາເຈົ້າທັງຫມົດ.
• ປົກຄອງ: ພະແນກຈະອອກແບບແລະວິສະວະກອນຄວາມສາມາດຂອງ AI ເພື່ອປະຕິບັດຫນ້າທີ່ຕັ້ງໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການກວດພົບແລະຫຼີກເວັ້ນຜົນສະທ້ອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ, ແລະຄວາມສາມາດໃນການຍົກເລີກຫຼືປິດການໃຊ້ງານລະບົບທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງພຶດຕິກໍາທີ່ບໍ່ໄດ້ຕັ້ງໃຈ.

ຂ້າພະເຈົ້າຍັງໄດ້ປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບການວິເຄາະລວມຕ່າງໆກ່ຽວກັບຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI, ລວມທັງໄດ້ກວມເອົາຊຸດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ໄດ້ກວດກາແລະ condensed ຄວາມສໍາຄັນຂອງຫຼັກຈັນຍາບັນ AI ລະດັບຊາດແລະສາກົນຈໍານວນຫລາຍໃນເອກະສານທີ່ມີຫົວຂໍ້ "ພູມສັນຖານທົ່ວໂລກຂອງຄໍາແນະນໍາດ້ານຈັນຍາບັນ AI" (ຈັດພີມມາ. ໃນ ລັກສະນະ), ແລະວ່າການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຂຸດຄົ້ນຢູ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້, ຊຶ່ງນໍາໄປສູ່ບັນຊີລາຍຊື່ສໍາຄັນນີ້:

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

ດັ່ງທີ່ເຈົ້າອາດຈະເດົາໄດ້ໂດຍກົງ, ການພະຍາຍາມປັກໝຸດສະເພາະກ່ຽວກັບຫຼັກການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດເຮັດໄດ້ຍາກທີ່ສຸດ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະປ່ຽນຫຼັກການອັນກວ້າງໃຫຍ່ເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ກາຍເປັນສິ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ ແລະ ລະອຽດພໍທີ່ຈະໃຊ້ໃນເວລາທີ່ການສ້າງລະບົບ AI ຍັງເປັນໝາກໄມ້ທີ່ຫຍຸ້ງຍາກທີ່ຈະແຕກ. ມັນເປັນເລື່ອງງ່າຍທີ່ຈະເຮັດໂດຍລວມກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ AI Ethics precepts ແລະວິທີການທີ່ເຂົາເຈົ້າຄວນຈະໄດ້ຮັບການສັງເກດເຫັນໂດຍທົ່ວໄປ, ໃນຂະນະທີ່ມັນເປັນສະຖານະການທີ່ສັບສົນຫຼາຍໃນ AI coding ຈະຕ້ອງເປັນຢາງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຕອບສະຫນອງຖະຫນົນຫົນທາງ.

ຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຈະຖືກ ນຳ ໃຊ້ໂດຍຜູ້ພັດທະນາ AI, ພ້ອມກັບຜູ້ທີ່ຄຸ້ມຄອງຄວາມພະຍາຍາມໃນການພັດທະນາ AI, ແລະແມ່ນແຕ່ສິ່ງທີ່ສຸດທ້າຍໄດ້ປະຕິບັດແລະຮັກສາລະບົບ AI. ພາກສ່ວນກ່ຽວຂ້ອງທັງໝົດຕະຫຼອດວົງຈອນຊີວິດ AI ຂອງການພັດທະນາ ແລະການນຳໃຊ້ທັງໝົດແມ່ນພິຈາລະນາຢູ່ໃນຂອບເຂດຂອງການປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານທີ່ສ້າງຂຶ້ນຂອງ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ນີ້ແມ່ນຈຸດເດັ່ນທີ່ສໍາຄັນນັບຕັ້ງແຕ່ສົມມຸດຕິຖານປົກກະຕິແມ່ນວ່າ "ພຽງແຕ່ຜູ້ຂຽນລະຫັດ" ຫຼືຜູ້ທີ່ດໍາເນີນໂຄງການ AI ແມ່ນຂຶ້ນກັບການປະຕິບັດຕາມແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, ມັນໃຊ້ເວລາຫນຶ່ງບ້ານເພື່ອວາງແຜນແລະພາກສະຫນາມ AI, ແລະສໍາລັບບ້ານທັງຫມົດຕ້ອງໄດ້ຮັບການ versed ໃນແລະປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຈັນຍາບັນຂອງ AI.

ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຮົາຢູ່ໃນຫນ້າດຽວກັນກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງ AI ໃນມື້ນີ້.

ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ. ພວກເຮົາບໍ່ມີອັນນີ້. ພວກເຮົາບໍ່ຮູ້ວ່າ AI sentient ຈະເປັນໄປໄດ້ຫຼືບໍ່. ບໍ່ມີໃຜສາມາດຄາດເດົາໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງວ່າພວກເຮົາຈະບັນລຸ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ, ຫຼືວ່າ AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກຈະເກີດຂື້ນຢ່າງມະຫັດສະຈັນໂດຍທໍາມະຊາດໃນຮູບແບບຂອງ supernova ທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຄອມພິວເຕີ້ (ໂດຍປົກກະຕິເອີ້ນວ່າເປັນຄໍາດຽວ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້).

ປະເພດຂອງ AI ທີ່ຂ້ອຍກໍາລັງສຸມໃສ່ປະກອບດ້ວຍ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ພວກເຮົາມີໃນມື້ນີ້. ຖ້າ ຫາກ ວ່າ ພວກ ເຮົາ ຕ້ອງ ການ ຢາກ wildly ຄາດ ຄະ ເນ ກ່ຽວ ກັບ ຄົນທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກ AI, ການສົນທະນານີ້ສາມາດໄປໃນທິດທາງທີ່ແຕກຕ່າງກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. AI ທີ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກທີ່ສົມມຸດວ່າຈະເປັນຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດ. ທ່ານ ຈຳ ເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາວ່າ AI ທີ່ມີສະຕິປັນຍາແມ່ນຄວາມຮັບຮູ້ທຽບເທົ່າກັບມະນຸດ. ຫຼາຍກວ່ານັ້ນ, ຍ້ອນວ່າບາງຄົນຄາດຄະເນວ່າພວກເຮົາອາດຈະມີ AI ອັດສະລິຍະສູງ, ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າ AI ດັ່ງກ່າວສາມາດສິ້ນສຸດໄດ້ສະຫລາດກວ່າມະນຸດ (ສໍາລັບການສໍາຫຼວດຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບ AI ອັດສະລິຍະສູງສຸດ, ເບິ່ງ. ການຄຸ້ມຄອງຢູ່ທີ່ນີ້).

ຂໍໃຫ້ເຮົາເກັບສິ່ງຕ່າງໆລົງມາສູ່ໂລກ ແລະພິຈາລະນາ AI ທີ່ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກໃນຄຳນວນຂອງມື້ນີ້.

