對工研院可信任 AI 驗證機制的看法

verify it, the trust it - DALL·E 產生。

最近,工業技術研究院(ITRI)在人工智慧發展方面投入了大量資源,其中一個重點是根據國際行業標準建立本地化的 「可信任人工智慧評估系統和服務」。

該評估體系強調幾個關鍵領域,包括理解人工智慧(確保因果關係的可追溯性並制定相關規範)、維護人工智慧(在模型訓練過程中納入道德準則)、穩定人工智慧(進行監測和檢測,並在必要時發出更正或警告)以及最佳化人工智慧(持續檢測模型中的偏差並加以改進)。

下面,我將闡述我對可信任工智慧算法驗證機制各個方面的看法。

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臺灣該採用的人工智慧人才培育策略(2018 版本)

根據記憶,寫了一篇根據 2018 年時空背景,我那時對 AI 人才培育的觀點。這應該是我首次出現 AI 訓練師的想法,供 AI 相關從業人員參考,本文透過 ChatGPT 交互產出,並不嚴謹,廢話很多,目的只是概略交待想法出處,沒有多迭代個幾次,讓其行文流暢。

如今是 2023 年,自然語言處理的進展是我當初沒預想到的,現在的觀點大抵相同,但當在所增補。

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AI 詠唱者不是個好的代稱

這幾日「提示工程」(Prompt Engineering)相關文件看越多,越發覺得「詠唱」是個很糟的形容詞。 並且可能給予不熟悉 AI+ 應用的人對於使用這類類人工具錯誤的想像。

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使用 ChatGPT 時該不該有禮貌?

提示工程(Promoting Engineering )目前被熱烈討論中,除了到處可見, 可重現結果,經過多人使用驗證,效果顯著提示內容外,也有人開始從理論出發, 給予非電腦科學背景的操作指引(連結一)。

可見未來,操作提示是一項很重要的技能。

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AI 時代的文學程式設計

朋友 Thinker Li 最近展示了他如何跟 Github Copilot 結隊編程的紀錄,展示從註解開始撰寫程式碼的新流程(連結)。其實,我這幾日也都是如此編程。在有了 Github Copilot, ChatGPT,以及之後可能推出的 Test Copilot。讓我驚覺五年前的情境想像,似乎真的到來了,屬於「文學編程」(Literate Programming)的文藝復興時刻。

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