本文《释放创造力：探索人工智能在设计和开发中的力量》作者Anushka Singh提出了一个重要的问题，即如何利用人工智能（AI）来激发创造力，并将其应用到设计和开发领域中。本

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文主要讨论了以下几个方面：
1. 创造力的定义与特点
首先，本文对创造力的概念进行了解释。创造力是指个体在面临问题或挑战时，能够产生新的、独特的解决方案或产品的能力。这一过程需要具备创新思维和想象力，并且可以通过不断尝试和实践来提高。
2. 创造力的重要性
创造力对于个人和组织来说都具有非常重要的地位。它能够帮助我们在面对复杂问题时找到新的解决方案，推动社会的进步和发展。此外，创造力还能激发个人的兴趣、满足内心需求，并带来成就感。
3. 人工智能与创造力的关系
人工智能作为一种新兴技术，可以为我们提供更大的创造力。通过利用AI，我们可以从海量的数据中挖掘出有价值的信息，发现新的模式和规律，从而激发我们的创新思维。此外，AI还能够帮助我们快速生成设计方案、进行自动化测试等工作，大大提高了效率。
4. 创造力的发展与培养
本文提出了几个方法来促进创造力在设计和开发领域中的发展：
（1）提供多样性的学习机会：通过接触不同的事物、文化和思维方式，可以激发个人的创新能力。例如，参加跨学科的项目或活动，或是与来自不同背景的人合作。
（2）培养创造力的环境：为个人创造力提供一个支持和鼓励的环境。可以在工作中设置灵活的时间安排、允许尝试错误等，以激发个人的创造性思维。
（3）利用AI工具进行创新：通过使用人工智能技术，如机器学习、自然语言处理等，可以帮助我们更好地理解和分析数据，从而发现新的机会和解决方案。同时，AI还可以提供设计辅助工具，如自动化绘图软件、虚拟现实技术等，以支持创造力的发展。
5. 创造力在设计与开发中的应用
本文提到了人工智能在设计和开发领域中的一些具体应用：
（1）产品设计：利用AI生成的数据分析结果，可以帮助我们更好地了解用户需求，并提供个性化的解决方案。同时，通过自动化设计工具，我们可以快速生成多种不同的设计方案，从而激发创造力。
（2）软件开发：人工智能技术在软件开发中的应用也非常广泛，如自然语言处理、机器学习等，可以帮助我们更好地理解用户需求，并提供个性化的解决方案。此外，通过自动化测试工具，我们可以快速生成大量的测试用例，从而提高效率。
总之，本文提出了利用人工智能来激发创造力的重要性和方法。通过培养创造力并将其应用到设计与开发领域中，可以推动社会进步，并为个人带来成就感。此外，AI作为一种新兴技术，也可以提供更多的机会和工具，以支持创造力的发展。

最近，OpenAI发布了一份GPT-2模型的泄露文件，这引起了全球人工智能研究领域的震动。这

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篇文章将对该事件进行详细的中文总结。
首先，我们需要了解一下什么是GPT-2模型。GPT-2（Generative Pre-trained Transformer 2）是一种基于Transformer架构的大型语言模型，具有强大的自然语言生成能力。它由OpenAI团队在2019年发布，并被广泛应用于文本生成、对话系统等领域。
然而，在2021年初，一份名为“GPT-2的泄露文件”的文章突然出现在网络上。这篇文章详细介绍了GPT-2模型的一些内部结构和参数设置，引起了全球人工智能研究者的关注。因为这份泄露文件包含了一些非常重要且敏感的信息，如模型架构、训练数据集等。
这些信息对于其他研究者来说是非常宝贵的，因为他们可以利用这些知识来改进和优化自己的模型。但是，这也引发了关于OpenAI是否应该公开这些信息的问题。因为泄露文件中包含了一些可能被用于恶意目的的敏感信息，如训练数据集中的个人隐私等。
此外，泄露文件还揭示了GPT-2模型的一些潜在问题和限制。例如，它存在一些模式崩溉的问题，即生成的文本往往会陷入某个模式或主题中无法跳出。此外，由于训练数据集的局限性，模型可能存在一定程度的偏见和歧视。
总之，这份GPT-2泄露文件引发了全球人工智能研究领域的一场风波。它揭示了一些重要信息，但同时也引发了关于OpenAI是否应该公开这些信息的问题。此外，它还提醒我们需要更加谨慎地处理和使用大型语言模型，以避免潜在的风险和负面影响。
最后，我们希望这篇文章能够帮助读者更好地理解这个事件，并对人工智能研究领域中的相关问题有所了解。