ຮັບ​ຮູ້​ວ່າ AI ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ບໍ່​ສາ​ມາດ “ຄິດ” ໃນ​ແບບ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ​ເທົ່າ​ກັບ​ການ​ຄິດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ. ໃນເວລາທີ່ທ່ານພົວພັນກັບ Alexa ຫຼື Siri, ຄວາມສາມາດໃນການສົນທະນາອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັບຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ, ແຕ່ຄວາມຈິງແລ້ວມັນແມ່ນການຄິດໄລ່ແລະຂາດສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ຍຸກຫຼ້າສຸດຂອງ AI ໄດ້ນຳໃຊ້ຢ່າງກ້ວາງຂວາງຂອງ Machine Learning (ML) ແລະ Deep Learning (DL), ເຊິ່ງນຳໃຊ້ການຈັບຄູ່ຮູບແບບການຄຳນວນ. ນີ້ໄດ້ນໍາໄປສູ່ລະບົບ AI ທີ່ມີລັກສະນະຂອງ proclivities ຄ້າຍຄືມະນຸດ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ບໍ່ມີ AI ໃດໆໃນມື້ນີ້ທີ່ມີລັກສະນະຂອງຄວາມຮູ້ສຶກທົ່ວໄປແລະບໍ່ມີຄວາມປະຫລາດໃຈທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຂອງຄວາມຄິດຂອງມະນຸດທີ່ເຂັ້ມແຂງ.

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.

ໃຫ້ກັບຄືນໄປຫາຈຸດສຸມຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບການ salting ໃນສະພາບການ AI.

ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ພວກເຮົາ ກຳ ລັງເອົາອົງປະກອບຂອງສະຫະພັນໃດ ໜຶ່ງ ອອກຈາກ ຄຳ ສັບຂອງການເຮັດເກືອແລະແທນທີ່ຈະໃຊ້ເກືອເປັນຮູບຊົງທົ່ວໄປຫຼືວິທີການເປັນແມ່ແບບ. ສະ​ນັ້ນ, ກະ​ລຸ​ນາ​ປະ​ກອບ​ສ່ວນ​ທີ່​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ກັບ​ສະ​ຫະ​ພາບ​ເພື່ອ​ຈຸດ​ປະ​ສົງ​ຂອງ​ການ​ສົນ​ທະ​ນາ​ກ່ຽວ​ກັບ AI ນີ້.

ອັນທີສອງ, ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາກ່ອນ, ການເກືອດຫ້າມໃນສະພາບການ AI ນີ້ເຮັດໃຫ້ບາງຄົນອາດຈະຊອກຫາການຈ້າງເຂົ້າໄປໃນບໍລິສັດເພື່ອລິເລີ່ມຫຼືກະຕຸ້ນການສ້າງຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນ AI ໃນບໍລິສັດ. ນີ້ແມ່ນແຮງຈູງໃຈຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາສໍາລັບການໄປເຮັດວຽກຢູ່ບໍລິສັດ.

ເພື່ອຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ມີຫຼາຍແທ້ໆທີ່ໄດ້ຮັບການຈ້າງເຂົ້າໄປໃນບໍລິສັດແລະພວກເຂົາຢູ່ໃນໃຈແລ້ວວ່າຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນສໍາຄັນ. ນີ້ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ແມ່ນຢູ່ແຖວຫນ້າຂອງພື້ນຖານຂອງເຂົາເຈົ້າສໍາລັບການພະຍາຍາມທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຈ້າງໂດຍບໍລິສັດມີຄວາມສົນໃຈໂດຍສະເພາະ. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ເຂົາເຈົ້າຈະຖືກຈ້າງໃຫ້ເຮັດບາງປະເພດຂອງການພັດທະນາ AI ຫຼືວຽກການນໍາໄປໃຊ້, ແລະເພື່ອໃຫ້ເຂົາເຈົ້າມີຄວາມເຊື່ອທີ່ເຂັ້ມງວດໃນດ້ານຈັນຍາບັນ AI.

ຈາກນັ້ນເຂົາເຈົ້າຈະເຮັດວຽກໃຫ້ດີທີ່ສຸດເທົ່າທີ່ຈະເຮັດໄດ້ເພື່ອປະກອບ ຫຼືດົນໃຈໃຫ້ມີການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ໃນບໍລິສັດ. ດີສໍາລັບພວກເຂົາ. ພວກ​ເຮົາ​ຕ້ອງ​ການ​ຫຼາຍ​ກວ່າ​ທີ່​ມີ​ດັ່ງ​ນັ້ນ​ເປັນ​ຄວາມ​ປາ​ຖະ​ຫນາ​ທີ່​ຈິງ​ໃຈ​ທີ່​ຈິງ​ໃຈ.

ແຕ່ນັ້ນບໍ່ແມ່ນຄວາມເຄັມທີ່ຂ້ອຍເວົ້າຢູ່ນີ້. ຈິນຕະນາການວ່າຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງເລືອກເອົາບໍລິສັດສະເພາະທີ່ເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ໄດ້ເຮັດຫຍັງຫຼາຍຖ້າມີສິ່ງໃດກ່ຽວຂ້ອງກັບການຍອມຮັບຈັນຍາບັນ AI. ບຸກຄົນດັ່ງກ່າວຕັດສິນໃຈວ່າພວກເຂົາຈະໄດ້ຮັບການຈ້າງໂດຍບໍລິສັດນັ້ນຖ້າພວກເຂົາສາມາດເຮັດໄດ້ໃນບາງວຽກ AI ປະຈໍາວັນ (ຫຼືອາດຈະເປັນບົດບາດທີ່ບໍ່ແມ່ນ AI), ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນຈຸດສຸມຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາແມ່ນການຕິດຕັ້ງຫຼືກະຕຸ້ນຫຼັກການດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ໃນ. ບໍລິສັດ. ມັນບໍ່ແມ່ນຫນ້າທີ່ຕົ້ນຕໍຂອງພວກເຂົາແລະບໍ່ໄດ້ລະບຸໄວ້ໃນຫນ້າວຽກຂອງພວກເຂົາ (ຂ້າພະເຈົ້າກ່າວເຖິງນີ້ເພາະວ່າ, ແນ່ນອນ, ຖ້າຄົນຫນຶ່ງຖືກຈ້າງເພື່ອເຈດຕະນານໍາຈັນຍາບັນ AI, ພວກເຂົາບໍ່ແມ່ນ "ເກືອ" ໃນຮູບແບບຂອງຄວາມຫມາຍແລະຄວາມຄ້າຍຄືກັນນີ້).

ບຸກຄົນນີ້ບໍ່ສົນໃຈວຽກໂດຍສະເພາະ. ແນ່ນອນ, ພວກເຂົາຈະເຮັດວຽກໃດກໍ່ຕາມ, ແລະຄາດວ່າພວກເຂົາມີຄຸນສົມບັດທີ່ເຫມາະສົມທີ່ຈະເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ. ໃນ​ຂະ​ນະ​ດຽວ​ກັນ, ກອງ​ປະ​ຊຸມ​ທີ່​ແທ້​ຈິງ​ຂອງ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ແມ່ນ​ເພື່ອ​ຊຸກ​ຍູ້​ໃຫ້ AI ດ້ານ​ຈັນ​ຍາ​ບັນ​ໃຫ້​ກາຍ​ເປັນ​ສ່ວນ​ຫນຶ່ງ​ແລະ parcel ຂອງ​ບໍ​ລິ​ສັດ. ນັ້ນແມ່ນພາລະກິດ. ນັ້ນແມ່ນເປົ້າຫມາຍ. ວຽກງານຕົວຂອງມັນເອງແມ່ນພຽງແຕ່ວິທີການຫຼືຍານພາຫະນະທີ່ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາເຮັດແນວນັ້ນຈາກພາຍໃນ.

