使用通用AI模型进行特定任务的挑战

使用通用AI模型（如生成代码）可能会导致问题，因为这类似于使用未知来源的代码，可能不符合个人标准和质量。为了解决这一问题，创建专用或专门的模型可能是一个有效的方法。

NDC Oslo 2023的讨论

在NDC Oslo 2023会议上，Luise Freese和Iona Varga讨论了AI模型和伦理的实际困境。Varga指出，人工智能虽然暗示了实际智能的感觉，但实际上它是通过连接节点来模拟大脑中的神经元和突触，因此被称为人工网络或智能。Freese补充说，计算机依赖晶体管工作，晶体管只是开关的组合，AI算法通过统计数据进行预测、分类或组合，而不是真正思考。

通用模型的局限性

Varga提到，使用通用模型（如大型语言模型LLM）进行特定任务时，模型无法自我验证，因为它被设计为生成内容而非验证内容。Freese认为，试图用一个AI模型解决所有AI问题会导致自我放大的恶性循环，而应使用更专门的模型来达到良性循环。

AI生成代码的问题

AI可以生成代码，但其安全性和质量是否符合标准，只能由人类来评估。Freese指出，调试他人编写的代码比调试自己从一开始就参与的代码更难。Varga还提到，通用模型可能无法区分特定版本的代码库，导致生成的代码可能混合了不同版本的内容。

AI在问题解决中的角色

Varga认为，AI在解决问题时是一个很好的起点，但后续的检查、验证、修改和重写工作往往被低估，这些步骤至关重要。

InfoQ采访摘要

在InfoQ的采访中，Freese和Varga进一步探讨了AI的挑战。Varga表示，AI本身并不注定失败，但在某些情况下，由于虚假数据和扭曲的事实，AI的输出可能不可信。Freese强调，伦理本身并不能解决问题，但它可以作为一种工作方式，帮助提高数据的包容性和减少偏见。

结论

总的来说，使用通用AI模型进行特定任务存在诸多挑战，尤其是在生成代码和验证输出方面。创建专用模型、加强人类审查以及遵循伦理原则，是应对这些挑战的关键。