Como deve ser compreendida a alinhamento de IA? Existem opiniões que defendem que, na sua essência, é uma propriedade de restrição de campo (field-bound property), e não algo alcançado através de otimização direta. Essa característica é moldada por mecanismos recursivos e por uma posição comum. Em outras palavras, o alinhamento não é apenas uma questão técnica, mas reflete mais as restrições inerentes ao próprio paradigma de pesquisa. Essa mudança de estrutura oferece importantes insights para a pesquisa em IA: em vez de buscar um único objetivo de otimização, construir sistemas recursivos que atendam às características do campo e formar um consenso acadêmico podem impulsionar a IA em direção a um caminho mais seguro e controlável.
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DogeBachelor
· 3h atrás
Mesmo, a questão do alinhamento não é simplesmente um problema técnico, eu já tinha dito isso há muito tempo
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BloodInStreets
· 3h atrás
Ah, basicamente, a questão de alinhamento não pode ser resolvida apenas com otimizações e investimento; é preciso um consenso na indústria para sustentar... Essa lógica soa muito como uma falsa recuperação no fundo do mercado, com muitas aparências.
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WalletWhisperer
· 3h atrás
Ai, mecanismo recursivo e consenso acadêmico? Parece que estamos a dizer "primeiro temos de unificar o entendimento antes de agir", já com esse tom.
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GamefiEscapeArtist
· 3h atrás
Ai, mais uma vez aquela narrativa de "consenso maior que tecnologia" ... dita de forma agradável, mas parece que ainda estamos a dar voltas?
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RektDetective
· 3h atrás
Meu Deus, esta passagem é um pouco difícil de entender... restrições de domínio? Mecanismo recursivo? Parece que alinhamento não é algo que possa ser simplesmente otimizado.
Como deve ser compreendida a alinhamento de IA? Existem opiniões que defendem que, na sua essência, é uma propriedade de restrição de campo (field-bound property), e não algo alcançado através de otimização direta. Essa característica é moldada por mecanismos recursivos e por uma posição comum. Em outras palavras, o alinhamento não é apenas uma questão técnica, mas reflete mais as restrições inerentes ao próprio paradigma de pesquisa. Essa mudança de estrutura oferece importantes insights para a pesquisa em IA: em vez de buscar um único objetivo de otimização, construir sistemas recursivos que atendam às características do campo e formar um consenso acadêmico podem impulsionar a IA em direção a um caminho mais seguro e controlável.