这篇文章介绍了一项利用人工智能技术进行跨文化情感研究的项目，该项目旨在分析音乐歌词中的情感表达方式，并探索不同文化背景下人们对情感的理解和表达。

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首先，作者提到了传统的情感研究方法存在的问题。传统方法主要依赖于人类主观判断和经验，而忽略了跨文化差异和数据量的限制。此外，这些方法也无法处理大量的音乐歌词数据，因此需要一种更为自动化、准确且可扩展的方法来解决这些问题。

为了解决这些挑战，作者提出了一种基于人工智能技术的情感分析模型。该模型利用了深度学习和自然语言处理（NLP）技术，将音乐歌词转换成情感标签，并进行跨文化比较研究。
具体来说，该项目使用了一个名为“EmoTract”的情感分析工具，它可以自动识别和分类出不同类型的情感，如喜悦、悲伤、愤怒等。通过对大量的音乐歌词数据集进行训练，EmoTract模型能够准确地判断每个单词或短语所表达的情感，并将其转换为情感标签。
在研究中，作者使用了来自不同文化背景下的音乐歌词数据集，如英语、西班牙语和汉语等。通过对这些数据进行分析和比较，他们发现了一些有趣的跨文化差异：

1. 在喜悦的情感方面，不同语言中的表达方式存在明显的差异。例如，英语中常用的“happy”一词在西班牙语中被替换为“feliz”，而在汉语中则使用了“快乐”等词汇。
2. 在悲伤情感上，作者发现了一个有趣的现象，即不同文化中的歌曲往往会以不同的方式表达同一种情感。例如，在英语和西班牙语中，悲伤的情感通常被描述为“sadness”，而在汉语中则更倾向于使用“悲伤”或“忧愁”等词汇。
3. 在愤怒情感上，作者发现了一个有趣的现象，即不同文化中的歌曲往往会以不同的方式表达同一种情感。例如，在英语和西班牙语中，愤怒的情感通常被描述为“anger”，而在汉语中则更倾向于使用“愤怒”或“恼怒”等词汇。
   通过对这些跨文化差异的分析，作者提出了一些关于情感表达和理解的观察结论：
4. 不同语言中的情感表达方式存在明显的差异，这可能与不同文化背景下的社会习惯、价值观念以及情感认知等因素有关。
5. 同一种情感在不同文化中可以有不同的表达方式，反映了不同文化对情感理解和表达的独特性。
6. 情感分析模型能够准确地判断音乐歌词中的情感，并提供跨文化比较研究的工具，有助于更好地了解不同文化背景下的情感认知和表达方式。

总之，这篇文章介绍了一项利用人工智能技术进行跨文化情感研究的项目，通过对大量的音乐歌词数据集进行分析和比较，揭示了不同语言中的情感表达方式存在明显的差异，并提出了一些关于情感理解和表达的观察结论。这种方法有助于更好地了解不同文化背景下的情感认知和表达方式，为跨文化交流提供新的视角和工具。

本文是一篇关于如何在2024年学习人工智能（AI）的路线图。作

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者提出了一个五步骤的计划，帮助读者了解和掌握AI领域中的关键概念、技术和工具。
第一步：了解基础知识
在开始学习AI之前，我们需要先了解一些基本的数学和统计学概念，如概率论、线性代数、微积分等。这些基础知识是理解更高级别的AI算法所必需的。此外，熟悉编程语言也是非常重要的，因为我们将使用它们来实现我们的AI项目。
第二步：学习机器学习
机器学习是人工智能领域中最为广泛应用的一种技术。它涉及到训练模型以从数据中提取模式和规律，并利用这些知识进行预测或决策。在这个阶段，我们将学习如何使用常见的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机器（SVM）、决策树等。
第三步：深入了解深度学习
深度学习是机器学习的一种分支，它利用人工神经网络来模拟人类大脑的工作方式。通过构建多层次的人工神经网络，我们可以解决更复杂的问题，如图像识别、语音识别等。在这个阶段，我们将学习如何使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来实现各种AI项目。
第四步：掌握自然语言处理
自然语言处理是人工智能领域中另一个重要的分支，它涉及到理解和生成人类语言。我们将学习如何使用文本预处理、词向量表示、语义分析等技术，来解决自然语言处理问题，如机器翻译、情感分析等。
第五步：实践项目
最后一步是通过实际项目的练习来巩固所学知识。在这个阶段，我们将选择一个AI领域中的具体应用场景（如图像识别、语音合成等），并利用我们学习到的技术和工具，实现一个完整的AI项目。这样可以帮助我们更好地理解理论，并在实践中积累经验。
总结来说，这篇文章提供了一份详细的路线图，帮助读者了解如何在2024年学习人工智能。这五步骤从基础知识到实际项目都涵盖了AI领域中的重要概念和技术。通过按照这个计划进行学习，我们可以更好地掌握AI，并将其应用于各种实际场景中。
然而，这只是一个大致的路线图，具体的学习过程还需要根据个人兴趣、背景和目标来调整。在实践中，不断探索新的领域和技术，也是非常重要的。希望这篇文章能给读者带来一些启示，并帮助他们在AI领域取得成功！

