Հետ
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Մենք AI գործակալներին տվեցինք իրական գործիքներ, ապա հասկացանք, որ «գործելուց առաջ հարցրու»-ն բավարար չէ

Dev.to
Advertisement468 × 90
Մենք AI գործակալներին տվեցինք իրական գործիքներ, ապա հասկացանք, որ «գործելուց առաջ հարցրու»-ն բավարար չէ

Քանի որ AI գործակալները ստանում են իրական գործիքների հետ աշխատելու հնարավորություն՝ տվյալների բազաների փոփոխում, հաղորդագրությունների ուղարկում կամ աշխատանքային հոսքերի գործարկում, «գործելուց առաջ հարցրու» պարզ մոտեցումը դառնում է անբավարար: Հեղինակը պնդում է, որ մոդելին սեփական լիազորությունները որոշելու իրավունք տալը ստեղծում է վտանգավոր անորոշություն, քանի որ AI-ն կարող է դժվարանալ տարբերակել սովորական առաջադրանքները բարձր ռիսկային գործողություններից: Փոխարենը, մշակողները պետք է կիրառեն խիստ ճարտարապետական տարանջատում. AI-ն առաջարկում է գործողություն, սակայն համակարգային քաղաքականությունը որոշում է, թե արդյոք այն պահանջում է մարդու հաստատում՝ հիմնվելով դասակարգման վրա (կարդալ, գրել կամ կործանարար): Կիրառելով առաջադրանքների վրա հիմնված թույլտվություններ, աուդիտի հետքեր և անվտանգության «փակվող» մեխանիզմներ՝ մշակողները կարող են ստեղծել ավելի հուսալի համակարգեր: Վերջնական հաշվով, թույլտվությունների կառավարումը պետք է դառնա ծրագրային ճարտարապետության հիմնարար մասը:

This is a summary. Read the full article at the original source:

Dev.to
Advertisement468 × 90
Share
Արհեստական բանականություն և մեքենայական ուսուցում

Կապակցված

Հոդվածում դիտարկվում են օգտատերերի լուսանկարների հիման վրա AI ֆոտոսեսիաներ ստեղծելու ժամանակակից մեթոդները: Հեղինակն առանձնացնում է երկու հիմնական մոտ…

Habr

MIT Technology Review-ի վերլուծությունը ուսումնասիրում է հակասական հարաբերությունները արհեստական բանականության (ԱԲ) հանդեպ հանրային տրամադրությունների…

MIT Technology Review

EverStory նախագծի հեղինակը կիսվել է Threads սոցիալական ցանցի հաշիվը Amy անունով AI-գործակալի միջոցով ավտոմատացնելու իր փորձով: Լուծումը մշակվել է պարբ…

Habr
Advertisement970 × 250