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生成式人工智能
• 只有在明确定义 GenAI 模型输出要求的主题专家的帮助下，偏见才能得到缓解。确定应保护公平性的受保护类别（例如性别、种族）以及应如何衡量公平性和包容性尤为重要。 • 虽然 GenAI 可以帮助审查和开发代码以及找到解决逻辑和技术问题的方法，但逻辑和数学推理的正确性不能被视为理所当然。 • 虽然 GenAI 可以成功地自动生成平凡的预约取消电子邮件，但 GenAI 系统生成的内容应始终经过事实核查。只有人为参与才能减轻幻觉的风险以及算法可能泄露敏感数据或不情愿地复制训练数据中已经存在的内容的风险。 • 只有经验丰富的创意人员和设计师才能验证 GenAI 模型生成的内容是否符合您的企业品牌、愿景和语气。 ChatGPT 的沟通风格是通过平均化示例来预测序列中最有可能出现的下一个单词，这可能缺乏个性和吸引力。Gartner 预计，30% 的对外营销信息将在 GenAI 的帮助下开发。如果你盲目依赖 GenAI 算法的输出，你将如何脱颖而出？
生成ai
1。专家系统是基于规则的，因此可以解释但在扩展方面有限。2。使用逻辑和推理的专家系统将在1960 - 70年代将斯坦福大学的Edward Feigenbaum和Joshua Lederberg归功于。3。在财务专家系统中，用于风险分析，投资组合管理，投资建议。4。他们可以分析市场趋势，经济指标，财务数据，以实现知情决策。5。在法律领域中，专家系统可用于法律研究，案例分析，文件审查等任务。6。这可以帮助律师和法律专业人员做出明智的决定。7。专家系统的一个例子是在1970年代开发用于诊断细菌感染并推荐抗生素治疗的mycin。8。Eliza，第一个AI Chatbot，是由MIT的德国计算机科学家Joseph Weizenbaum（1923-2008）于1966年使用Symbolic AI开发的。
