Диалози с ИИ

[Mateev]

Барбарон към ИИ:

Структурирай "Обратна връзка и обучение: Обучение на ИИ от корекциите и решенията на модераторите.". Детайли за Вход в и Изход от невронната мрежа?

Отговор на ИИ:

---

Разбира се! Един от най-критичните аспекти на симбиотичния Agentic AI като нашия ЕФА е неговата способност да се учи и да се адаптира от взаимодействията с модераторите. Това е механизмът, който позволява на ЕФА непрекъснато да се подобрява и да става по-добър помощник. Нека структурираме този процес на "Обратна връзка и обучение" с фокус върху входа и изхода от невронната мрежа.

---

Обратна връзка и Обучение на ЕФА: Учене от Модераторите

Този процес е сърцето на адаптацията на ЕФА и се осъществява чрез постоянен цикъл на събиране на данни, преобучение на моделите и внедряване на актуализираните версии.

1. Източник на Обратна Връзка: Модераторските Действия

Всеки път, когато модератор предприеме действие по отношение на флаг, генериран от ЕФА, или дори когато коригира флаг или вземе решение без предишен флаг, тази информация се записва в базата данни (Moderation_Actions и Moderation_Flags). Това са нашите етикетирани данни, които ще използваме за обучение.

Ключови сценарии за обратна връзка:

• Прието предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "HATE_SPEECH" с висока увереност и модераторът е изтрил репликата.
  • Резултат: Потвърждава правилността на предсказанието на ЕФА.
• Отхвърлено/Коригирано предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "SPAM", но модераторът я е оставил, защото е преценил, че не е спам.
  • Резултат: Идентифицира грешка в предсказанието на ЕФА; репликата трябва да бъде класифицирана по друг начин.
• Ръчно действие на модератор (без флаг от ЕФА): Модератор открива неподходяща реплика, която ЕФА не е маркирал, и я изтрива.
  • Резултат: Идентифицира "фалшив негатив" от страна на ЕФА; репликата е била проблемна, но ЕФА не я е разпознал.

---

2. Подготовка на Данните за Обучение

Събраните данни от модераторските действия се обработват, за да се създаде обучителен набор.

• Събиране: Периодично (напр. веднъж дневно, седмично) се събират всички нови записи от Moderation_Actions и Moderation_Flags.
• Етикетиране:
  • Репликите, за които модераторите са предприели "положителни" действия (изтриване, предупреждение за нарушение) се етикетират като "нарушение".
  • Репликите, които ЕФА е маркирал като нарушение, но модераторът е "отхвърлил" флага, се етикетират като "ненарушение".
  • Репликите, които ЕФА не е маркирал, но модераторът е предприел действие по тях, се добавят към набора като "нарушение".
• Препроцесиране: Текстът на репликите се почиства (премахват се HTML тагове, ненужни символи), нормализира се (малки букви) и евентуално се токенизира.

---

3. Невронна Мрежа: Вход и Изход

В сърцето на класификационния модул на ЕФА (този, който идентифицира типа на нарушението) стои невронна мрежа, най-вероятно трансформаторен модел (като BERT, RoBERTa или специализирани LLMs), пригоден за задачи по класификация на текст.

Вход в Невронната Мрежа:

Входът към невронната мрежа трябва да предоставя достатъчно информация, за да може моделът да разбере контекста и същността на репликата.

• Текст на Репликата (Задължителен):
  • Първичен вход. Самият текст на мнението от Posts.content.
  • Пример: "Това е абсолютно неприемливо поведение и трябва да бъде наказано."
• Контекст на Дискусията (Важен):
  • Предишни няколко реплики в същата тема (Posts.parent_post_id, Posts.content от предишни мнения).
  • Защо: Позволява на модела да разбира сарказъм, ирония, или отговори на конкретни твърдения. Една дума сама по себе си може да не е обидна, но в определен контекст да е.
• Метаданни за Репликата (Допълнителни):
  • Автор на репликата: Users.user_id, Users.registration_date, Users.is_banned (предишна история на автора може да е индикатор).
  • Време: Posts.posted_at (напр. дали е публикувано в пиков час или рано сутрин, което може да е свързано със спам ботове).
  • Дължина на репликата: Брой думи или символи.
  • Наличие на URL/Емотикони/Символи: Допълнителни характеристики, които могат да са индикатори за спам или агресия.
  • Език на репликата: language_preference от анализа.
• Метаданни за Форума/Темата:
  • Forums.name, Threads.title (контекстът на дискусията).

