یک همکاری نوآورانه بین یک استارتاپ فناوری و یک آزمایشگاه تحقیقاتی در حال انقلابی شدن در دنیای هوش مصنوعی (AI) است با هدف بهبود قابلیت اطمینان جلادیه ها (ویژه) راهنمایی کننده های مجازی. استارتاپ فناوری Liner با آزمایشگاه تحقیقات تعاملی دانشگاه پیشرفته علوم و فناوری کره (KAIST) هم پیوسته تا یک معیار برای اندازه گیری اعتمادسنجی عامل های هوش مصنوعی توسعه دهند. این پروژه بانوی میلاد لاینر استارتاپ برای اولین همکاری تحقیقاتی خود با یک مؤسسه آکادمیک معتبر بهبود قابلیت اعتمادی سیستم های هوش مصنوعی را نشان می دهد.
اینتیجه تحقیقات مشترک بین Liner و KIXLAB متمرکز بر این است که تا مارس 2025 مجموعه داده های معیاری برای اندازه گیری و نظارت بر قابلیت اعتمادی سیستم های عامل هوش مصنوعی ایجاد کنند. با تشخیص نقش حیاتی اعتماد در پذیرش عمومی فن آوری های هوش مصنوعی، هر دو طرف به اختصاص یافتن به مسائل اعتماد به نفس، مانند هالوسیون ها در سیستم های هوش مصنوعی اختصاص داده اند.
Liner، شناخته شده به خاطر خدمات عامل جستجوی هوش مصنوعی خود، قدم های قابل توجهی در بخش هوش مصنوعی برداشته است و جزئی از خدمات وب برتر در ایالات متحده است. علاوه بر این، KIXLAB از KAIST به خاطر برتری های خود در تحقیقات تعامل انسان و کامپیوتر (HCI) معروف است. از طریق همکاری خود، آنها هدف دارند تا کاربران را با ارزش معنوی فراهم کنند و اعتماد به موتورهای جستجوی هوش مصنوعی را بهبود ببخشند و در نهایت به پیشرفت تکنولوژی عامل ها هوش مصنوعی کمک کنند.
استاد کیم جو هو از KAIST احساس هیجان را در تطابق دیدگاه لاینر با تخصص KIXLAB بیان کرد و برجسته سازی پتانسیل منتفع و بهبود اعتماد به موتورهای جستجوی هوش مصنوعی را به عنوان معرفی کرد. مدیر عامل لاینر، کیم جین وو، بر اهمیت پروژه نه تنها در پیشروی منافع متقابل بلکه همچنین در بهبود مداوم فن آوری عامل های هوش مصنوعی لاینر برای تقویت اعتماد و رضایت کاربر تأکید کرد.
کشف ابعاد جدید در بهبود اعتماد به راهنمایی های مجازی
در منظری پیشرفته از هوش مصنوعی (AI)، پژوهشگران و شرکت های فناوری به صورت مداوم به دنبال روش هایی برای بهبود قابلیت اعتمادی راهنمایی های مجازی هستند. در حالی که تلاش های همکاری بین لاینر و KIXLAB دیدنی است، اما جنبه های اضافی در این استخوان برای قابلیت اعتماد بهبود یافته و اطمینان کاربران در سیستم های AI باید مورد توجه قرار گیرد.
چه پرسش‌های کلیدی در تعقیب قابل اعتمادیت در راهنمایی‌های مجازی به وجود می‌آورند؟
یک پرسش حیاتی که مطرح می شود این است که چگونه به طور موثر اعتماد به عامل های هوش مصنوعی را اندازه گیری و بررسی کنیم. ایجاد مجموعه داده های معیاری، همانطور که Liner و KIXLAB پیگیری کرده اند، یک قدم قابل توجه است، اما نیاز به تفحص عمیق تر درباره طبیعت ذهنی اعتماد و نحوه تغیییر در میان کاربران وجود دارد، درک نواژه های اعتماد می تواند به طراحی و استفاده از تکنولوژی های AI تأثیر فراوانی داشته باشد.
چه چالش ها یا اختلافات اصلی مرتبط با بهبود اعتماد به راهنمایی های مجازی وجود دارد؟
یک چالش در مقابل قرار گرفتن در حال بررسی مسائل تبعیض و شفافیت در سیستم های AI است. اطمینان حاصل کردن از اینکه راهنمایی های مجازی به پاسخ های منصفانه و بی طرف در برابر پرسش های گوناگون کاربران ارائه دهند برای ساختن اعتماد ضروری است. اختلافات ممکن است به طرح سواستفاده های اخلاقی فرآیندهای تصمیم گیری AI، به ویژه در حوزه های حساس مانند بهداشت یا امور مالی، منجر شود. یک تعادل بین نوآوری و مسئولیت اخلاقی حفظ کردن یک چالش بحرانی می ماند.
چه مزایا و معایبی از تمرکز بر بهبود اعتماد در سیستم های AI وجود دارد؟
مزایای تمرکز بر قابل اعتمادی شامل افزایش رضایت کاربر، وفاداری او و نرخ‌های پذیرش بالاتر فن آوری های AI است. ساختن اعتماد می تواند به تعاملات انسان-ماشین اثربخش تر و مشارکت کاربران درازمدت منجر شود. با این حال، یک معایب ممکن است در خصوص طبیعت پیچیده و چند جانبه اعتماد وجود داشته باشد که ممکن است نیازمند تلاش ها و منابع مداوم برای حفظ باشد. علاوه بر این، معیارهای اعتماد خیلی سختگیرانه ممکن است منجر به محدودیت هایی که توانایی کاملی از قابلیت های AI محدود می کند.
در هدایت منظری پیچیده از قابلیت اعتمادی هوش مصنوعی، ضروری است که ذینفعان همکاری و تحقیق و نوآوری را به سوی ایجاد راهنمایی های مجازی هدایت کنند که نه تنها در عملکرد برجسته عالی هستند بلکه نیز اعتماد و قابلیت اعتماد بین کاربران را الهام می بخشند.
برای کاوش های بیشتر در پیشرفت های هوش مصنوعی و بحث های مرتبط با اعتماد، به وب سایت رسمی KAIST مراجعه کنید.
The source of the article is from the blog klikeri.rs