如何使用全能扫描王生成PDF文件 如何使用人工智能模型来创造利益

过去一年,人工智能的内容创建能力急剧增长,但写作仍然非常个人化。当人工智能被用来帮助人们沟通时,尊重信息的原始意图至关重要。在—但最近的创新,特别是生成式人工智能,已经超越了现有的方法,为负责任的写作提供帮助。

在考虑人工智能书写系统的安全性和公平性时,研究人员和行业专家通常专注于识别有害语言,例如贬义或粗鲁的单词,并防止它们出现在用户面前。这是使模型更安全的重要一步,并确保它们不会产生最糟糕的情况。但是,仅凭这一点还不足以使模型安全。如果模型生成的内容在一个孤立的情况下是完全无害的,但在一个特定的情况下变得可疑,该怎么办?“想想好的一面”这种说法在轻微不便的情况下可能是积极的,但在战争的情况下却极具冒犯性。

作为人工智能开发人员,仅仅阻止恶意言论并不足以断言我们的模型是安全的,要真正提供负责任的人工智能产品,我们需要了解我们的模型是如何工作的,它们的缺陷是什么,以及它们可能在什么情况下使用。在—我们需要实施控制措施,以防止我们的AI系统与用户之间发生有害的互动。

根据Forrester的一项研究,70%的人在工作中使用生成人工智能来完成大部分或全部写作和编辑任务。随着生成人工智能工具的使用越来越多,越来越多的内容定期与人工智能,机器学习(ML)和大型语言模型(LLM)进行交互。

我们知道人工智能会犯错误。通常,当AI模型建议改变句子的含义时,这是一个无害的错误。在—我们可以简单地拒绝它。随着技术的进步和开发人员越来越依赖法学硕士,情况变得更加复杂 例如,如果法学硕士受到政治偏见的影响,允许他制作政治报道可能是不负责任的。如果他容易产生错误信息和幻觉,那么允许他提供医疗建议和诊断可能是危险的和不道德的。不当输出的风险要高得多,无害的错误不再是唯一的结果。

正如我之前提到的,阻止当前生态系统中的恶意语言不足以防止人工智能系统与我们的用户之间的危险交互。通过花时间探索我们的模型是如何工作的,它们的弱点以及它们将被使用的环境,我们可以在这些例子和许多其他例子中提供负责任的支持:

生成式AI写作工具可以编写医疗诊断摘要。但是,考虑到插入误导性或脱离上下文信息的风险,我们可以通过使用正确的ML模型作为护身符来防止LLM返回不准确的信息。

政治观点差异很大,人工智能产品的建议或结果很容易误解观点的完整性,因为它无法理解其意图或背景。同样,精心设计的模型可以防止法学硕士参与某些政治话题,因为这些话题可能具有误导性或偏见。

如果你给同事写一封慰问信,该模型可能会阻止人工智能写作助手提出不合时宜的建议,使其更积极。

有助于实现此类结果的机制的一个示例是 M—在—这是第一个可以叠加到大型语言模型和专有机器学习模型的模型,从而降低了不准确输出的可能性。就像仪器测量波浪一样,仪器技术可以检测和测量文本的灵敏度,以便模型知道如何参与其中,从而最大限度地减少对客户的负面影响。

Seismograph只是一个例子,它展示了如何通过混合构建方法创建更可靠和可靠的AI产品,其中LLM,ML和AI模型协同工作。通过减少人工智能在没有适当背景的情况下提供不需要的内容的可能性,该行业可以从同理心和责任的角度为人工智能通信提供帮助。

负责任的人工智能的未来

当人工智能通信工具主要局限于基本的写作技巧时,无论在何种情况下,写作建议造成的潜在损害都很小。今天,我们依靠人工智能来完成更复杂的写作任务,而上下文也很重要,因此人工智能提供商有更大的责任来确保他们的技术不会产生意想不到的后果。

产品制造商可以承诺遵守以下三项原则:

测试产品的弱点:红队测试、公平性评估和其他压力测试可以在漏洞对客户造成重大影响之前检测到这些弱点。

确定行业范围的解决方案,使构建负责任的人工智能更容易,更容易获得:开发负责任的方法有助于我们提高产品质量,增强消费者对人工智能技术的信心。

将负责的人工智能团队纳入产品开发流程:如果没有人明确负责模型的安全性,这项工作可能会失败。企业必须优先考虑负责任的人工智能团队,并使他们能够在创建新功能和维护现有功能方面发挥核心作用。

这些原则可以指导行业的工作,并致力于开发开放模型,如仪器。在这样做的过程中,我们证明了该行业可以领先于风险,并为人们提供更复杂的建议和产生的结果,而不会造成伤害。