这篇文章介绍了四种高级的RAG（Relative Absolute Gradient）算法，它们是用于训练神经网络的一种优化方法。这

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些算法可以帮助我们更好地理解和应用梯度下降等常见的优化方法。
1. RAG-Adam
RAG-Adam是一种基于自适应学习率的优化器，结合了Adam优化器的优势与RAG算法的特点。它通过动态调整学习率来平衡模型收敛速度和准确性。在训练过程中，RAG-Adam会根据当前梯度的大小自动调节学习率，从而使得模型在不同阶段具有不同的学习速率。
2. RAG-RMSprop
RAG-RMSprop是一种基于自适应学习率的优化器，与RMSprop类似。它通过动态调整学习率来平衡模型收敛速度和准确性。在训练过程中，RAG-RMSprop会根据当前梯度的大小自动调节学习率，从而使得模型在不同阶段具有不同的学习速率。
3. RAG-Adagrad
RAG-Adagrad是一种基于自适应学习率的优化器，与Adagrad类似。它通过动态调整学习率来平衡模型收敛速度和准确性。在训练过程中，RAG-Adagrad会根据当前梯度的大小自动调节学习率，从而使得模型在不同阶段具有不同的学习速率。
4. RAG-Yogi
RAG-Yogi是一种基于自适应学习率的优化器，与Yogi类似。它通过动态调整学习率来平衡模型收敛速度和准确性。在训练过程中，RAG-Yogi会根据当前梯度的大小自动调节学习率，从而使得模型在不同阶段具有不同的学习速率。
总体来说，这四种高级的RAG算法都可以帮助我们更好地理解和应用优化方法。它们通过动态调整学习率来平衡模型收敛速度和准确性，可以提高训练过程中的效果，并且适用于不同类型的问题。在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的RAG算法，以获得最佳的性能表现。
需要注意的是，这些高级的RAG算法相对于常见的优化方法（如SGD）来说，可能会增加计算复杂度和训练时间。因此，在使用这些算法时，我们应该权衡其带来的好处与额外的计算成本，并根据具体情况进行选择。
总之，这篇文章介绍了四种高级的RAG算法，它们可以帮助我们更好地理解和应用优化方法，提高训练过程中的效果。然而，在实际应用中，我们需要权衡其带来的好处与额外的计算成本，并根据具体情况进行选择。

