AI最大的秘密 - 创作者不了解，专家分裂

Anthropic最近的声明强调了关于尖端AI模型缺乏了解，引发了专家之间的激烈辩论。这种不透明的是真正的技术危机，还是仅仅是通往更复杂的AI的途径的临时障碍？

AI技术的未知领域

技术专家和工程学教授艾哈迈德·巴纳菲（Ahmed Banafa）博士认为，这种缺乏透明度是一个严重的问题，尤其是在医疗保健，执法和金融等高风险部门。他强调了从完全可以解释的系统到当前AI高级AI模型的“黑匣子”性质的历史转变，敦促负责任的创新，而不是快速发展。在承认正在进行的研究工作的同时，他强调需要谨慎。

历史相似之处：在理解之前的信任

相反，其他专家提供了更细微的观点。著名的AI顾问本·托本·尼尔森（Ben Torben-Nielsen）绘制了与fMRI技术相似的，在此之前，有效使用的是对基础物理学的完全了解。他建议，随着AI可靠性的提高，对详细解释的需求可能会减少。但是，他还强调了责任的关键问题，批评了AI实验室的实践，将谨慎的负担转移到了用户身上。

非技术专业人员的呼吁

AI咨询公司的创始人朱莉娅·麦考伊（Julia McCoy）将这种情况视为机会，而不是危机，类似于电力或核能的早期。她鼓励非技术专业人员发展AI识字，了解模型限制并负责任地将AI集成到决策过程中。

透明度和开源作为信任的关键

烟花AI首席执行官Lin Qiao强调了透明度在建立信任和促进广泛采用的AI采用方面的关键作用。她主张开放科学，开源AI以及公开发布模型权重，以促进社区审查和控制。

重新定义解释性

Kumo首席执行官Vanja Josifovski认为，我们对解释性的期望可能需要适应。他认为，基于数十亿个微观决定的现代AI体系结构的复杂性可能使传统的解释形式不足。

前进的道路：集体责任

辩论强调了公司，开发人员和决策者的集体努力，以确保用户信任，决策可追溯性和问责制。这是否需要重新设计AI模型或重新定义我们对它们的理解仍然是一个关键问题。在AI变得太根深性以至于无法有效地管理之前，解决此问题的紧迫性至关重要。

《福布斯：吉卜力的工作室困境》 - MBA的托恩斯托的生成AI时代的版权

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