ເຈົ້າອາດຈະເວົ້າວ່າເຂົາເຈົ້າສາມາດເຮັດໄດ້ຄືກັນຈາກພາຍນອກບໍລິສັດ. ພວກເຂົາສາມາດພະຍາຍາມ lobby ທີມງານ AI ຢູ່ໃນບໍລິສັດໃຫ້ມີສ່ວນຮ່ວມກັບຈັນຍາບັນ AI ຫຼາຍຂຶ້ນ. ເຂົາເຈົ້າອາດຈະພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດອັບອາຍໃນການເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ບາງທີໂດຍການປະກາດໃນ blogs ຫຼືດໍາເນີນຂັ້ນຕອນອື່ນໆ. ແລະອື່ນໆ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວແມ່ນ, ພວກເຂົາຈະຍັງຄົງເປັນຄົນພາຍນອກ, ຄືກັບທີ່ໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນກ່ອນຫນ້ານັ້ນໃນເວລາສົນທະນາກ່ຽວກັບຈຸດເດັ່ນຂອງການເກືອ.

ຄົນເກືອ AI ເປັນຄົນຫຼອກລວງບໍ?

ພວກເຮົາໄດ້ຖືກເຕືອນອີກເທື່ອຫນຶ່ງກ່ຽວກັບຄໍາຖາມດຽວກັນທີ່ຖາມກ່ຽວກັບສະພາບການຂອງສະຫະພັນຂອງ salting. ບຸກຄົນອາດຈະຢືນຢັນວ່າບໍ່ມີການຫຼອກລວງໃດໆ. ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການຈ້າງໃຫ້ເຮັດວຽກ. ພວກເຂົາກໍາລັງເຮັດວຽກ. ມັນພຽງແຕ່ເກີດຂຶ້ນວ່ານອກຈາກນັ້ນພວກເຂົາຍັງເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນພາຍໃນສໍາລັບຈັນຍາບັນ AI ແລະເຮັດວຽກຢ່າງແຂງແຮງເພື່ອໃຫ້ຄົນອື່ນເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນ. ບໍ່ມີອັນຕະລາຍ, ບໍ່ມີຂີ້ຮ້າຍ.

ພວກເຂົາເຈົ້າຍັງອາດຈະຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງວ່າບໍ່ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງໂດຍສະເພາະຕໍ່ການກະຕຸ້ນບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາໄປສູ່ຈັນຍາບັນ AI. ໃນທີ່ສຸດ, ນີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດຫຼີກລ່ຽງການຟ້ອງຮ້ອງທີ່ອາດຈະເກີດຂື້ນຖ້າ AI ໄດ້ຖືກຜະລິດທີ່ບໍ່ປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງຊ່ວຍປະຢັດບໍລິສັດຈາກຕົວມັນເອງ. ເຖິງແມ່ນວ່າບຸກຄົນນັ້ນອາດຈະບໍ່ສົນໃຈໂດຍສະເພາະໃນການເຮັດວຽກຢູ່ໃນມື, ພວກເຂົາເຈົ້າກໍາລັງເຮັດວຽກແລະພ້ອມກັນເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດສະຫລາດແລະຄວາມປອດໄພຫຼາຍຂຶ້ນໂດຍຜ່ານການຊຸກຍູ້ຢ່າງມີຈັນຍາບັນ AI.

ລໍຖ້າວິນາທີ, ໂຕ້ຕອບບາງຄົນ, ບຸກຄົນນີ້ຖືກປະຕິເສດ. ເບິ່ງຄືວ່າເຂົາເຈົ້າຈະໂດດເຮືອເມື່ອມີຈັນຍາບັນຂອງ AI ເກີດຂຶ້ນ. ຫົວໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນບໍລິສັດຫຼືວຽກເຮັດງານທໍາ. ພວກເຂົາກໍາລັງໃຊ້ບໍລິສັດເພື່ອກ້າວໄປສູ່ວາລະຂອງຕົນເອງ. ແນ່ນອນ, ວາລະດັ່ງກ່າວເບິ່ງຄືວ່າດີພໍ, ຊອກຫາເພື່ອໃຫ້ໄດ້ AI ດ້ານຈັນຍາບັນຢູ່ເທິງສຸດຂອງຈິດໃຈ, ແຕ່ນີ້ສາມາດໄປໄກເກີນໄປ.

ທ່ານເຫັນ, ການໂຕ້ຖຽງຕໍ່ໄປອີກວ່າການຕິດຕາມຈັນຍາບັນຂອງ AI ອາດຈະມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນເກີນໄປ. ຖ້າບຸກຄົນນັ້ນມາເພື່ອລິເລີ່ມ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ, ພວກເຂົາອາດຈະບໍ່ເບິ່ງຮູບພາບໃຫຍ່ກວ່າຂອງສິ່ງທີ່ບໍລິສັດໂດຍລວມແມ່ນຈັດການກັບ. ໃນການຍົກເວັ້ນສິ່ງອື່ນໆ, ບຸກຄົນນີ້ອາດຈະລົບກວນບໍລິສັດແລະບໍ່ເຕັມໃຈທີ່ຈະອະນຸຍາດໃຫ້ມີການຮັບຮອງເອົາຈັນຍາບັນ AI ບົນພື້ນຖານທີ່ສົມເຫດສົມຜົນແລະໃນຈັງຫວະທີ່ລະມັດລະວັງ.

ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະກາຍເປັນຄວາມບໍ່ພໍໃຈທີ່ລົບກວນທີ່ພຽງແຕ່ຖົກຖຽງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ບໍລິສັດນັ່ງຢູ່ໃນຂໍ້ກໍານົດຂອງຈັນຍາບັນ AI. ຜູ້ພັດທະນາ AI ອື່ນໆອາດຈະຖືກລົບກວນໂດຍການເວົ້າແບບດຽວ. ການເອົາຈັນຍາບັນ AI ເຂົ້າໃນການປະສົມແມ່ນແນ່ນອນທີ່ສົມເຫດສົມຜົນ, ເຖິງແມ່ນວ່າການສະແດງລະຄອນແລະການຂັດຂວາງອື່ນໆທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນພາຍໃນບໍລິສັດສາມາດເຮັດໃຫ້ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ແທນທີ່ຈະຊ່ວຍມັນ.

ຕະຫຼອດແລະຕະຫຼອດພວກເຮົາໄປ.

ດຽວນີ້ພວກເຮົາສາມາດທົບທວນຄືນປັດໃຈເພີ່ມເຕີມເຫຼົ່ານັ້ນກ່ຽວກັບການເກືອທີ່ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ສະເຫນີໃນເມື່ອກ່ອນ:

