AI直接定罪、判病，準嗎？IBM研究員談AI可靠性 feat. 陳品諭｜阿榕伯胡說科技

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生成式AI的市場規模爆炸性成長已經不是新聞，ChatGPT也早已迅速成為一般人生活中最主要的AI應用， 許多行業也都正在嘗試將生成式AI整合到各種專業服務軟體上， 以提升工作效率，難怪有人會說AI是「第四次工業革命」。
不過，生成式AI目前的缺點其實非常明顯，比如說ChatGPT雖然可以快速回覆你的詢問，但這些答覆之中卻有不少「一本正經地胡說八道」，更嚴重的如自動駕駛追撞高速公路工程車的事件也時有所聞。
隨著生成式AI快速發展，AI的可靠性要如何持續進步？美國國家標準技術研究院（NIST） 目前努力的方向是什麼？IBM的「Trustworthy AI」關心的面向又有哪些？有可能用AI來對抗AI嗎？
主持人：天下雜誌總主筆 陳良榕
來賓：IBM T.J. Watson 研究中心首席研究員 陳品諭
製作團隊：李洛梅、劉駿逸
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[@user-xm5li5su1m]

我是設計工作者，到目前為止，其實我找不太到可以幫助我提升工作效率的AI，講白一點我不需要生成美美的那種圖片，我只需要AI幫我修圖，但連基本去背效果都不好，期待AI可以成為幫助人類的好工具

[@Somewhereiam]

謝謝！

[@cwvideo]

謝謝您的鼓勵

[@jinggao3159]

这集真精彩！

[@rickylee7380]

如果我接電話時有播放音樂，ai 還能分析辨識嗎？

[@user-dd2wi7ln3s]

ai不會收賄，一定公正

[@user-8h3v6hkd]

那我現在處境公平嗎？我不同意任何人或機構竊用我的個資

[@kaihuchen5468]

回答阿榕伯標題提出的問題： 1. 我們可以信任AI嗎？ 在可見的未來，千萬別讓一個AI單獨做人命交關的判斷。這個包含自駕車。 2. 如何用AI對抗AI？ 一個辦法是讓多個不同來源的 AI 一同負責做重大判斷，並讓它們互相辯論攻擊彼此論點以達成共識。我的實驗證明了這方法經常可以提高判斷的品質。不過其中一個陷阱就是要確定所用的AI不會”太沒骨頭“,就是說AI不會能夠做出正確判斷卻會屈服於“指鹿爲馬”方式的論點。就這方面來説 OpenAI GPT4 > Anthropic Claude 3 > Google Gemini.

[@jinni868]

科技業說故事比賽 😏

[@zxcvzxcv845]

跟大家說一下, 已經一年多沒有特斯拉撞緩撞車的新聞了. 已經ＯＴＡ到會認了

[@yhs8130]

不信因為不需要

[@shadowchaser19816]

不要自以為 5、10 年後的AI 是什麼樣子！