[問卦] 可解釋和可信任AI是假議題嗎???
可解釋和可信任AI已經提了很多年
各大AI論壇都會拿這個當主題
ChatGPT後 這特性又重新被重視
2023年主流的AI 幾乎都是以DL為核心
DL的特性就是沒人知道中間到底發生什麼事
針對因果關係 還有Granger causality test可以驗證
(雖然限制也不少就是)
但是可解釋性 通常就是作文比賽
反正就是想辦法解釋 只要能說服人就算成功
是人文問題 不是科學問題
至於可信任 就更玄了
Deep Learning 本身就很難
(一個99%準確的model 可能改個pixel就將總統辨識成狗)
更不用說很多都是隨機結果的stochastic model
可重複性不是Deep Learning的強項
比較常見就是人為去修改輸出
例如影像辨識避開黑猩猩 就不會出現非裔同胞被辨識成其他靈長類動物
或是拒絕回答一些政治不正確的問題
但這只是頭痛醫頭的作法 無法有系統地執行
可解釋和可信任AI是假議題嗎???
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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.53.83 (臺灣)
※ PTT 網址
推
※ 編輯: Qoo2222 (1.162.53.83 臺灣), 05/16/2023 14:43:53
在八卦板問這個,你認真?
推
信任 公平 大獎開不停
推
不用解釋阿 你的大腦可以解釋嗎
→
說中文好嗎
推
畫出顯著圖能算是可解釋ㄇ?
推
圖片辨識是要可解釋什麼?舉例太爛
推
這兩個議題是人 或者說資料的問題 不
→
是ai的問題
推
人類之間都不可信任了 不然怎麼一堆詐騙
→
乾脆訓練AI詐騙說不定還比較快
推
人的問題
噓
改一個pixel就壞掉代表模型太弱了
→
現在模型robustness沒你想像中弱
推
是假議題~人比AI更無法解釋更難以信任
→
寧願給AI自主成長也不要給人在那邊亂搞
37
Re: [請益] 想從零開始轉行當AI軟體工程師這篇應該算是AI勸世文 如果你之前沒有任何工程背景,想要直接轉入AI的話,那真的是建議放棄。 AI發展至今,其實要入手真的非常容易,某種程度上只要知道如何呼叫API (Python為介面)就可以完成很多事情。 我經歷過幾個用deep learning的實際例子,都是要解決既定的工程問題,23
[問卦] Youtube自動字幕的印度口音辨識度超高?4這樣啦 小弟最近在看印度仔的yt程式教學和開箱影片, 發現使用youtube內建的英文自動字幕,辨識度幾乎95%以上。 反觀小弟用google語音助理,念一段英文根本不知道在辨識什麼的 另外,如果是一些口速比較快的英文母語者的新聞節目,辨識度也沒印度仔高21
Re: [請益] 我該找前端工作 或專心學習ai?小弟我自學AI大約三年 雖然本身有碩士學歷 但是基本上跟machine learning完全無關 所以應該還是可以分享一些東西 1.是否要念碩士?19
Re: [討論] AI未來會是工具,還是取代繪師?路過的剛好有在做AI相關的工程師來回看看這標題 就借這篇文回一下 因為蠻認同內文觀點的 先說我自己雖然主要領域是CV 但不是生圖這塊的XD 文中有錯也麻煩指證一下 也一樣先講結論12
Re: [閒聊] 美術系怎麼看待這次Ai繪圖事件?前陣子剛好因為工作需求做了一些AI研究 我之前的工作設計到語音辨識領域,就個人實際測試經驗來說 現階段AI的確在很多部分無法取代人類 現階段無法取代的原因不少,個人覺得主要是兩點 1.演算法有限制11
[問題] 如果要用Deep learning訓練Boss該怎麼做比較實際? 想像中: 1. 先讓AI跟rule-based AI對戰N場 2. 再讓AI跟高手玩家對戰N場 3. 自己跟自己打N場8
Re: [新聞] ChatGPT答對「美醫生資格考」90%題目!考不到才奇怪吧 醫療本來就是背科跟統計學 加一些推理 筆試的時候電腦比人類強很正常吧 現實又不是隨時都能轉成文字給AI辨識 圖形辨認差到不行- SOSxSSS這篇應該只是好玩啦,畢竟以圖搜圖是找出她覺得最接近的結果, 而不是辨識是不是抄襲。 但之前Fusion Model爆夯的時候我有想到過AI製圖的相關劣勢,那就是: AI畫出來的圖,是不是只要被一定程度的粉絲認定是學/抄某角色, 那眾人就很容易相信該圖是AI仿畫出來的結果進而導致炎上?
爆
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