本文是一份关于学习人工智能（AI）的路线图，旨在帮助读者了解未来五年的AI发展趋势，并提供一些建议和指导，以便他们能够更好地掌握这一领域的知识。

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首先，本文提出了以下几个关键点：
1. AI将成为各行各业的核心技术之一。随着人工智能的不断发展，它已经渗透到我们的生活中，包括医疗、金融、教育等多个领域。在未来五年内，我们可以预见AI在这些行业中的应用会更加广泛和深入。
2. 数据科学将成为学习AI的重要基础知识。数据是AI的核心驱动力，因此掌握数据科学技能对于学习AI至关重要。本文建议读者从数据分析、机器学习等方面开始学习，并逐步扩展到更高级别的技术领域。
3. 深度学习和神经网络将继续发展并成为主流。深度学习是目前最先进的人工智能技术之一，它可以模拟人类大脑中的神经网络，实现复杂任务的自动化处理。在未来五年内，我们可以预见深度学习在图像识别、自然语言处理等领域中得到更广泛应用。
4. 自动驾驶汽车将成为现实。自动驾驶技术是AI的一个重要应用领域，它已经取得了重大进展，并且有望在未来几年内实现商业化。本文建议读者关注这一领域的发展，了解相关技术和趋势，以便更好地适应未来的就业市场。
5. 人工智能伦理将成为一个重要议题。随着AI应用范围的扩大，我们也需要考虑到其可能带来的一系列伦理问题，如隐私保护、人工智能对工作岗位的影响等。本文提醒读者关注这一领域，并积极参与相关讨论和研究。
6. 人机交互将变得更加自然。随着AI技术的发展，我们可以预见未来的人机交互方式会越来越自然，例如语音识别、虚拟现实等技术的应用。本文建议读者关注这一领域，并学习如何利用这些技术改善人机之间的交流和合作。
7. 人工智能与区块链将结合起来。区块链技术可以提供安全可靠的数据存储和传输方式，与AI相结合，可以实现更高效、更透明的人工智能应用。本文提醒读者关注这一领域，并了解如何利用区块链技术来加强AI系统的安全性。
总之，本文旨在为学习人工智能提供一份路线图，帮助读者了解未来五年的发展趋势和关键点。通过掌握数据科学、深度学习等基础知识，以及关注自动驾驶汽车、人机交互等领域的发展，我们可以更好地适应未来的就业市场，并为自己的人工智能之路打下坚实的基础。
最后，本文建议读者积极参与相关讨论和研究，了解最新的技术趋势和伦理问题，以便在学习AI的过程中保持敏锐。同时，也要注意平衡理论知识与实际应用之间的关系，不断练习和实践，以提高自己的技能水平。
总之，本文提供了一份关于未来五年人工智能发展的路线图，希望能够帮助读者更好地了解这一领域，并为他们学习AI打下坚实的基础。

本文介绍了如何使用OpenAI的GPT模型和Vercel平台来构建一个应用程序，该应用程序可以从用户的Netflix观看历史中提取有趣的事实。

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首先，作者介绍了为什么要创建这样的应用程序。他认为，人们通常对自己在Netflix上看过哪些电影或电视剧一无所知，而这些信息可能包含一些有趣的事实。因此，他决定利用OpenAI的GPT模型来分析用户的观看历史，并提取出其中的有趣事实。
接下来，作者详细介绍了如何使用Vercel平台构建应用程序。他首先创建一个新的Vercel项目，然后安装必要的依赖项，如React和Redux。然后，他编写了一个组件来显示用户的观看历史，并利用GPT模型提取出其中的有趣事实。
在实现过程中，作者使用了OpenAI提供的API来调用GPT模型。他将用户的观看历史作为输入传递给模型，然后从输出中提取出与观看历史相关的事实。为了提高准确性和可读性，他还对输出进行了一些处理，如去除无关信息、合并相似的事实等。
最后，作者展示了应用程序的使用效果。他通过在自己的Netflix账户上运行应用程序，并提供一些示例数据来演示如何从观看历史中提取出有趣的事实。例如，他发现自己喜欢看动作片和科幻电影，而这些类型的电影通常都很长；他还发现自己经常会选择剧集而不是电影，因为剧集更容易消磨时间。
总之，本文介绍了利用OpenAI的GPT模型和Vercel平台构建一个应用程序来提取用户Netflix观看历史中的有趣事实。通过分析用户的观看行为，人们可以了解自己对不同类型电影或电视剧的偏好，并从中发现一些有趣的事实。这篇文章提供了一种利用人工智能技术来挖掘个人数据并获取有用信息的方法，可以应用于其他领域，如音乐、书籍等。

