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Matthew Berman 回应观众对他介绍无限制语言模型的视频的担忧。他主张保障获取信息和公开讨论的机会,同时承认滥用与错误信息的风险;这些是他的个人判断,并非对争议的最终定论。
- 1回应观众Berman 说,观众质疑他是否应该宣传无限制模型,这促使他解释自己的理由。
- 2自由与研究他认为获取信息和言论自由很重要,过早限制可能阻碍研究。
- 3滥用与错误信息他承认滥用和大规模传播错误信息的风险,同时区分模型提供的信息和用户的行动。
- 4谁来决定?他询问应由公司、个人还是政府决定限制,并呼吁讨论保障措施。
要点建议
- 在这次讨论中,Berman 将审查定义为对 AI 系统输出内容的限制。
- 他重视信息自由,认为限制可能阻碍研究。
- 他承认滥用和大规模传播错误信息的风险,同时区分模型能力与人的使用方式。
- 他的核心问题是谁应决定哪些输出受到限制;他呼吁开展讨论并负责任地使用技术。
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为什么讨论限制?
Berman 回应观众对其视频的担忧。他界定讨论范围,并承认问题很复杂。
我不是审查问题的专家,但随着语言模型成为日常生活的一部分,这个话题很重要。一些观众联系我,对我展示无限制模型的视频表示担忧。我感谢他们提出这些问题,也想解释自己决定发布视频时的考量。
我刚开始介绍 AI 时,观众经常问一个模型是否受到审查,以及它有哪些限制。这里的审查是指对 AI 系统输出内容的限制;无限制 AI 是指没有预先设定规则限制其言论的系统。广泛获取信息既有好处,也有风险。
获取信息的理由与风险
他强调信息自由和研究的重要性,同时承认滥用与错误信息的风险。他解释了自己如何在视频中处理有害信息。
我认为 AI 是一种新的信息传播方式,因此关于获取信息的争论与以往围绕新传播技术的争论相似。信息自由和言论自由对我很重要。我还担心,在语言模型研究的早期就施加限制,可能会妨碍科学研究。
我将语言模型描述为基于已有的、通常公开的数据训练,因此不会创造新信息。这是我的表述,但它简化了问题:不同模型的训练来源不同,生成的内容也可能组合或推断信息,而不只是复现来源。无限制获取信息也有被滥用的风险。
我区分利用 AI 从事非法活动与模型能够回答有关有害活动的问题。在我看来,快速传播错误信息或虚假信息尤其危险。创作者、用户和托管方仍需遵守适用法律。在我的视频中,我模糊处理了有害细节,因为我不支持非法或有害的使用。
谁来设定限制?
Berman 询问谁应决定模型可以输出什么。他主张教育、讨论和负责任的使用。
对我来说,最难的问题是谁来决定限制什么:AI 公司、个人还是威权政府。我最终倾向于保障获取信息的机会,但我也认为教育和理解很重要。我们应该讨论这些模型,并就适当的保障措施达成共识,而不是假装相关信息不存在。
这是一个涉及表达、个人自由和风险的复杂问题。我希望推动人们负责任地使用这项技术及其提供的信息,也欢迎不同意见。这些讨论令人不安且很困难,但这正是继续讨论的理由。
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