• ການໄດ້ຮັບເງິນ. ມັນເປັນໄປໄດ້ວ່າບຸກຄົນດັ່ງກ່າວອາດຈະໄດ້ຮັບຄ່າຈ້າງໃນເບື້ອງຕົ້ນໂດຍບາງຫນ່ວຍງານທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະໄດ້ຮັບການຍຶດຫມັ້ນໃນຈັນຍາບັນຂອງ AI, ບາງທີອາດຕັ້ງໃຈທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນໂດຍບໍ່ຮູ້ຕົວຫຼືອາດຈະຂາຍບໍລິສັດຊຸດເຄື່ອງມືຫຼືການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນ AI ໂດຍສະເພາະ. ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວອາດຈະບໍ່, ແຕ່ຕົກເປັນມູນຄ່າບອກ.
• ການເບິ່ງເຫັນ. ບຸກຄົນດັ່ງກ່າວອາດຈະບໍ່ໄດ້ນໍາເອົາພາລະກິດອຸທິດຕົນດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ຜ່ານຂະບວນການຈ້າງ. ໃນກໍລະນີອື່ນໆ, ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າມັນເປັນທາງຫນ້າແລະສູນກາງ, ເຊັ່ນວ່າບໍລິສັດຈ້າງເຂົ້າໃຈໂດຍບໍ່ມີຄວາມຊັດເຈນໃດໆກ່ຽວກັບຈຸດສຸມທີ່ອຸທິດຕົນຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ເຖິງແມ່ນວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະໄດ້ຮັບການ couched ຍ້ອນວ່າຈັນຍາບັນ AI ເປັນຄວາມກັງວົນທີສອງແລະວ່າວຽກເຮັດງານທໍາເປັນຄວາມກັງວົນຕົ້ນຕໍຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແທນທີ່ຈະກ່ວາວິທີການອື່ນໆປະມານ.
• ກຳ ນົດເວລາ. ບຸກຄົນທີ່ເຄີຍຈ້າງອາດຈະເລືອກທີ່ຈະລໍຖ້າເພື່ອດໍາເນີນການເລີ່ມຕົ້ນຈັນຍາບັນ AI ຂອງເຂົາເຈົ້າ. ພວກເຂົາສາມາດລໍຖ້າອາທິດ, ເດືອນ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງປີເພື່ອເປີດໃຊ້. ຄວາມບໍ່ລົງລອຍກັນແມ່ນເຖິງແມ່ນວ່າພວກເຂົາອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນຫຼາຍຂື້ນເມື່ອພວກເຂົາໄດ້ເຂົ້າກັບບໍລິສັດແລະໄດ້ສ້າງຕັ້ງພື້ນຖານສ່ວນບຸກຄົນເປັນພະນັກງານຂອງບໍລິສັດ. ຖ້າພວກເຂົາເລີ່ມຕົ້ນທັນທີ, ນີ້ສາມາດຕັດຄວາມພະຍາຍາມຂອງພວກເຂົາທີ່ຈະຖືກເບິ່ງວ່າເປັນພາຍໃນແລະໂຍນພວກເຂົາເປັນຜູ້ບຸກລຸກຫຼືຄົນພາຍນອກ.
• ຂັ້ນຕອນປະຕິບັດ. ບາງຄັ້ງບຸກຄົນດັ່ງກ່າວຈະປະກາດຢ່າງຈະແຈ້ງພາຍໃນບໍລິສັດວ່າຕອນນີ້ພວກເຂົາກໍາລັງຊອກຫາຄວາມສົນໃຈກັບຈັນຍາບັນ AI, ເຊິ່ງອາດຈະເກີດຂື້ນບໍ່ດົນຫລັງຈາກໄດ້ຮັບການຈ້າງຫຼືເກີດຂື້ນໃນເວລາຕໍ່ມາ (ຕາມຕົວຊີ້ບອກຂ້າງເທິງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບປັດໃຈເວລາ). ໃນອີກດ້ານຫນຶ່ງ, ບຸກຄົນອາດຈະເລືອກທີ່ຈະຮັບໃຊ້ໃນພາລະບົດບາດ undercover, ເຮັດວຽກງຽບໆພາຍໃນບໍລິສັດແລະບໍ່ເອົາໃຈໃສ່ກັບຕົນເອງໂດຍສະເພາະ. ພວກເຂົາເຈົ້າອາດຈະສົ່ງຂໍ້ມູນໃຫ້ແກ່ນັກຂ່າວແລະຄົນພາຍນອກອື່ນໆກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ການລະເວັ້ນດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຫຼືຄວາມລົ້ມເຫລວທີ່ເກີດຂື້ນຢູ່ໃນບໍລິສັດ.
• ສິດຄອບຄອງ ນຳ ໃຊ້. ບຸກຄົນທີ່ໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມເກືອອາດຈະສິ້ນສຸດເຖິງການໄດ້ຮັບການກະຕຸ້ນດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI. ພວກເຂົາສາມາດຢູ່ໃນບໍລິສັດຕະຫຼອດຂະບວນການຮັບຮອງເອົາ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ. ເວົ້າແນວນັ້ນ, ບາງຄັ້ງຄົນດັ່ງກ່າວເລືອກທີ່ຈະອອກຈາກບໍລິສັດທີ່ໄດ້ຮັບການກະຕຸ້ນແລະເລືອກທີ່ຈະໄປບໍລິສັດອື່ນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນກິດຈະກໍາໃຫມ່. ການໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບເລື່ອງນີ້ແມ່ນຮຸນແຮງ. ທັດສະນະຫນຶ່ງແມ່ນວ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນວ່າບຸກຄົນນັ້ນບໍ່ມີຢູ່ໃນຫົວໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບວຽກຢູ່ໃນບໍລິສັດ. ທັດສະນະທີ່ກົງກັນຂ້າມແມ່ນວ່າພວກເຂົາມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະພົບເຫັນຕົວເອງຢູ່ໃນນ້ໍາທີ່ຂີ້ຮ້າຍແລະອາດຈະບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ໂດຍການຢູ່ໃນບໍລິສັດຖ້າພວກເຂົາຖືກຕິດສະຫລາກວ່າເປັນສຽງດັງຫຼືຜູ້ສ້າງບັນຫາ.
• ຜົນໄດ້ຮັບ. ຄວາມພະຍາຍາມເກືອບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນຜົນໄດ້ຮັບໂດຍສະເພາະ. ມັນອາດຈະເປັນວ່າບຸກຄົນດັ່ງກ່າວໄດ້ປູກຈິດສໍານຶກກ່ຽວກັບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນແລະຄວາມພະຍາຍາມໄດ້ຮັບການດໍາເນີນ, ergo "ສົບຜົນສໍາເລັດ" salting ເກີດຂຶ້ນ. ຜົນ​ໄດ້​ຮັບ​ອີກ​ຢ່າງ​ໜຶ່ງ​ແມ່ນ​ຜູ້​ຄົນ​ບໍ່​ສາ​ມາດ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ດຶງ​ດູດ​ດັ່ງ​ກ່າວ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ປະຖິ້ມການສະແຫວງຫາແລະຍັງຄົງຢູ່ໃນບໍລິສັດ, ບາງທີອາດຈະລໍຖ້າໂອກາດອີກເທື່ອຫນຶ່ງໃນເວລາຕໍ່ມາ, ຫຼືພວກເຂົາອອກຈາກບໍລິສັດແລະມັກຈະຊອກຫາການເຮັດເກືອຢູ່ບໍລິສັດອື່ນ.
• Salter ມືອາຊີບ. ບາງ​ຄົນ​ອາດ​ຈະ​ຖື​ວ່າ​ຕົນ​ເອງ​ເປັນ​ຜູ້​ສະ​ຫນັບ​ສະ​ຫນູນ​ທີ່​ເຂັ້ມ​ແຂງ​ຂອງ​ການ​ເກືອ​ຈັນ​ຍາ​ບັນ AI ແລະ​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ມີ​ຄວາມ​ພາກ​ພູມ​ໃຈ​ໃນ​ການ​ຮັບ​ໃຊ້​ເປັນ salter ເປັນ​. ເຂົາ​ເຈົ້າ​ເຮັດ​ເຄັມ​ຊ້ຳ​ແລ້ວ​ຊ້ຳ​ອີກ, ຈາກ​ທີ່​ໜັກ​ແໜ້ນ​ໄປ​ຫາ​ໜັກ​ແໜ້ນ ເມື່ອ​ເຮັດ​ເຊັ່ນ​ນັ້ນ. ຄົນອື່ນອາດຈະເຮັດແນວນີ້ບົນພື້ນຖານຄັ້ງດຽວ, ອາດຈະເປັນຍ້ອນຄວາມມັກໂດຍສະເພາະຫຼືເບິ່ງວ່າມັນເປັນແນວໃດ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນເລືອກທີ່ຈະບໍ່ເຮັດຊ້ໍາໃນບົດບາດດັ່ງກ່າວ. ທ່ານແນ່ນອນສາມາດຈິນຕະນາການປະເພດຂອງຄວາມກົດດັນສ່ວນບຸກຄົນແລະຄວາມກົດດັນທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສາມາດເກີດຂຶ້ນໃນເວລາທີ່ຢູ່ໃນຄວາມສາມາດເກືອ.