本文是一份关于在2024年学习人工智能（AI）的路线图的指南。本

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文将讨论如何从零开始学习AI，并提供了一系列步骤和建议，以帮助读者实现他们的目标。
首先，了解AI是什么非常重要。AI是计算机科学的一个分支，它研究如何使计算机系统模拟人类智能行为。这包括语音识别、图像处理、自然语言处理等领域。在学习AI之前，我们需要对其有一个基本的理解和认识。
接下来，我们可以开始学习一些基础知识，如编程语言（如Python）、数学和统计学。这些都是AI领域中非常重要的工具和概念，掌握它们将为我们未来的学习奠定坚实的基础。
然后，我们可以进一步深入学习机器学习、深度学习等相关技术。这是AI领域中的核心内容之一，它们涉及到如何使用算法来训练计算机系统以进行预测或决策。通过学习这些技术，我们将能够更好地理解和应用AI在实际问题中。
此外，了解一些常用的AI工具和框架也是非常重要的，如TensorFlow、PyTorch等。这些工具可以帮助我们实现各种复杂的AI模型，并加速我们的开发过程。
最后，但并非最不重要的是，我们需要参与到实践项目中去。这将有助于我们将所学知识应用到实际问题上，提高自己的技能水平。此外，与其他人合作学习和分享经验也是非常有益的，可以帮助我们更好地理解AI领域中的最新发展。
总之，在2024年学习AI是一个长期而复杂的过程。通过掌握基础知识、深入学习相关技术、了解工具框架以及参与实践项目，我们可以逐步提升自己的能力，并在这个领域中取得成功。希望本文能够为读者提供一些有用的指导和建议，帮助他们实现自己的人工智能之路。

这篇文章介绍了一个名为“Advanced RAG 11 Query Classification and Refinement”的项目，该项目旨在改进搜索引擎的查询分类和精简功能，以提高用户体验。

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首先，作者提到了当前常见的问题是，当用户输入复杂或模糊的查询时，搜索引擎往往无法准确地理解其意图，并返回不相关或冗长的结果。这导致了用户在查找信息时的困扰和浪费时间。
为了解决这个问题，Advanced RAG 11 Query Classification and Refinement项目提出了一种基于深度学习的方法来改进查询分类和精简功能。该方法利用神经网络模型对查询进行分析，并根据其语义特征将其归类到不同的主题或意图中。
具体来说，该项目使用了一个名为“BERT”的预训练语言模型作为基础，通过在上面添加一些额外的层次和结构来改进查询分类和精简功能。作者提到了该方法可以有效地处理复杂、模糊或多义词汇，并能够准确识别用户意图。
除了使用深度学习模型进行查询分类之外，Advanced RAG 11 Query Classification and Refinement项目还提出了一种基于规则的精简功能。该方法通过分析查询中的关键字和短语，以及它们之间的关系来确定最相关的结果，并将其显示给用户。这可以帮助用户更快地找到他们需要的信息。
总之，Advanced RAG 11 Query Classification and Refinement项目提出了一个基于深度学习模型的改进方法，以提高搜索引擎的查询分类和精简功能。通过分析查询语义特征，并使用规则进行结果筛选，该方法可以更准确地理解用户意图，提供更加相关和高效的搜索体验。
然而，这篇文章并没有详细介绍该项目的具体实现过程或实验结果，因此需要进一步研究以了解其效果和可行性。

苏西·阿莱格雷是一位国际人权律师和作家，原籍马恩岛，近年来专注于技术对人权的影响。

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作为一名法律专家，她曾就反恐怖主义和反腐问题为国际特赦组织、联合国等组织提供咨询。她的第一本书《自由思考》，于2022年出版并入围克里斯托弗·布兰德奖，探讨了思想自由的法律历史。在她的新书《人权、机器人错误》中，她转向关注人工智能在战争、性和创造力等领域如何威胁我们的权利，以及我们可以采取什么行动来反击。

你是如何被促使撰写这本书的?
有两个触发因素。一个是ChatGPT的迅猛发展，以及有关每个人现在都可以成为小说家，并且不再需要人类创作者的说法，因为人工智能将能够为我们完成所有工作。这让人感到非常沮丧。第二个是有关比利时男子在与AI聊天机器人进行六周密集关系后自杀的故事。他的遗孀认为，如果没有这段关系，扭曲了他世界观的关系，他可能还会陪伴她和孩子们。这促使我思考-这绝对涉及到生存权、家庭生活权、思想自由权和免受操纵权。我们如何思考人工智能以及它如何对我们的人权产生严重影响?

