当我们说AI存在偏见,我们是否也在用另一种方式重新定义偏见?纠正性别刻板印象或许是必要的,但是否会带来新的误读?在技术手段不断进步的同时,偏见是否真的被消解,还是只是被重新排列?或许,我们需要把“平衡”视为一种持续调试的状态,而非算法可以终结的目标。
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当我们说AI存在偏见,我们是否也在用另一种方式重新定义偏见?纠正性别刻板印象或许是必要的,但是否会带来新的误读?在技术手段不断进步的同时,偏见是否真的被消解,还是只是被重新排列?或许,我们需要把“平衡”视为一种持续调试的状态,而非算法可以终结的目标。
Cyborg 与大型语言模型并不构成取代与被取代的关系,而是两种智能写作逻辑的并行存在。Cyborg 代表的是以精确性和专业化为导向的“嵌入式自动写作”,而 ChatGPT / BloombergGPT 则体现了语言模型技术的通用化趋势。未来,新闻生产系统或许将融合二者优势:结构化数据处理的速度与准确性 + 通用语言模型的理解力与生成力,共同塑造更加高效、多元且语义一致的新闻文本生态。
如果说文字让 AI 学会了表达,图像则让它开始理解我们所见的世界。视觉推理的出现,不仅拓展了人工智能的应用场景,也提出了更深刻的问题:当图像也可以成为语言、成为逻辑、成为思维的一部分时,AI 是否也在逐步拥有“思维的广度”?