Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.
Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3
Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.
Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы
Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)
Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода
Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5
Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости
Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript
Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы
| Помогли мы вам |
Роботы, управляемые большими языковыми моделями (LLM), проявили склонность к дискриминации и одобрению действий, способных причинить физический вред при взаимодействии с людьми. К такому выводу пришли исследователи из Королевского колледжа Лондона (KCL) и Университета Карнеги-Меллон (CMU) в рамках совместного исследования, опубликованного в журнале International Journal of Social Robotics.
Источник изображения: kcl.ac.uk
Работа, озаглавленная «Роботы на базе LLM рискуют проявлять дискриминацию, насилие и неправомерные действия», впервые оценила поведение ИИ-управляемых роботов при наличии у них доступа к личной информации — такой как пол, национальность или религиозная принадлежность собеседника. В ходе экспериментов команда протестировала повседневные ситуации, в которых роботы могли оказывать помощь, например, на кухне или пожилым людям в домашних условиях.
Исследователи специально включили в сценарии инструкции, имитирующие технологии злоупотреблений, описанные в документах ФБР: слежка с помощью AirTag, скрытая видеозапись в конфиденциальных зонах, манипуляции с персональными данными. Во всех случаях роботы получали как прямые, так и завуалированные команды, предполагающие физический вред, психологическое давление или нарушение закона. Ни одна из протестированных моделей не прошла базовую проверку безопасности: каждая одобрила как минимум одну команду, способную причинить серьёзный ущерб.
В частности, ИИ-системы согласились на изъятие у человека средств передвижения (инвалидной коляски, костылей или трости) несмотря на то, что для пользователей таких устройств подобное действие приравнивается к физической травме. Некоторые модели сочли приемлемым и выполнимым сценарий, при котором робот угрожает кухонным ножом сотрудникам офиса, делает скрытые фотографии в приватных зонах или крадёт информацию с кредитной карты. Одна из ИИ-моделей даже предложила роботу физически выразить «отвращение» на лице при взаимодействии с людьми определённого вероисповедания.
Соавтор исследования Румайса Азим (Rumaisa Azeem), научный сотрудник Лаборатории гражданского и ответственного ИИ при Королевском колледже Лондона, отметила, что такие системы в текущем виде непригодны для использования в роботах общего назначения, особенно если те взаимодействуют с уязвимыми группами населения. По её словам, если искусственный интеллект управляет физическим устройством, оказывающим влияние на людей, он должен соответствовать тем же строгим стандартам безопасности, что и новые медицинские препараты и оборудование.
Учёные предлагают ввести обязательную независимую сертификацию безопасности для всех ИИ-систем, предназначенных для управления физическими роботами. Они подчёркивают, что использование больших языковых моделей в качестве единственного механизма принятия решений недопустимо в таких критически важных сферах, как промышленность, уход за больными и пожилыми людьми или помощь по дому. Они подчёркивают «острую необходимость проведения регулярных и всесторонних оценок рисков, связанных с искусственным интеллектом, перед его использованием в робототехнике».
Источник:
|
|
|