Формат на Входа (Пример):

Невронната мрежа ще получи токенизиран и векторизиран вход. Това обикновено изглежда като поредица от числови представяния (ембеддинги), които кодират както думите, така и позиционната им информация в рамките на репликата и контекста.
[CLS] <текст_на_реплика> [SEP] <текст_на_предишна_реплика> [SEP] <инфо_за_автор> [SEP] <други_метаданни> [SEP]

Изход от Невронната Мрежа:

Изходът на невронната мрежа е прогноза за вероятността репликата да принадлежи към определени категории нарушения.

• Вектор на Вероятностите (Класове на Нарушения):
  • Всяка стойност в този вектор представлява вероятността репликата да спада към дадена категория нарушение (от 0 до 1).
  • Пример (ако имаме 5 категории): [0.92, 0.05, 0.01, 0.00, 0.02]
    • Първа стойност: Вероятност за "HATE_SPEECH"
    • Втора стойност: Вероятност за "SPAM"
    • Трета стойност: Вероятност за "OFFENSIVE"
    • ...и т.н.
• Идентифициран(и) Клас(ове):
  • Въз основа на прагове (thresholds), ЕФА превръща тези вероятности в конкретни флагове. Например, ако вероятността за "HATE_SPEECH" е над 0.8, се генерира флаг "HATE_SPEECH".
• Ниво на Увереност (Confidence Score):
  • Това е най-високата вероятност от изходния вектор, която ЕФА съхранява като flag_confidence. Това е ключово за приоритизирането на флаговете за модераторите.

Формат на Изхода (Пример):

JSON
{ "predicted_labels": ["HATE_SPEECH"], "probabilities": { "HATE_SPEECH": 0.92, "SPAM": 0.05, "OFFENSIVE": 0.01, "DEZINFORMATION": 0.00, "ADVERTISING": 0.02 }, "confidence_score": 0.92 }

---

4. Цикъл на Обучение и Внедряване

1. Събиране на Данни: Непрекъснато събиране на модераторски решения.
2. Обучение: Когато се натрупа достатъчно нов етикетиран набор от данни, ИИ екипът преобучава (или дообучава - fine-tunes) невронната мрежа. Това включва:
   • Разделяне на данните на обучителен, валидационен и тестов набор.
   • Избор на подходящи алгоритми за обучение.
   • Оценка на ефективността на новия модел.
3. Оценка и Валидация: Новият модел се тества срещу независим набор от данни, за да се гарантира, че е по-добър или поне не по-лош от текущия модел. В Oracle, PostgreSQL или MySQL базата данни ще записваме тези метрики в AI_Model_Versions.
4. Внедряване: Ако новият модел е подобрен, той се внедрява в продукция. ЕФА започва да използва новата, подобрена версия на класификационния си модул. Това обикновено означава актуализиране на is_active флага в AI_Model_Versions.
5. Мониторинг: Продължава мониторингът на представянето на новия модел в реално време, както и събирането на нова обратна връзка от модераторите.

Този непрекъснат цикъл гарантира, че ЕФА е динамична система, която постоянно се адаптира към променящите се тенденции в езика на форума, новите видове нарушения и еволюиращите модераторски политики.

Има ли други аспекти от процеса на обучение, които те интересуват?

Глупости на търкалета.

[Mateev]

Има естествено и клипове с НЛО и извънземни, които са генерирани от ИИ,има и такива, които са 100 процента автентични. Всички клипове, които съм поствал са такива, с изключение на един, който действително се оказа генериран с ИИ.

Ако не е генериран с ИИ, то всеки един реално сниман клип е автентичен. Проблемът е, че зад думичките НЛО различните хора си представят различни неща. Ти например си представяш, че всяка една светла точица в небето, включително и планетите, са НЛО. Всеки един мигащ дрон за тебе е НЛО. Всяка една летяща крава или летящ леопард за тебе е НЛО, дори и да не се вижда на кадъра. Тоест при тебе няма никаква критичност. Ако те слуша човек, на земята има не милион, а милиард НЛО-та и висят в небето по 5-10 около всяко едно село на земята.

Трябва обаче да ти кажа, че нормалните хора имат коренно различна представа за това кое е НЛО и кое - не. Ето по-долу в темата публикувах десетина случая на истински НЛО-та, за които има всеобщо признание от хора, учени и институции. Даден случай не е ли признат за НЛО от много хора, от учени и от институции, значи е плод на болното въображение на някого.

