从ChatGPT到AGI:生成式AI的媒介特质与伴生风险(五)的训练数据。随着 AI 生成的内容充斥互联网,它正在破坏 未来大模型训练的数据。 如今,人工智能已经强势侵入人类的互联网,极大地改 变了网上文本和图像的生成和传播系统。牛津大学、剑桥大 学、帝国理工大学、多伦多大学研究人员发现,使用 AI 合 成数据训练 AI,在进行 9 次迭代后,模型开始出现诡异乱码进而直接崩溃,相关研究论文登上 Nature 封面。[4]研究人 员发现,如果大模型在数据训练中不加区别地使用0 魔豆 | 5 页 | 162.88 KB | 4 月前3
100条定律 网络舆情的原始微博法则报道总能得到更广泛传播。在自相矛盾的证据面前,人们往 往首先罔顾事实,诉诸情绪,中立客观报道很难引起共鸣。 传言谣言几乎与人类历史同龄,随着互联网兴起和普及, 更加变得无处不在。2007 年 4 月 16 日,弗吉尼亚理工大学 发生枪击案。一个韩裔学生身穿防弹衣,携带两把手枪打死 32 人,最后举枪自杀。《芝加哥太阳报》率先曝料,称凶手 可能是中国留学生江伟恩。该报专栏作者麦克·斯尼德称, 这名 24 岁冷血杀手于0 魔豆 | 9 页 | 474.62 KB | 4 月前3
颠覆 未来已来·互联网颠覆性技术变革的机遇与挑战(综述)码。 必须看到,新技术是发展利器,也会成为风险源头。新 一轮颠覆性新技术发展具有不稳定性,运用不当、管理不好 会引发重大风险。“技术既不好也不坏,它也不中立的。”19 85 年,美国乔治亚理工大学技术史学教授梅尔文·克兰兹伯 格(Melvin Kranzberg),基于冷战时期案例总结提出科技六 条定律,其中第一条就是“技术既不好也不坏,它也不是中 立的”。他用定律来诠释和警示技术的力量与普及所引发的0 魔豆 | 9 页 | 224.78 KB | 4 月前3
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