它应该是语法高手。还是它正在筛选数百万条与用户的对话，而这些对话中由于我们集体与冒号作斗争而充满了错误？ 改进的关键在于人工智能对对话伙伴的认知。有了这种认知，它就能判断何时吸收和与他人分享信息。 GenAI 意识 从正确的来源获取建议 当我向我的网球教练询问如何完美地打出一记后旋球时，我会牢记他的建议。
如果他转过身来告诉我将 80% 的股票投资于一家电子商务初 线数据 创公司，我会持怀疑态度。我们会评估意见和分享者的信息的有效性。 当我们让人工智能自由地处理数百万用户的互动时，这些数据将被汇编成一堆未分类的材料。为了提高人工智能的准确性，用户应该有办法自愿分享关键信息，如母语、职业、资格、位置和年龄。作为人类，我们会对周围的人进行无休止的观察，直到我们相信他们会影响我们的决策。
这是有根据和无根据意见的基本论点。有根据的意见，比如医生的医疗建议，是有分量的。无根据的意见，比如出租车司机诊断电器问题，则要受到怀疑。 为了减少因用户生成内容而导致的 AI 错误，我们必须为用户提供一种安全的方式来分享个人信息，同时又不损害数据隐私。有了更具代表性的数据和背景，下一步就是关注文化上熟练的 NLP 工程师和机器学习开发人员。