ບໍ່ວ່າຈະເປັນປະເພດນີ້ຂອງຈັນຍາບັນຂອງ AI ຮັດກຸມ salting ສຸດຈະຍັງຄົງໄດ້ຮັບການເຫັນ. ຖ້າບໍລິສັດຊ້າທີ່ຈະສົ່ງເສີມ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ, ນີ້ອາດຈະເຮັດໃຫ້ນັກຈັນຍາບັນ AI ທີ່ມີຄວາມກະຕືລືລົ້ນໃນຄວາມພະຍາຍາມຂອງເກືອ. ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ອາດ​ຈະ​ບໍ່​ຮູ້​ຈັກ​ໂດຍ​ກົງ​ວ່າ​ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ກໍາ​ລັງ​ເຮັດ salting​. ໃນຄໍາສັບຕ່າງໆອື່ນໆ, ຜູ້ໃດຜູ້ຫນຶ່ງໄປຫາບໍລິສັດ X ແລະພະຍາຍາມດຶງດູດເອົາຈັນຍາບັນ AI, ບາງທີອາດເຮັດເຊັ່ນນັ້ນ, ແລະຮູ້ວ່າພວກເຂົາຄວນຈະເຮັດເຊັ່ນດຽວກັນຢູ່ບ່ອນອື່ນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາຍ້າຍໄປບໍລິສັດ Y. ລ້າງແລະເຮັດຊ້ໍາອີກ.

ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ການເນັ້ນ ໜັກ ແມ່ນວ່າການຮັບເອົາຈັນຍາບັນຂອງ AI ແມ່ນບູລິມະສິດສູງສຸດຂອງພວກເຂົາ. ການລົງຈອດວຽກແມ່ນເປັນອັນດັບສອງຫຼືບໍ່ແມ່ນແຕ່ມີຄວາມສໍາຄັນໂດຍສະເພາະ, ນອກເຫນືອຈາກການສາມາດເຂົ້າໄປໃນແລະເຮັດຄວາມພະຍາຍາມພາຍໃນຂອງ salting ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ດ້ານຈັນຍາບັນ.

ຂ້າພະເຈົ້າຈະເພີ່ມເຊັ່ນດຽວກັນວ່າຜູ້ທີ່ສຶກສາແລະວິເຄາະດ້ານຈັນຍາບັນ AI ປະຈຸບັນມີການເພີ່ມເຕີມບາງຢ່າງໃຫ້ກັບຫົວຂໍ້ຂອງການຄົ້ນຄວ້າດ້ານຈັນຍາບັນ AI:

• ຄວາມພະຍາຍາມເກືອດຫ້າມດ້ານຈັນຍາບັນ AI ເຫຼົ່ານີ້ຄວນຖືກຍົກເວັ້ນ ຫຼື ຫລີກລ້ຽງ?
• ແມ່ນຫຍັງທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ທີ່ຕ້ອງການເຮັດການເກືອໃນສະພາບການ AI ນີ້?
• ທຸລະກິດຄວນມີປະຕິກິລິຍາແນວໃດຕໍ່ກັບການກະທຳທີ່ຮັບຮູ້ຂອງ AI contexting salting?
• ຈະ​ມີ​ວິ​ທີ​ການ​ທີ່​ໄດ້​ວາງ​ອອກ​ເພື່ອ​ຊຸກ​ຍູ້​ໃຫ້​ການ​ເຄັມ​ກ່ຽວ​ກັບ AI ເຊັ່ນ​ນີ້​?
• ແລະອື່ນໆ

ໃນບາງລະດັບ, ນັ້ນແມ່ນເຫດຜົນທີ່ວ່າຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະຈັນຍາບັນ AI ແມ່ນຫົວຂໍ້ສໍາຄັນດັ່ງກ່າວ. ຫຼັກຈັນຍາບັນຂອງ AI ເຮັດໃຫ້ພວກເຮົາມີຄວາມລະມັດລະວັງ. ບາງຄັ້ງນັກເທກໂນໂລຍີ AI ສາມາດກາຍເປັນຄົນທີ່ສົນໃຈກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ໂດຍສະເພາະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງເຕັກໂນໂລຢີສູງ. ເຂົາເຈົ້າບໍ່ຈໍາເປັນພິຈາລະນາເຖິງຜົນກະທົບຂອງສັງຄົມທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ. ການມີແນວຄິດດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ແລະເຮັດແນວນັ້ນຢ່າງປະສົມປະສານກັບການພັດທະນາ AI ແລະພາກສະຫນາມແມ່ນສໍາຄັນສໍາລັບການຜະລິດ AI ທີ່ເຫມາະສົມ, ລວມທັງ (ບາງທີອາດເປັນເລື່ອງແປກທີ່ຫຼືທາດເຫຼັກ) ການປະເມີນວ່າຈັນຍາບັນ 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. ໃນຄວາມເປັນຈິງ, ພວກເຂົາເຕືອນວ່າຖ້າພວກເຮົາປະກາດກົດຫມາຍ AI ເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຮົາຈະຂ້າ goose ທອງໂດຍການຍຶດຫມັ້ນໃນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນ AI ທີ່ສະເຫນີຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງສັງຄົມອັນໃຫຍ່ຫຼວງ.

ໃນຊ່ວງເວລາຂອງການສົນທະນາທີ່ຫນັກແຫນ້ນນີ້, ຂ້ອຍຈະວາງເດີມພັນວ່າເຈົ້າຕ້ອງການຕົວຢ່າງຕົວຢ່າງທີ່ອາດຈະສະແດງຫົວຂໍ້ນີ້. ມີຊຸດຕົວຢ່າງທີ່ນິຍົມກັນພິເສດແລະແນ່ນອນທີ່ຢູ່ໃກ້ກັບຫົວໃຈຂອງຂ້ອຍ. ເຈົ້າເຫັນ, ໃນຄວາມສາມາດຂອງຂ້ອຍເປັນຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ລວມທັງການປະຕິບັດດ້ານຈັນຍາບັນແລະທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ຂ້ອຍໄດ້ຖືກຖາມເລື້ອຍໆເພື່ອກໍານົດຕົວຢ່າງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງບັນຫາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ເພື່ອໃຫ້ລັກສະນະທາງທິດສະດີຂອງຫົວຂໍ້ສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ຫນຶ່ງໃນພື້ນທີ່ກະຕຸ້ນເຕືອນທີ່ສຸດທີ່ນໍາສະເຫນີຢ່າງຈະແຈ້ງກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI quandary ນີ້ແມ່ນການມາເຖິງຂອງ AI ທີ່ແທ້ຈິງລົດຂັບລົດຕົນເອງໄດ້. ນີ້ຈະເປັນກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ເປັນປະໂຫຍດຫຼືຕົວຢ່າງສໍາລັບການສົນທະນາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້.

