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Post by account_disabled on Dec 14, 2023 5:53:35 GMT
要么在发布后面临对现实世界造成危害的风险。 为了减少失败, 他指出, 成熟的 项目必须采用全面的方法进行人工智能测试和验证。 首席数据官 同意 为了正确运行 程序,需要有一种更快地发现故障的机制和一个强大的质量保证计划,以最大限度地减少整体问题。 总之,人工智能测试和质量保证标准将帮助组织评估 计划在多大程度上最大限度地减少人工智能系统故障。 承认成熟的局限性 即使采用了最成熟的 计划,故障仍然可能发生。华为技术(英国)研究总监 解释道: 项目的成熟度在考虑 系统故。 障方面发挥着至关重要的作用;然而,不能保证此类灾难不会发生。这是由于人工智能系统故障的多种潜在原因造成的,包括环境限制和背景因素。 同样,波音公司负责可持续发展和未来移动性的副 电报号码数据 总裁兼首席工程师布莱恩 尤特科 指出, 程序可能会消除某些学习模型中的某些类型的意外行为,但系统内功能自动化的整体成功或失败将取。 决于以下因素:其他因素。 联合国儿童基金会全球洞察与政策办公室的数字政策专家史蒂文 沃斯洛( )同样认为, 项目可以减少但不能最小化人工智能系统故障: 即使负责任地开发并且不造成伤害,人工智能系统仍然可能会失败。这可能是由于算法模型的限制、系统目标范围不明确或与其他系统集成的问题造成的。 换句话说, 只是影响人工智能系统在现。
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