那么我们怎么能保证他们不会犯

[jarinislamfatema]

人们不喜欢不确定性，但不幸的是，一些强大的模型就是这样运作的。 以GPT-3或 DALL-E为例，它们是 OpenAI 最先进的文本生成和图像生成模型。他们为什么会做出这样的选择？没人知道，错呢？理论上没有，但在实践中，我们一次又一次地看到他们取得了惊人的成就。 可靠性是关键。当一个模型不断做出正确的决策时，很难反驳它。

这就是为什么，即使我们对决策过程没有一个清晰的认识，如果该秘鲁电报放映模型在过去已经证明了自己，你至少应该相信它。 另一方面，支持听从人工智能的一个非常有说服力的论据是，训练人工智能需要大量数据。举个例子，GPT-3 已经接受了 45 TB 文本的训练。这比一个人一生中所能阅读的书籍和信息还要多。 此外，您还可以通过以下几种方法帮助人们了解人工智能并接受其有效性： 用简单的术语解释什么是AI。

分享当今人工智能应用的例子。 讨论人工智能对您的业务的潜在影响。 帮助人们了解人工智能开发的道德界限和公司内部的协议。 提供进一步学习人工智能的资源。 提供研讨会并教授简单的课程，人们可以训练自己的人工智能。 记住 KISS 原则 成功数据科学的关键是保持简单。KISS原则（保持简单，愚蠢）在此比以往任何时候都更适用。试图用数据做太多事情实际上会导致错误的决策。