ນີ້ແມ່ນ ຄຳ ຖາມທີ່ ໜ້າ ສັງເກດທີ່ຄວນພິຈາລະນາ: ການມາເຖິງຂອງລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ອີງໃສ່ AI ເຮັດໃຫ້ມີແສງອັນໃດແດ່ກ່ຽວກັບການເຮັດເຄັມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI, ແລະຖ້າເປັນດັ່ງນັ້ນ, ສິ່ງນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໃດ?

ປ່ອຍໃຫ້ຂ້ອຍຈັກໜ້ອຍເພື່ອເປີດຄຳຖາມ.

ຫນ້າທໍາອິດ, ໃຫ້ສັງເກດວ່າບໍ່ມີຄົນຂັບຂອງມະນຸດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລົດຂັບລົດຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງ. ຈົ່ງຈື່ໄວ້ວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍຜ່ານລະບົບການຂັບລົດ AI. ບໍ່​ມີ​ຄວາມ​ຕ້ອງ​ການ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຂັບ​ລົດ​ຂອງ​ມະ​ນຸດ​, ແລະ​ບໍ່​ມີ​ການ​ຈັດ​ສັນ​ສໍາ​ລັບ​ມະ​ນຸດ​ຂັບ​ລົດ​ໄດ້​. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດ (AVs) ແລະໂດຍສະເພາະແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ຂ້າພະເຈົ້າຕ້ອງການໃຫ້ຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງຕື່ມອີກວ່າມີຄວາມໝາຍແນວໃດເມື່ອຂ້າພະເຈົ້າອ້າງເຖິງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແທ້ໆ.

ເຂົ້າໃຈລະດັບຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ

ໃນຖານະເປັນຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງ, ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນລົດທີ່ AI ຂັບລົດດ້ວຍຕົວມັນເອງທັງຫມົດແລະບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອຈາກມະນຸດໃດໆໃນລະຫວ່າງການຂັບລົດ.

ຍານພາຫະນະທີ່ບໍ່ມີຄົນຂັບເຫຼົ່ານີ້ຖືກພິຈາລະນາໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5 (ເບິ່ງຄໍາອະທິບາຍຂອງຂ້ອຍຢູ່ທີ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້), ໃນຂະນະທີ່ລົດທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄົນຂັບຮ່ວມກັນເພື່ອແບ່ງປັນຄວາມພະຍາຍາມໃນການຂັບລົດແມ່ນປົກກະຕິແລ້ວພິຈາລະນາໃນລະດັບ 2 ຫຼືລະດັບ 3. ລົດທີ່ຮ່ວມໃນການຂັບລົດແມ່ນໄດ້ຖືກອະທິບາຍວ່າເປັນເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ແລະໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວປະກອບດ້ວຍຄວາມຫລາກຫລາຍຂອງ. add-ons ອັດຕະໂນມັດທີ່ຖືກເອີ້ນວ່າ ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems).

ຍັງ​ບໍ່​ທັນ​ມີ​ລົດ​ທີ່​ຂັບ​ລົດ​ດ້ວຍ​ຕົນ​ເອງ​ຕົວ​ຈິງ​ຢູ່​ໃນ​ລະດັບ 5, ແລະ​ພວກ​ເຮົາ​ຍັງ​ບໍ່​ທັນ​ຮູ້​ວ່າ​ສິ່ງ​ນີ້​ຈະ​ບັນລຸ​ໄດ້​ຫຼື​ບໍ່​ມັນ​ຈະ​ໃຊ້​ເວລາ​ດົນ​ປານ​ໃດ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຄວາມພະຍາຍາມລະດັບ 4 ກໍາລັງຄ່ອຍໆພະຍາຍາມເອົາບາງສ່ວນໂດຍການດໍາເນີນການທົດລອງທາງສາທາລະນະທີ່ແຄບແລະເລືອກ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ຂັດແຍ້ງກ່ຽວກັບວ່າການທົດສອບນີ້ຄວນຈະຖືກອະນຸຍາດຫຼືບໍ່ (ພວກເຮົາທັງຫມົດແມ່ນຫມູ guinea ທີ່ມີຊີວິດຫຼືຕາຍໃນການທົດລອງ. ສະຖານທີ່ຢູ່ໃນທາງດ່ວນແລະ byways ຂອງພວກເຮົາ, ບາງຄົນຂັດແຍ້ງ, ເບິ່ງການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍຢູ່ ລິ້ງນີ້ຢູ່ນີ້).

ເນື່ອງຈາກວ່າລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດຕ້ອງການຄົນຂັບລົດຂອງມະນຸດ, ການຮັບຮອງເອົາລົດປະເພດເຫຼົ່ານັ້ນຈະບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍກ່ວາການຂັບຂີ່ລົດ ທຳ ມະດາ, ໃນປັດຈຸບັນ, ຈຸດຕໍ່ໄປແມ່ນສາມາດໃຊ້ໄດ້ໂດຍທົ່ວໄປ).

ສຳ ລັບລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ, ມັນເປັນສິ່ງ ສຳ ຄັນທີ່ປະຊາຊົນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແຈ້ງເຕືອນລ່ວງ ໜ້າ ກ່ຽວກັບແງ່ລົບກວນທີ່ ກຳ ລັງເກີດຂື້ນໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າເຖິງແມ່ນວ່າຄົນຂັບລົດມະນຸດເຫລົ່ານັ້ນຈະສືບຕໍ່ໂຄສະນາວິດີໂອກ່ຽວກັບຕົວເອງທີ່ ກຳ ລັງນອນຫລັບຢູ່ລໍ້ຂອງລົດລະດັບ 2 ຫລືລົດ 3 , ພວກເຮົາທຸກຄົນຕ້ອງຫລີກລ້ຽງການຫຼອກລວງໃນການເຊື່ອວ່າຜູ້ຂັບຂີ່ສາມາດເອົາຄວາມສົນໃຈຂອງພວກເຂົາອອກຈາກວຽກຂັບລົດໃນຂະນະທີ່ຂັບຂີ່ລົດເຄິ່ງອັດຕະໂນມັດ.

ທ່ານເປັນຝ່າຍທີ່ຮັບຜິດຊອບຕໍ່ການກະ ທຳ ຂອງການຂັບຂີ່ຂອງຍານພາຫະນະໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງອັດຕະໂນມັດອາດຈະຖືກໂຍນເຂົ້າໃນລະດັບ 2 ຫລືລະດັບ 3.

ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ ແລະ AI ຈັນຍາບັນ Salting

ສຳ ລັບພາຫະນະຂັບລົດທີ່ແທ້ຈິງໃນລະດັບ 4 ແລະລະດັບ 5, ຈະບໍ່ມີຄົນຂັບລົດທີ່ເປັນມະນຸດເຂົ້າຮ່ວມໃນວຽກງານຂັບຂີ່.

ຜູ້ປະກອບອາຊີບທຸກຄົນຈະເປັນຜູ້ໂດຍສານ.

AI ແມ່ນ ກຳ ລັງຂັບລົດຢູ່.

ລັກສະນະ ໜຶ່ງ ທີ່ຈະຕ້ອງໄດ້ປຶກສາຫາລືກັນໃນທັນທີແມ່ນກ່ຽວຂ້ອງກັບຄວາມຈິງທີ່ວ່າ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລະບົບຂັບຂີ່ AI ໃນປະຈຸບັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງງ່າຍ. ເວົ້າອີກຢ່າງ ໜຶ່ງ, AI ແມ່ນລວມທັງການຂຽນໂປແກຼມຄອມພິວເຕີ້ແລະສູດການຄິດໄລ່ຄອມພິວເຕີ້, ແລະແນ່ນອນວ່າມັນບໍ່ສາມາດມີເຫດຜົນໃນລັກສະນະດຽວກັນກັບມະນຸດ.

