все равно создает высокорисковые ре
Posted: Sun Feb 02, 2025 6:56 am
Предложенное определение «системы ИИ» представляется расплывчатым.
Фразы «машинная система» и «влиять на физическую или виртуальную среду» можно, пожалуй, применить ко всем машинам и программному обеспечению, а не только к машинному обучению (что мы на самом деле имеем в виду, когда говорим «ИИ»).
Единственное ключевое слово, которое отличает простое программное обеспечение от ИИ, — это «вывод » , но не совсем понятно, что оно означает.
Эта неоднозначность становится сложной при работе с программным обеспечением, которое не использует методы машинного обучения, но шения/результаты.
Например, в 2016–2019 годах правительст база данных телеграмм марокко во Австралии внедрило автоматизированную систему Robodebt.
Он был разработан для расчета непогашенной задолженности налогоплательщиков путем сравнения различных источников данных о доходах. Технически он не использовал никакого машинного обучения, но его алгоритм был несовершенным и неправильно рассчитывал долги, что привело к более чем 500 000 ошибочно выданных уведомлений о долгах.
Ошибки Robodebt стали причиной ненужного стресса для многих налогоплательщиков, включая даже несколько трагических случаев самоубийства.
Фразы «машинная система» и «влиять на физическую или виртуальную среду» можно, пожалуй, применить ко всем машинам и программному обеспечению, а не только к машинному обучению (что мы на самом деле имеем в виду, когда говорим «ИИ»).
Единственное ключевое слово, которое отличает простое программное обеспечение от ИИ, — это «вывод » , но не совсем понятно, что оно означает.
Эта неоднозначность становится сложной при работе с программным обеспечением, которое не использует методы машинного обучения, но шения/результаты.
Например, в 2016–2019 годах правительст база данных телеграмм марокко во Австралии внедрило автоматизированную систему Robodebt.
Он был разработан для расчета непогашенной задолженности налогоплательщиков путем сравнения различных источников данных о доходах. Технически он не использовал никакого машинного обучения, но его алгоритм был несовершенным и неправильно рассчитывал долги, что привело к более чем 500 000 ошибочно выданных уведомлений о долгах.
Ошибки Robodebt стали причиной ненужного стресса для многих налогоплательщиков, включая даже несколько трагических случаев самоубийства.