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    AI標(biāo)題生成(ai標(biāo)題生成器在線)

    發(fā)布時間:2023-04-02 02:20:42     稿源: 創(chuàng)意嶺    閱讀: 136        當(dāng)前文章關(guān)鍵詞排名出租

    大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于AI標(biāo)題生成的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    AI標(biāo)題生成(ai標(biāo)題生成器在線)

    一、艾耕科技CEO韋嘯:可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化

    作者 | 維克多

    編輯 | 琰琰

    7月9日,在2021年世界人工智能大會的可信AI論壇上,艾耕 科技 CEO韋嘯進(jìn)行了題為 《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化》 的報告。他在報告中指出了AI內(nèi)容生產(chǎn)在“可信”方面遇到的挑戰(zhàn),并給出了三條提高AI內(nèi)容生產(chǎn)可信性的技術(shù)建議:

    1.知識圖譜沉淀行業(yè)專家經(jīng)驗(yàn)提升可控性;

    2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性;

    3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。

    此外,在報告結(jié)束,AI 科技 評論和韋嘯進(jìn)行了一場關(guān)于“AI發(fā)展路徑”的交流,他認(rèn)為當(dāng)前人工智能想要取得突破性進(jìn)展,必須等待其他領(lǐng)域,例如生物學(xué)領(lǐng)域,有突破性的發(fā)現(xiàn)。

    今天的演講題目是《可信AI助力內(nèi)容創(chuàng)作實(shí)現(xiàn)智能化》,分享一下AI在內(nèi)容生產(chǎn)方面遇到的可信挑戰(zhàn)?;仡櫥ヂ?lián)網(wǎng)的前世今生,從門戶網(wǎng)站到搜索引擎、到社交網(wǎng)絡(luò)、再到超級APP,互聯(lián)網(wǎng)發(fā)揮的核心作用是:分發(fā)內(nèi)容。而內(nèi)容生產(chǎn)屬于互聯(lián)網(wǎng)的上游,每年制作物聯(lián)網(wǎng)流通的內(nèi)容成本超過千億。

    人工智能(AI)作為技術(shù)發(fā)展的橋頭堡,未來十年的技術(shù)熱點(diǎn),其一定會在行業(yè)里發(fā)揮巨大的作用。

    目前,AI已經(jīng)能夠生產(chǎn)各種各樣的內(nèi)容,例如強(qiáng)大的GPT-3模型,其內(nèi)容生成能力一度讓人類驚呼。但實(shí)際上,GPT-3生成的大量內(nèi)容都是胡說八道的,沒有辦法直接使用。這對應(yīng)的是AI穩(wěn)定性問題,即生成算法不可控。

    可解釋性,可調(diào)性,是AI生產(chǎn)內(nèi)容過程中碰到的另一個問題。舉個例子,當(dāng)我們用AI進(jìn)行視頻生產(chǎn)時,無論是半自動還是全自動的方式,采用同一模板生成的視頻,在社交平臺上獲得的點(diǎn)贊數(shù)和流量卻不一樣。至于為什么?用戶希望能夠有一個解釋,即是算法出了問題還是其他方面的問題?這就是內(nèi)容生產(chǎn)遇到的AI可解釋性挑戰(zhàn)。

    其實(shí),內(nèi)容生產(chǎn)和內(nèi)容生成不同,今天AI技術(shù)大多僅支持內(nèi)容生成,內(nèi)容生產(chǎn)意味著要為產(chǎn)業(yè)賦能。內(nèi)容生成里的專家主要有主編、編輯和運(yùn)營。而內(nèi)容生產(chǎn)需要將AI技術(shù)有機(jī)整合成一個專家系統(tǒng),包含上述一系列的角色,對于不同角色進(jìn)行不同程度的賦能,從而提高內(nèi)容生產(chǎn)的能力。這也是我們一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。

    它的邏輯是先依靠電商或者品牌的營銷專家,然后基于他們對行業(yè)的理解,用知識圖譜支撐智能素材庫,生產(chǎn)出合適的圖、文內(nèi)容,最后加上運(yùn)營數(shù)據(jù)的回流,就可以構(gòu)成生產(chǎn)力的大幅度提升。

    為了讓這一AI系統(tǒng)生成的內(nèi)容更為可信,我們做了如下的嘗試:1.知識圖譜承載專家經(jīng)驗(yàn)提升可控性;2.專家系統(tǒng)與局部模型提升可解釋性和可調(diào)性;3.強(qiáng)調(diào)人+機(jī)器協(xié)同的工作模式。AI一定會犯錯,人機(jī)協(xié)同是提高AI可信性的舉措之一。

    總結(jié)一下,如果想搭建一個更為可信的內(nèi)容生產(chǎn)平臺,需要遵守三條原則,第一,堅守向善價值觀,不做惡;第二,建立評估體系,保證系統(tǒng)生產(chǎn)的內(nèi)容可信;第三,明確算法系統(tǒng)的責(zé)任。我們可以感受到,互聯(lián)網(wǎng)充滿了不可信的內(nèi)容,已經(jīng)對 社會 產(chǎn)生極大負(fù)面的價值,我們希望算法設(shè)計出之后,其所承擔(dān)的責(zé)任能有清晰的界定和邊界。

    AI 科技 評論:請問您如何看待可信AI?