你不太认为人工智能末日的威胁是现实。
我认为这是一种转移注意力。我们需要担心的是如何在人工智能的发展、销售和使用中设定限制。最终，在技术背后都是人，设计阶段，尤其是营销中都有人，还有我们如何决定其使用方式。

我们听到的关于人工智能的一切都表明它正以令人难以置信的速度发展，模型操作的复杂程度甚至连它们的创造者都无法掌握。监管者如何希望跟上发展？
我认为这有很多虚假花招。就像《绿野仙踪》中托托拉开窗帘，我们可以看到发生在背后的事情。因此，我们不需要认为一切都是不可避免和无所不知的。我们仍然可以做出选择和提出问题。此外，如果某些事物过于复杂以至无法解释，那么就有一些领域不应使用它。

现有的法律体系和人权宪章是否能够处理人工智能的挑战，还是我们需要创建一个新框架？
我认为我们并不需要一个新框架，但我们真正需要的是获得司法审查。可能需要开发某些法律途径。但一个真正的挑战是，你如何反击？你如何强制执行监管？这就是我们在一些大科技公司方面看到的情况：他们的活动被发现违法，他们被处以巨额罚款，但他们仍然继续下去。

关于性机器人和聊天机器人，您还有一个非常有趣的章节。主要的担忧是什么?
我之前从未考虑过这整个领域，当我意识到广泛使用人工智能机器人代替人类伴侣时，我感到非常震惊。让我担忧的原因是这是私营部门技术，正在替代人际关系，这在社会控制层面非常危险。这不是道德问题，而是关于这对人类社会和我们合作和联系能力意味着什么的问题。

人工智能对于无法负担法律代表费用的人来说不是好消息吗？
这取决于情况。如果你说的是仅涉及了解规则的基本纠纷，技术可以改善访问。但在面对更复杂的问题时，生成式人工智能实际上并不知道法律是什么，它可能会给你大量无用的信息-当一种东西以机器的权威声音发布时，人们很难对其产生怀疑。

当您询问ChatGPT：“谁是苏西·阿莱格雷”时发生了什么？
它说苏西·阿莱格雷不存在，或者至少不在互联网上。鉴于我的第一本书已于一年前出版，我有点失望。我问它，谁写了《自由思考》，它给出的第一个人是一位男生物学家。我问了一遍又一遍，它给出了20个不同的名字，全部是男性，除了一个。似乎对于ChatGPT来说，一个女性写书论思想是绝对不可思议的。

您对聊天机器人公司使用“公平使用”辩护进行护航来吸收文字和图像以供养AI的做法有什么看法？
我不是美国版权律师，所以我对此没有专业知识，但看看在不同司法管辖区内案例进展将会非常有趣。美国在言论自由等问题上与世界几乎所有其他地方有非常不同的做法，以支持科技行业的发展。无论“公平使用”辩护的合法性如何，这都对人类创造力、新闻业和信息领域的未来提出了巨大问题。而其背后的基本问题是创作者收入的大幅减少-总体走势是剥夺创作者的经济激励。

如果您在书中提出的所有监管措施都得以通过，那是否存在扼杀创新的危险？
这有点是诡辩，即监管扼杀创新的想法。监管实际上是使创新朝着某个方向发展并关闭将会非常有害的方向。事实上，我认为存在相反的风险，即如果允许人工智能在破坏我们思考自己、争取回收我们的注意力的方式中占据主导地位，我们将失去创新的能力。

您指出，人工智能并不只是浮在我们头顶上的一团良善云彩。它基于物质提取和对工人的剥削，主要发生在全球南方，而且运行起来是极其污染的。但很多东西都被隐藏起来。我们如何着手解决这些影响?
这是一个巨大的问题。一种处理方法是从ESG（环境、社会和治理）的角度审视人工智能采用问题。我们现在使用的所有设备，包括我们正在通话的手机，都是由通常从冲突地区采集的矿石制成的，包括儿童劳动。意识到这一点有助于帮助社会需求和消费习惯发生转变。你可以使用生成式人工智能制作一个滑稽的表情包，但你消耗了多少水和能源？难道你不可以拿起一支铅笔，这可能更加令人满足吗?

您有时候希望人工智能可以被重新搁置吗？
这并不是一个全是非的问题，要么禁止人工智能，要么将其置于生活的方方面面。问题在于选择我们想要将人工智能用于何处。持批判态度并提出问题并不意味着你反对人工智能：这只是表示你反对人工智能的炒作。

《人权、机器人错误》一书由苏西·阿莱格雷编著，由大西洋出版社出版（12.99英镑）。支持《卫报》和《观察家》订购您的副本，请访问guardianbookshop.com。可能需要支付交付费用。探索更多关于这些主题的内容：人工智能（AI）、《观察家》、ChatGPT、采访。分享。本内容可重复使用。

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