具有價值的靈感，往往不是源於單一的「靈光乍現」
想要改善AI，不是多餵數據就行
Adding More Data Isn't the Only Way to Improve AI
插畫／Daniel Liévano
若想提升AI的效能，我們直覺認為：那就餵它更多數據。只要這樣就好嗎？為了支持愈來愈龐大的AI模型，不但會超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡，更別說如果AI的演算法已經存在錯誤，再多數據都無法改善這個問題。也許AI需要的是來自人類其它面向的協助，用另一種方式來推動AI持續進化。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 1/ 字數: 65)
人工智慧（AI）藉由分析某個特定的數據集與偵測其中的模式，來獲得「智慧」。它對這個數據集以外的世界一無所知，因此產生了許多種危險。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 2/ 字數: 227)改變一個像素，就可能混淆AI系統，讓它將一匹馬誤認為一隻青蛙，或者更可怕的是，在醫療診斷或機器操作上出錯。AI完全依賴數據集也引發了嚴重的安全漏洞：惡意代理程式（malicious agent）可以在數據中引入幾乎無法察覺的微小變化，藉以欺騙AI演算法。最後，AI系統「不知道自己不知道什麼」，可能會自信滿滿地做出錯誤預測。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 3/ 字數: 327)增加更多數據並不一定能克服這些問題，因為實際的商業和技術限制永遠會局限數據的數量。而且，要處理大型數據集，就需要愈來愈龐大的AI模型，這超出現有硬體的能力，也會讓AI以不利於永續發展的方式增加碳足跡。
(不符合) 小於6段 & 小於700字 (段落: 4/ 字數: 506)我們已經找出一種替代補救措施：將數據驅動的AI，連結...
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