场高度集中于少数拥有必要知识和资
Posted: Sun Jan 12, 2025 4:45 am
缺乏透明度。算法不透明是与生成人工智能相关的主要问题之一。这也适用于多模式人工智能。由于其复杂性，这些模式通常被称为“黑匣子”模型，这使得无法控制其推理和内部运作。
多模式人工智能垄断。鉴于开发、培训和运营多式联运模式需要大量资源，市源的大型科技公司。幸运的是，越来越多的开源LLM进入市场，让开发者、AI研究人员和社会更容易理解和操作LLM。
偏见和歧视。根据用于训练多模式人工智能模型的数据，它们 投资者数据 可能包含偏见，这些偏见可能导致不公平的决策，而这些决策往往会加剧歧视，尤其是针对少数群体的歧视。正如已经提到的，透明度对于更好地理解和解决潜在偏见至关重要。
隐私问题。多模式人工智能模型使用来自多个来源和格式的大量数据进行训练。在许多情况下，它可能包含个人数据。这可能会导致数据隐私和安全问题和风险。
道德考虑。多模式人工智能有时会导致对我们的生活产生严重影响的决策，对我们的基本权利产生重大影响。我们在另一篇文章中探讨了生成式人工智能的道德规范。
环境考虑。研究人员和环保倡导者对与训练和操作生成人工智能模型相关的环境足迹提出了担忧。专有多模式人工智能模型的所有者很少发布有关模型消耗的能源和资源的信息，也很少发布相关的环境足迹的信息，这对于这些工具的快速采用来说是一个极大的问题。
多模式人工智能的未来
多模态人工智能无疑是生成式人工智能革命的下一个前沿。多模态学习领域的快速发展正在推动用于各种目的的新模型和应用程序的创建。我们正处于这场革命的开始阶段。随着新技术的发展以结合更多新的模式，多模式人工智能的范围将会扩大。
然而，权力越大，责任也越大。多模式人工智能带来了严重的风险和挑战，必须解决这些风险和挑战，以确保公平和可持续的未来。
如果您想开始生成式人工智能，DataCamp 可以让您轻松实现。查看我们的课程、博客和专用材料：
公司AI解决方案实施课程
生成式人工智能概念课程
多式联运应用
了解人工智能课程
使用LangChain和OpenAI API构建多模态人工智能应用程序
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳的照片
作者
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳
我是一名自由数据分析师，与世界各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也是一名拥有 2 年以上经验的数据科学讲师。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science and Analytics Vidhya 等知名网站上。 作为一名具有政治学和法律背景的数据科学家，我的目标是工作在公共政策、法律和技术的相互作用中，利用思想的力量来推广创新的解决方案和叙述，帮助我们应对气候危机等紧迫的挑战。我认为自己是自学成才的，是一个不断学习的人，也是多学科交叉的坚定支持者。学习新事物永远不会太晚。
主题
多模式人工智能垄断。鉴于开发、培训和运营多式联运模式需要大量资源，市源的大型科技公司。幸运的是，越来越多的开源LLM进入市场，让开发者、AI研究人员和社会更容易理解和操作LLM。
偏见和歧视。根据用于训练多模式人工智能模型的数据，它们 投资者数据 可能包含偏见，这些偏见可能导致不公平的决策，而这些决策往往会加剧歧视，尤其是针对少数群体的歧视。正如已经提到的，透明度对于更好地理解和解决潜在偏见至关重要。
隐私问题。多模式人工智能模型使用来自多个来源和格式的大量数据进行训练。在许多情况下，它可能包含个人数据。这可能会导致数据隐私和安全问题和风险。
道德考虑。多模式人工智能有时会导致对我们的生活产生严重影响的决策，对我们的基本权利产生重大影响。我们在另一篇文章中探讨了生成式人工智能的道德规范。
环境考虑。研究人员和环保倡导者对与训练和操作生成人工智能模型相关的环境足迹提出了担忧。专有多模式人工智能模型的所有者很少发布有关模型消耗的能源和资源的信息，也很少发布相关的环境足迹的信息，这对于这些工具的快速采用来说是一个极大的问题。
多模式人工智能的未来
多模态人工智能无疑是生成式人工智能革命的下一个前沿。多模态学习领域的快速发展正在推动用于各种目的的新模型和应用程序的创建。我们正处于这场革命的开始阶段。随着新技术的发展以结合更多新的模式，多模式人工智能的范围将会扩大。
然而，权力越大，责任也越大。多模式人工智能带来了严重的风险和挑战，必须解决这些风险和挑战，以确保公平和可持续的未来。
如果您想开始生成式人工智能，DataCamp 可以让您轻松实现。查看我们的课程、博客和专用材料：
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使用LangChain和OpenAI API构建多模态人工智能应用程序
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作者
哈维尔·卡纳莱斯·卢纳
我是一名自由数据分析师，与世界各地的公司和组织合作开展数据科学项目。我也是一名拥有 2 年以上经验的数据科学讲师。我经常用英语和西班牙语撰写与数据科学相关的文章，其中一些已发表在 DataCamp、Towards Data Science and Analytics Vidhya 等知名网站上。 作为一名具有政治学和法律背景的数据科学家，我的目标是工作在公共政策、法律和技术的相互作用中，利用思想的力量来推广创新的解决方案和叙述，帮助我们应对气候危机等紧迫的挑战。我认为自己是自学成才的，是一个不断学习的人，也是多学科交叉的坚定支持者。学习新事物永远不会太晚。
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