    韋嘯:可信AI 包括幾個方面:穩(wěn)定性、可解釋性、可調(diào)性、公平性等等。這意味著可信AI不是一個概念,更多的衡量如何把一個技術(shù)更好的賦能各個場景。

    關(guān)于構(gòu)建可信AI需要四方面的發(fā)力:

    1.技術(shù)和學(xué)術(shù)上的突破。機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的黑盒性是AI可信問題的源頭之一,很多AI技術(shù)如自動駕駛,AI醫(yī)療影像的應(yīng)用,背后其實(shí)有可解釋性,可控制性的缺陷,邢波老師的Petuum,就考慮了如何提升黑盒模型的debuggability。楊強(qiáng)老師主推的聯(lián)邦學(xué)習(xí),又在一定程度上能解決數(shù)據(jù)隱私問題,所以技術(shù)的發(fā)展,肯定能夠帶來更多可信的解決方案。

    2.政策、法律衡量責(zé)任。一個算法存在開發(fā)者和使用者,但算法出錯,如何衡量雙方的責(zé)任,是需要政策制定者考慮的事情。

    3.遵守商業(yè)道德準(zhǔn)則。算法即技術(shù),技術(shù)中立,向善的人使用,會產(chǎn)生好的結(jié)果,心懷不軌的人使用,會產(chǎn)生惡果。

    4.明確可信的目標(biāo)。所有的算法都針對一個目標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化,我們在設(shè)立這個目標(biāo)的時候,能否將可信作為一個目標(biāo)衡量?

    AI 科技 評論:相比深度學(xué)習(xí),傳統(tǒng)AI模型的可解釋性比較好,您如何看待兩者的關(guān)系?

    韋嘯:我舉個例子,美國人工特別昂貴,很多車主自己動手修車。衡量一個修車匠是否能“打”的一個標(biāo)準(zhǔn)是:修車工具箱里工具種類是否豐富。這個工具箱可能有一些17世紀(jì)就有的改錐,也可能有新開發(fā)的智能電鉆。其實(shí),老改錐還是新電鉆都存在于工具箱里,使用哪種鋸子修車取決于具體的場景。

    類比到AI內(nèi)容生產(chǎn)領(lǐng)域,GPT-3這一模型確定能夠提高基底模型表現(xiàn),在從語料庫提取特征方面,非常高效。但是,有些場景要求生成的內(nèi)容絲毫不能出錯,例如寶馬X5的排量是2.4,如果AI生成的是2.5,顯然就不符合要求。因此,這時候如果采用經(jīng)典的PCFG,效果反而會更好。

    因此,深度學(xué)習(xí)也好,傳統(tǒng)模型也好,它們都在工具箱里,如何使用,關(guān)鍵要看具體的場景。所以,我們創(chuàng)業(yè)者也要摒棄一個觀點(diǎn):新工具不一定比傳統(tǒng)工具產(chǎn)生更大的商業(yè)價值,畢竟一些比較老的模型研發(fā)成本比較低,新模型(深度學(xué)習(xí))研發(fā)成本比較高。

    AI 科技 評論:AI內(nèi)容生成領(lǐng)域,遇到哪些可信方面的挑戰(zhàn)?

    韋嘯:正如我演講中提到的,第一是穩(wěn)定性,我們在用工具創(chuàng)造標(biāo)題的時候,有些生成的內(nèi)容質(zhì)量高,有些卻不通順;第二是可解釋性,同一組算法生成的視頻,卻獲得了不同的流量反饋,人工干預(yù)也無法總結(jié)優(yōu)化的路徑;第三是AI系統(tǒng)一定會犯錯,不管什么模型,只要場景足夠復(fù)雜系統(tǒng)就一定會犯錯。這時候需要人機(jī)配合,往往可以大幅提高工具使用的可信度。

    AI 科技 評論:在實(shí)際操作過程中,AI還無法取代人類?

    韋嘯:在某些特定領(lǐng)域,AI可以取代人工,但也不能取代人。工具取代人工一直在發(fā)生,例如超市售貨,很多時候顧客選品掃碼支付不需要和售貨員互動,即便如此,無人超市也沒有普及,這就側(cè)面說明了售貨員還有他存在的價值。但也不得不承認(rèn),超市管理中,現(xiàn)在所用到的人力成本比原來要少很多。

    AI內(nèi)容生產(chǎn)也是如此,某些情況下,AI剪輯視頻的質(zhì)量和操作精度已經(jīng)超過人類了,但是仍然需要人類進(jìn)行審核、把關(guān)。

    AI 科技 評論:目前人工智能的發(fā)展,呈現(xiàn)出“大”的特點(diǎn),例如大數(shù)據(jù)集、大模型,您如何看待?

    韋嘯:技術(shù)發(fā)展的路徑非常復(fù)雜,存在很多不同的道路,大模型只是一條 探索 路徑,但肯定不是唯一的路徑。之前在和學(xué)者進(jìn)行交流的時候,他們表達(dá)的一個觀點(diǎn)是:其實(shí)人工智能領(lǐng)域也在期待其他學(xué)科,例如腦科學(xué)的突破,例如直到今天,我們清楚的知道人腦對于一些觀察和決策的工作機(jī)理,例如顏色是如何被探測和判斷的,但是高級的認(rèn)知例如紅色這個概念,大腦如何存儲和計算,卻沒有很好解釋。而這些解釋上的突破,很有可能為算法的設(shè)計提供全新的思路,在大模型之外,為AI的應(yīng)用打開新的場景。

    由于微信公眾號試行亂序推送,您可能不再能準(zhǔn)時收到AI 科技 評論的推送。為了第一時間收到AI 科技 評論的報道, 請將“AI 科技 評論”設(shè)為星標(biāo)賬號在看”。

    二、可以用ai智能偽原創(chuàng)軟件做圖文發(fā)到自媒體上嗎

    可以

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    三、量子速寫一天能生成幾次

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    四、哪些寫作文神器

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    二丶Giiso寫作機(jī)器人

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