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けっこう的を外してるけど、うまいこと取り繕ってる感じ言い訳やごまかしが得意な人っぽく見えてたこっちが詳細を知ってることを聞くとけっこうスカタンな事言ってくるしまだまだ学習が足りないのでしょうけど、「AIだから」と信じ切って意思決定しそうな人たちがいたら怖い
明らかな嘘を、違うだろ!と指摘してやったら、「いやいやお前が間違っている、これが正しい」(意訳)と返してきやがった。かなり強情っぱりな性格をしていると思う。
それはそうと、間違った学習を新たな学習によって矯正する技術って確立しているのだろうか?一度間違ったデータを組み込んで複数の領域に悪影響を与えてしまうと、それを除去するのって難しい気がする。
# 丁度Wikipediaから誤りや嘘を完全除去するのが難しいように(メカニズムは全然違うけど)。
>一度間違ったデータを組み込んで複数の領域に悪影響を与えてしまうと、それを除去するのって難しい気がする。
悪貨は良貨を駆逐するでしょうか
この先どうころんでいくのか見もの
みんなで嘘を教え込んでたらそうなるだけ。今まで散々やってきた話なんだよな。
ただしみんなが気軽にAIを使うことによって「間違ったデータ」が爆増する恐れがある。人間が手に負えなくなるからそこもまたAI任せ。
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「毎々お世話になっております。仕様書を頂きたく。」「拝承」 -- ある会社の日常
何回か使ってみた (スコア:1)
けっこう的を外してるけど、うまいこと取り繕ってる感じ
言い訳やごまかしが得意な人っぽく見えてた
こっちが詳細を知ってることを聞くとけっこうスカタンな事言ってくるし
まだまだ学習が足りないのでしょうけど、「AIだから」と信じ切って意思決定しそうな人たちがいたら怖い
Re: (スコア:0)
明らかな嘘を、違うだろ!と指摘してやったら、「いやいやお前が間違っている、これが正しい」(意訳)と返してきやがった。かなり強情っぱりな性格をしていると思う。
それはそうと、間違った学習を新たな学習によって矯正する技術って確立しているのだろうか?
一度間違ったデータを組み込んで複数の領域に悪影響を与えてしまうと、それを除去するのって難しい気がする。
# 丁度Wikipediaから誤りや嘘を完全除去するのが難しいように(メカニズムは全然違うけど)。
Re:何回か使ってみた (スコア:1)
>一度間違ったデータを組み込んで複数の領域に悪影響を与えてしまうと、それを除去するのって難しい気がする。
悪貨は良貨を駆逐する
でしょうか
この先どうころんでいくのか見もの
Re: (スコア:0)
みんなで嘘を教え込んでたらそうなるだけ。
今まで散々やってきた話なんだよな。
Re: (スコア:0)
ただしみんなが気軽にAIを使うことによって「間違ったデータ」が爆増する恐れがある。
人間が手に負えなくなるからそこもまたAI任せ。