Slutt å bedømme AI ved hjelp av standarder du ikke gjelder mennesker

Slutt å bedømme AI ved hjelp av standarder du ikke gjelder mennesker


AI Double Standards - Hvorfor vi dømmer AI og mennesker annerledes

De samme feilene, forskjellige dommer

Jeg vet at AI er dum fordi det ikke kan telle B -ene i “Blueberry” på samme måte som jeg vet at Einstein var dum fordi han knapt kunne kle seg selv.

Slutt å bedømme AI ved å bruke standarder som du ikke bruker mennesker.

Noen eksempler

  • Spør 100 sikkerhetseksperter om hvordan du gjør en sikkerhetsvurdering
  • Eller be den samme eksperten om å gjøre 10 sikkerhetsvurderinger av det samme målet i løpet av noen måneder (med målet som ikke endrer seg mye)

I begge tilfeller får du massiv variasjon.

Menneskereksperter er ikke enige med hverandre. De er sjelden til og med enige med seg selv i løpet av et betydelig tidsrom.

Andre eksempler

  • Husker favorittlåtene dine
  • Din favorittmat
  • Alle de forskjellige turene du har gått på

Hver gang du må søke over hele livet og gi en strukturert liste, kommer den uberegnelig og klumpete. Du glemmer elementer, du legger vekt på noen av andre av uansett årsaker.

Det er best gjett I det aktuelle øyeblikketog ingen stiller spørsmål ved det eller tenker mindre på deg.

Mennesker er ekstremt ikke-deterministiske, og ingen ser ut til å legge merke til det.

  • Spør noen-midt-setning-hva neste ord kommer til å bli
  • Be dem lage en liste over de 11 beste restaurantene sine

I begge tilfeller har de ingen anelse om hvordan de kom på utgangen.

Folk aner vanligvis ikke hvordan de skal fullføre noen setning de starter når de snakker. Det strømmer bare ut av dem. Som symboler nesten!

Når du lager en liste over favorittrestaurantene dine på mandag, helt fra minnet, og noen ber deg om å gjøre det igjen på onsdag, kan du lage en helt annen liste.

Hvorfor? Fordi du glemte noen. Eller du husket en preferanse eller en opplevelse du glemte på mandag.

Hvor gjennomsiktig er det? Hvor pålitelig er det? Det er det ikke. Det er menneske.

Andre eksempler

  • Husker noen av tekstene til en sang du kjente fra barndommen, men ikke alle
  • Leser skrivingen din senere og ikke husker ordlyden eller formuleringen du brukte
  • Å gi samme snakk eller tonehøyde til flere mennesker og innse at de var ganske forskjellige fra hverandre

Tanker og ord faller bare ut av oss. Vi aner ikke hvor de kom fra. De spyter ut av en magisk boks som inneholder summen av våre erfaringer, våre minner og vår fysiske og mentale tilstand –I det nøyaktige øyeblikket.

Og hvis du prøver å gjenskape det 10 minutter senere, blir denne staten nå endret, og du vil sannsynligvis gjøre det annerledes.

Nesten som en AI.

Rettferdig nok, men:

  • Har du snakket med telefonkundeservice de siste 20 årene?
  • Har du brukt Internett før 2022?
  • Har du sett talkshow på dagtid?

De er generelt cesspools.

Andre eksempler

  • Les mest fanfiksjon eller amatørskriving
  • Se de fleste filmer med lavt budsjett
  • Se ethvert ekte kriminalitetsshow

En stor prosentandel av ting mennesker gjør og lager er total søppel. Men noen ting vi gjør er spektakulær.

Samme med AI.

Slutt å bedømme AI ved å bruke standarder som du ikke bruker mennesker.



Source link

Postagens Similares

  • ایپل کے کل اعلانات کا سلیٹ

    ایپل نیوز روم پوسٹس: ایپل نے آئی فون 17 پرو اور آئی فون 17 پرو میکس کی نقاب کشائی کی آئی فون ایئر کو متعارف کرانا ، ایک کامیاب نیا آئی فون جس میں ایک پیشرفت ڈیزائن ہے ایپل نے آئی فون 17 کی شروعات کی ایپل نے ایپل واچ سیریز 11 کی شروعات کی…

  • غیر سنایا

    کچھ عرصے سے مضامین کا ایک جوڑا میرے سر میں گھوم رہا ہے۔ سب سے پہلے اکتوبر سے Kyle Chayka ہے، “TextEdit and ریلیف آف سادہ سافٹ ویئر” میں: پچھلے کچھ سالوں میں، میں نے اپنے آپ کو TextEdit پر زیادہ انحصار کرتے ہوئے پایا ہے کیونکہ ہر دوسری ایپ زیادہ پیچیدہ ہو گئی ہے،…

  • Instalador CLI – AuthKit – Documentos de WorkOS

    Agregue AuthKit a su proyecto en minutos con un solo comando. WorkOS CLI utiliza IA para detectar su marco, instalar el SDK correcto y escribir el código de integración automáticamente. Copiar página Introducción Ejecute un comando, la CLI se encarga del resto: detección del marco, instalación del SDK, creación de rutas, configuración del entorno y…

  • AI には逆のデータ問題がある

    AI にはデータ不足の問題があるという話をよく聞きます。そして、トルストイレベルのユニークな文学などに関しては、それは真実かもしれません。 しかし、ビジネスの世界では、正確な情報があると思います。 反対 問題。 私たちが実際に抱えているのは、「私たちが生成しているデータの大部分を確認できる人がまったくいない」という問題です。 IDC の Data Age 2025 レポートによると、私たちは年間 149 ゼタバイトのデータを生成しています。それは 149 兆ギガバイトです。毎年です。 実際に何が起こっているかは次のとおりです。 監視とセキュリティ: IoT および産業用センサー: エンタープライズ業務: 合計に関して言えば、毎年世界中で 149 ゼタバイトが生成されており、人間や AI によって検査されるのは 12 ~ 15% だけです (IDC Data Age 2025)。これは約 20 ゼタバイトです。 私に関する限り、確かに、新しい質の高い文献が生み出されない可能性はありますが、それが問題だと思います。おそらくそれが不足しつつあり、どこでさらに入手できるかわかりません。 しかし、実際的に言えば、より大きな問題は、企業、会社、人々がおそらくゼタバイト規模のデータを生成しているのに、実際にはそのデータの一部、または少なくとも一部を誰も見ていないということだと思います。 私にとって、これは、AI が実際に可視性をもたらし、誰も見ていないこのすべてのデータから洞察を抽出できる素晴らしい機会を提供します。 確かにデータの問題はありますが、人々が考えているような問題ではありません。 Source link

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *