Giáo sư Princeton đề xuất khung đánh giá tự động hóa kiến thức bằng AI

robot
Đang tạo bản tóm tắt
AIMPACT Tin nhắn, ngày 16 tháng 5 (UTC+8), Giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Princeton Arvind Narayanan tại hội thảo của Phòng thí nghiệm Kinh tế số Stanford đã thảo luận về các chiến lược thích nghi trong chuyển đổi công việc tri thức.
Ông đề xuất khả năng tự động hóa AI phần lớn công việc nhận thức đáng để xem xét nghiêm túc, nhưng thực sự điểm nghẽn nằm ở khả năng phía dưới, ảnh hưởng của AI sẽ diễn ra dần dần trong nhiều thập kỷ.
Ông chỉ trích cơ sở hạ tầng bằng chứng hiện tại quá nhấn mạnh vào tầng khả năng, đồng thời giới thiệu nỗ lực của nhóm trong việc đo lường đặc tính công nghệ liên quan đến sự lan truyền, bao gồm đánh giá "thế giới mở" (kiểm tra khả năng AI xử lý các nhiệm vụ thực tế hỗn loạn) cũng như đo lường độ tin cậy của AI như một chiều độc lập với khả năng.
Ngoài ra, ông còn đề xuất chương trình nghị sự dự đoán về thế giới đã tự động hóa công việc nhận thức, nhằm dự đoán sự thay đổi trong nhu cầu lao động, rủi ro sụp đổ hệ thống và các thách thức đạo đức chính trị xã hội mới, ủng hộ phương pháp song song: phát triển nhận thức về bối cảnh và dự đoán cân bằng mới.
(nguồn: InFoQ)
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • 10
  • 1
  • Retweed
Bình luận
Thêm một bình luận
Thêm một bình luận
GateUser-b74aba1c
· 2giờ trước
Những điểm nghẽn chỉ xuất hiện sau hàng chục năm, khi đó tôi có lẽ đã nghỉ hưu, quan tâm nhưng bất lực.
Xem bản gốcTrả lời0
NeonMargin
· 8giờ trước
Thách thức mới về đạo đức xã hội, lại là niềm vui của các nhà đạo đức học và nỗi đau đầu của các kỹ sư.
Xem bản gốcTrả lời0
SolitaryLampInTheSilentSea
· 8giờ trước
Nhóm của Narayanan luôn theo đuổi các hướng đánh giá ít phổ biến này, thật sự ngưỡng mộ.
Xem bản gốcTrả lời0
AMirroredSphereReflectingThe
· 8giờ trước
Cách diễn đạt "cân bằng mới" cuối cùng có vẻ hơi bi quan, ám chỉ chúng ta phải chấp nhận một số loại thất nghiệp mang tính cấu trúc phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
RiskOffRina
· 8giờ trước
Cách nói về các chiều trực giao khiến tôi nghĩ đến bias-variance trong học máy thống kê, có điểm tương đồng đáng chú ý.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-e1cfc287
· 8giờ trước
Thuật ngữ "lao động nhận thức" nghe hay hơn nhiều so với "công việc văn phòng", đề nghị phổ biến.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-3d750846
· 8giờ trước
Bạn có thể mở rộng phần rủi ro về thể chế không? Cảm giác nó cấp bách hơn cả chi tiết kỹ thuật.
Xem bản gốcTrả lời0
ReorgSurvivor
· 8giờ trước
Dự đoán nhu cầu lao động, các nhà kinh tế đã tranh luận suốt hàng chục năm, AI đến chỉ làm mọi chuyện thêm rối ren.
Xem bản gốcTrả lời0
OrigamiVolcano
· 8giờ trước
Tính chất lan truyền khó đo lường hơn khả năng, thế giới mở không có ground truth.
Xem bản gốcTrả lời0
GateUser-21ddf7c7
· 8giờ trước
Xem xét riêng độ tin cậy và khả năng của AI, khung này có thể rất hữu ích cho các quản lý sản phẩm.
Xem bản gốcTrả lời0
Xem thêm
  • Đã ghim