ເປັນຫຍັງອັນນີ້ຈິ່ງເນັ້ນ ໜັກ ຕື່ມກ່ຽວກັບ AI ບໍ່ມີຄວາມຮູ້ສຶກອ່ອນໄຫວ?

ເນື່ອງຈາກວ່າຂ້ອຍຕ້ອງການຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າເມື່ອສົນທະນາກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງລະບົບຂັບຂີ່ AI, ຂ້ອຍບໍ່ໄດ້ສະແດງຄຸນນະພາບຂອງມະນຸດຕໍ່ AI. ກະລຸນາຮັບຊາບວ່າມີແນວໂນ້ມທີ່ ກຳ ລັງ ດຳ ເນີນຢູ່ເລື້ອຍໆແລະເປັນອັນຕະລາຍໃນທຸກມື້ນີ້ໃນການລັກລອບຄ້າມະນຸດ AI. ໂດຍເນື້ອແທ້ແລ້ວ, ປະຊາຊົນ ກຳ ລັງມອບຄວາມຮູ້ສຶກຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໃຫ້ກັບ AI ໃນປະຈຸບັນນີ້, ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມຈິງທີ່ບໍ່ສາມາດປະຕິເສດໄດ້ແລະບໍ່ມີຄ່າຫຍັງເລີຍວ່າບໍ່ມີ AI ດັ່ງກ່າວມີມາກ່ອນ.

ດ້ວຍຄວາມກະຈ່າງແຈ້ງນັ້ນ, ທ່ານສາມາດນຶກພາບວ່າລະບົບຂັບຂີ່ AI ຈະບໍ່ຮູ້ກ່ຽວກັບລັກສະນະຂອງການຂັບຂີ່. ການຂັບຂີ່ແລະສິ່ງທັງ ໝົດ ທີ່ມັນຕ້ອງການຈະຕ້ອງມີໂຄງການເປັນສ່ວນ ໜຶ່ງ ຂອງຮາດແວແລະຊອບແວຂອງລົດທີ່ຂັບເອງ.

ໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໄປໃນຫຼາຍໆດ້ານທີ່ມາຫຼີ້ນໃນຫົວຂໍ້ນີ້.

ກ່ອນອື່ນ, ມັນເປັນສິ່ງສໍາຄັນທີ່ຈະຮັບຮູ້ວ່າບໍ່ແມ່ນລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ AI ທັງຫມົດແມ່ນຄືກັນ. ຜູ້ຜະລິດລົດຍົນ ແລະບໍລິສັດເທັກໂນໂລຍີການຂັບລົດເອງແຕ່ລະຄົນກຳລັງໃຊ້ວິທີທີ່ຈະອອກແບບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ. ດັ່ງນັ້ນ, ມັນເປັນການຍາກທີ່ຈະອອກຄໍາຖະແຫຼງທີ່ກວ້າງຂວາງກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ລະບົບຂັບລົດ AI ຈະເຮັດຫຼືບໍ່ເຮັດ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ທຸກຄັ້ງທີ່ລະບຸວ່າລະບົບການຂັບຂີ່ AI ບໍ່ໄດ້ເຮັດບາງສິ່ງໂດຍສະເພາະ, ອັນນີ້, ໃນທີ່ສຸດ, ສາມາດເອົາຊະນະນັກພັດທະນາໄດ້ວ່າໃນຄວາມເປັນຈິງແລ້ວວາງໂປຣແກມຄອມພິວເຕີໃຫ້ເຮັດສິ່ງນັ້ນ. ເທື່ອລະກ້າວ, ລະບົບການຂັບຂີ່ AI ກຳ ລັງໄດ້ຮັບການປັບປຸງແລະຂະຫຍາຍອອກເທື່ອລະກ້າວ. ຂໍ້ ຈຳ ກັດທີ່ມີຢູ່ໃນປະຈຸບັນອາດຈະບໍ່ມີຢູ່ໃນການເຮັດຊ້ ຳ ຄືນອີກຫຼືໃນລຸ້ນຂອງລະບົບ.

ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ຫວັງ​ວ່າ​ມັນ​ຈະ​ສະ​ຫນອງ​ໃຫ້​ເປັນ​ພຽງ​ພໍ​ຂອງ​ຄໍາ​ແນະ​ນໍາ​ທີ່​ຈະ underlie ສິ່ງ​ທີ່​ຂ້າ​ພະ​ເຈົ້າ​ກໍາ​ລັງ​ຈະ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​.

ຂໍໃຫ້ວາງແຜນສະຖານະການທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນສະຖານະການເກືອທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI.

ຜູ້ຜະລິດລົດຍົນທີ່ພະຍາຍາມມຸ່ງໄປເຖິງການພັດທະນາລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແບບເຕັມຮູບແບບແມ່ນເລັ່ງເດີນໜ້າດ້ວຍການທົດລອງໃຊ້ຖະໜົນສາທາລະນະ. ບໍລິສັດແມ່ນຢູ່ພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍທີ່ຈະເຮັດແນວນັ້ນ. ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຖືກເບິ່ງໂດຍຕະຫຼາດແລະຖ້າຫາກວ່າພວກເຂົາເຈົ້າເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ຢູ່ໃນຂອບຊັ້ນນໍາຂອງການພັດທະນາລົດຂັບລົດຕົນເອງລາຄາຮຸ້ນຂອງເຂົາເຈົ້າທົນທຸກຕາມຄວາມເຫມາະສົມ. ນອກຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາເຈົ້າໄດ້ລົງທຶນຫຼາຍຕື້ໂດລາແລະນັກລົງທຶນໄດ້ຮັບຄວາມອົດທົນໃນມື້ທີ່ບໍລິສັດສາມາດປະກາດວ່າລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງແມ່ນກຽມພ້ອມສໍາລັບການນໍາໃຊ້ທາງການຄ້າປະຈໍາວັນ.

ຜູ້ພັດທະນາ AI ກໍາລັງເບິ່ງຢ່າງໃກ້ຊິດຄວາມພະຍາຍາມຂອງຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່. ກໍລະນີທີ່ມີການລາຍງານຂອງລະບົບການຂັບລົດ AI ສັບສົນຫຼືເຮັດຜິດພາດແມ່ນເຫັນໄດ້ໃນຂ່າວ. ກໍລະນີຕ່າງໆລວມທັງການປະທະກັນກັບລົດອື່ນໆ, ການປະທະກັນກັບຜູ້ຂັບຂີ່ລົດຖີບ, ແລະເຫດການ dour ອື່ນໆ.

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວບໍລິສັດພະຍາຍາມຮັກສາຄວາມງຽບສະຫງົບນີ້. ຜູ້ພັດທະນາ AI ໄດ້ເວົ້າແບບສ່ວນຕົວກັບວິສະວະກອນບາງຄົນໃນບໍລິສັດແລະໄດ້ຮຽນຮູ້ວ່າ AI ຈັນຍາບັນ precepts ພຽງແຕ່ໄດ້ຮັບການໃຫ້ບໍລິການປາກ, ດີທີ່ສຸດ. ສໍາລັບການຄຸ້ມຄອງຂອງຂ້ອຍກ່ຽວກັບເລື່ອງດັ່ງກ່າວຂອງ shirking Ethical AI ໂດຍທຸລະກິດ, ເບິ່ງ ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ນັກພັດທະນາ AI ນີ້ຈະເຮັດຫຍັງ?

