争论比“您会塑造 AI 吗？还是被塑造？”更为复杂。

ayesha983

维技能。（如果您的孩子患有诵读困难症，请一起观看此视频：Madebydyslexia.org）
为了增强你的好奇心并核实你所读内容的事实，请用Belllingcat 的原则来激励自己：批判性思考。检查来源。反思地点。对操纵和人工智能生成保持敏锐。
综合起来
无论您是谁（技术宅、银行家、数据爱好者、哲学家、语言 塞浦路斯电报数据 学家、设计师、记者，不胜枚举），借助无代码工具和生成式 AI，您已经可以与数据对话。您正在使 AI 民主化。但是，既然 AI 无处不在，我认为 2024 年是我们需要“细微差别”的关键时刻。青少年时代已经结束。


正如Eric Giriat精彩阐述和Marion Dupuis所写，“如果拒绝二元思维和切片判断是即时性社会中的最后勇气？人们会发出声音捍卫测量感。”（费加罗报）对抗数据偏见、鼓励算法透明、确保您的团队能够轻松安全地集中和扩展 AI 项目，以及避免数据和概念漂移，这些都是很好的开始。但是，如何将细微差别概念转移到算法上呢？我们能否梦想微妙而温和的人工智能，创造更多的辩论空间？这是一个相互塑造的机会！

更进一步：扩展生成式人工智能

这本简短的翻页书重点介绍了扩展生成式人工智能的四种主要途径，以及每种途径的优点和缺点。此外，我们还推荐了最合理的方法，以确保生成式人工智能战略面向未来。