ພວກເຂົາຮູ້ສຶກວ່າຖືກບັງຄັບໃຫ້ເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງ.

ລອງໃຊ້ຄວາມພະຍາຍາມໜ້ອຍໜຶ່ງ ແລະພິຈາລະນາສອງເສັ້ນທາງທີ່ຜູ້ພັດທະນາ AI ແຕ່ລະຄົນອາດຈະປະຕິບັດໄດ້.

ເສັ້ນທາງຫນຶ່ງແມ່ນວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ເຂົ້າໄປໃນສື່ມວນຊົນເພື່ອພະຍາຍາມແລະເຮັດໃຫ້ມີແສງສະຫວ່າງທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຂາດຄວາມສົນໃຈທີ່ເຫມາະສົມກັບຈັນຍາບັນຂອງ AI ໂດຍຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່. ບາງທີຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງນີ້ເລືອກທີ່ຈະຂຽນບລັອກຫຼືສ້າງ vlogs ເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມກັງວົນເຫຼົ່ານີ້. ຄວາມເປັນໄປໄດ້ອີກຢ່າງຫນຶ່ງແມ່ນພວກເຂົາໄດ້ຮັບສະມາຊິກທີ່ມີຢູ່ແລ້ວຂອງທີມງານ AI ເພື່ອກາຍເປັນປະເພດຂອງຜູ້ແຈ້ງຂ່າວ, ເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຂ້ອຍໄດ້ກ່າວເຖິງ. ການເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນີ້.

ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ຕັດ​ສິນ​ໃຈ​ເປັນ​ວິ​ທີ​ການ​ພາຍ​ນອກ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ໂດຍ​ຜູ້​ພັດ​ທະ​ນາ AI ນີ້​.

ເສັ້ນທາງອື່ນແມ່ນວ່າຜູ້ພັດທະນາ AI ເຊື່ອໃນລໍາໄສ້ຂອງພວກເຂົາວ່າພວກເຂົາອາດຈະສາມາດເຮັດໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນຈາກພາຍໃນບໍລິສັດ. ຊຸດທັກສະຂອງຜູ້ພັດທະນາ AI ແມ່ນໄດ້ຮັບການປັບປຸງດີໃນດ້ານ AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ ແລະເຂົາເຈົ້າສາມາດສະໝັກວຽກທີ່ປະກາດຮັບສະໝັກວິສະວະກອນ AI ຢູ່ບໍລິສັດໄດ້. ຜູ້ພັດທະນາ AI ຕັດສິນໃຈເຮັດແນວນັ້ນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ແຮງຈູງໃຈແມ່ນສຸມໃສ່ການເຮັດໃຫ້ຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ມີຄວາມຈິງຈັງຫຼາຍກ່ຽວກັບຈັນຍາບັນ AI. ວຽກງານຕົວມັນເອງບໍ່ສໍາຄັນໂດຍສະເພາະນັກພັດທະນາ AI ນີ້, ນອກ ເໜືອ ໄປຈາກຕອນນີ້ພວກເຂົາຈະສາມາດເຮັດວຽກຢ່າງຊັກຊວນຈາກພາຍໃນ.

ມັນອາດຈະເປັນທີ່ນັກພັດທະນາ AI ໄດ້ຮັບວຽກເຮັດແຕ່ຫຼັງຈາກນັ້ນຄົ້ນພົບວ່າມີການຕໍ່ຕ້ານພາຍໃນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແລະເປົ້າຫມາຍທີ່ພະຍາຍາມ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນແມ່ນບໍ່ມີຈຸດຫມາຍ. ບຸກຄົນດັ່ງກ່າວອອກຈາກບໍລິສັດແລະຕັດສິນໃຈທີ່ຈະມຸ່ງໄປສູ່ຜູ້ຜະລິດລົດໃຫຍ່ອື່ນທີ່ອາດຈະເຕັມໃຈທີ່ຈະເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ຜູ້ພັດທະນາ AI ມີຈຸດປະສົງເພື່ອບັນລຸ. ອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ, ພວກເຂົາ ກຳ ລັງເຮັດແນວນັ້ນເພື່ອບັນລຸການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນຂອງ AI ຢ່າງແຈ່ມແຈ້ງແລະບໍ່ແມ່ນ ສຳ ຄັນຂອງວຽກ AI ໃດກໍ່ຕາມ.

ສະຫຼຸບ

ແນວຄວາມຄິດຂອງການອ້າງເຖິງຄວາມພະຍາຍາມທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI ເຫຼົ່ານີ້ເປັນຮູບແບບຂອງການເກືອແມ່ນຜູກມັດທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ບາງຄົນມີອາການປວດຫົວໃຈກ່ຽວກັບການໃຊ້ຄໍາສັບຫຼືຄໍາສັບທີ່ໃຊ້ຫຼາຍເກີນໄປ. Salting ແມ່ນຂ້ອນຂ້າງຢູ່ໃນກິດຈະກໍາຂອງສະຫະພັນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບແຮງງານແລະທຸລະກິດ. ຄວາມພະຍາຍາມທີ່ຈະ overload ຄໍາກັບປະເພດອື່ນໆເຫຼົ່ານີ້ຂອງກິດຈະກໍາທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຄ້າຍຄືກັນເຖິງແມ່ນວ່າລັກສະນະທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການລວມທັງຫມົດແມ່ນອາດຈະເຮັດໃຫ້ເຂົ້າໃຈຜິດແລະສັບສົນ.

ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາມາກັບ phraseology ທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

Peppering?

ດີ, ມັນເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ເປັນການກະຕຸ້ນຄວາມຮູ້ສຶກດຽວກັນກັບການເກືອ. ມັນຈະເປັນການສູ້ຮົບຂຶ້ນພູທີ່ຈະພະຍາຍາມ ແລະໃຫ້ມັນກຳນົດໄວ້ ແລະລວມຢູ່ໃນຄຳສັບປະຈຳວັນຂອງພາສາຂອງພວກເຮົາ.

ບໍ່ວ່າພວກເຮົາມາກັບຫຍັງ, ແລະໃດກໍ່ຕາມການຕັ້ງຊື່ຫຼືປະໂຫຍກທີ່ເບິ່ງຄືວ່າເຫມາະສົມ, ພວກເຮົາຮູ້ສິ່ງຫນຶ່ງແນ່ນອນ. ການພະຍາຍາມເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຍອມຮັບຈັນຍາບັນ AI ຍັງຄົງເປັນການສູ້ຮົບທີ່ສູງ. ພວກເຮົາຈໍາເປັນຕ້ອງພະຍາຍາມ. ຄວາມພະຍາຍາມຕ້ອງເຮັດໃນວິທີການທີ່ຖືກຕ້ອງ.

ເບິ່ງ​ຄື​ວ່າ​ບໍ່​ວ່າ​ເຈົ້າ​ຕົກ​ໃສ່​ຮົ້ວ​ດ້ານ​ໃດ​ກໍ​ຕາມ, ເຮົາ​ຕ້ອງ​ໃຊ້​ຄຳ​ຕັກ​ເຕືອນ​ນັ້ນ​ດ້ວຍ​ເກືອ​ທີ່​ເໝາະ​ສົມ.