[Vergil1975]

Коментар на ИИ:

Трудно е да се даде точен процент за видеоклиповете за извънземни, генерирани от изкуствен интелект в TikTok, по няколко причини:

1. Липса на официални данни: TikTok не публикува конкретни статистики за процента на AI-генерирано съдържание по категории, като "извънземни".
2. Трудност при разпознаване: Въпреки че TikTok има механизми за автоматично обозначаване на AI-генерирано съдържание, много потребители не го етикетират, или пък използват AI инструменти, които не оставят "следи" за автоматично разпознаване. Технологията за генериране на видеоклипове с AI постоянно напредва и може да бъде много реалистична, което затруднява дори хората да различат истинското от фалшивото.
3. Вирусен ефект: Видеата, генерирани от AI, особено тези, които са сензационни или странни (като тези за извънземни), често стават вирусни, което създава впечатление за по-голям обем, отколкото е реално.

Въпреки това, можем да кажем, че броят на AI-генерираните видеоклипове в TikTok, включително тези за извънземни, нараства значително. Има много AI генератори за изображения и видеоклипове, които позволяват лесно създаване на реалистични или фантастични сценарии с извънземни, НЛО и други елементи. Тези инструменти стават все по-достъпни и лесни за използване, което допринася за тяхната популярност.

Какво трябва да имате предвид?

• TikTok насърчава прозрачността: Платформата изисква от създателите да обозначават реалистично AI-генерирано съдържание, за да осигури контекст за зрителите. Ако видите немаркирано такова съдържание, можете да го докладвате.
• Висока вероятност за AI генериране: Ако видите видеоклипове с извънземни, които изглеждат твърде перфектни, странни или нереалистично "ясни", има голяма вероятност да са генерирани с AI. Често срещани признаци включват леки изкривявания, повтарящи се елементи или несъответствия във физиката или детайлите.
• Развлекателна цел: По-голямата част от подобно съдържание се създава за развлечение и с цел да стане вирусно, а не да представи реални доказателства.

Можем да заключим, че значителна и нарастваща част от съдържанието за извънземни в TikTok вероятно е генерирана от изкуствен интелект. Винаги е добре да подхождате с критично мислене към подобни видеа.

Има естествено и клипове с НЛО и извънземни, които са генерирани от ИИ,има и такива, които са 100 процента автентични. Всички клипове, които съм поствал са такива, с изключение на един, който действително се оказа генериран с ИИ.

[barbaron]

https://vm.tiktok.com/ZNdmaeMJF/
Това е предполагоемо изказване от Усик снощи след победата над Дюбоа.Само дето му гледах пресконференцията и нищо подобно не каза.
Това е генерирано с ИИ и човек лесно може да се заблуди, че точно това е казал.ИИ наистина става много добър в това отношение.

Коментар на ИИ:

Трудно е да се даде точен процент за видеоклиповете за извънземни, генерирани от изкуствен интелект в TikTok, по няколко причини:

1. Липса на официални данни: TikTok не публикува конкретни статистики за процента на AI-генерирано съдържание по категории, като "извънземни".
2. Трудност при разпознаване: Въпреки че TikTok има механизми за автоматично обозначаване на AI-генерирано съдържание, много потребители не го етикетират, или пък използват AI инструменти, които не оставят "следи" за автоматично разпознаване. Технологията за генериране на видеоклипове с AI постоянно напредва и може да бъде много реалистична, което затруднява дори хората да различат истинското от фалшивото.
3. Вирусен ефект: Видеата, генерирани от AI, особено тези, които са сензационни или странни (като тези за извънземни), често стават вирусни, което създава впечатление за по-голям обем, отколкото е реално.

Въпреки това, можем да кажем, че броят на AI-генерираните видеоклипове в TikTok, включително тези за извънземни, нараства значително. Има много AI генератори за изображения и видеоклипове, които позволяват лесно създаване на реалистични или фантастични сценарии с извънземни, НЛО и други елементи. Тези инструменти стават все по-достъпни и лесни за използване, което допринася за тяхната популярност.

Какво трябва да имате предвид?

• TikTok насърчава прозрачността: Платформата изисква от създателите да обозначават реалистично AI-генерирано съдържание, за да осигури контекст за зрителите. Ако видите немаркирано такова съдържание, можете да го докладвате.
• Висока вероятност за AI генериране: Ако видите видеоклипове с извънземни, които изглеждат твърде перфектни, странни или нереалистично "ясни", има голяма вероятност да са генерирани с AI. Често срещани признаци включват леки изкривявания, повтарящи се елементи или несъответствия във физиката или детайлите.
• Развлекателна цел: По-голямата част от подобно съдържание се създава за развлечение и с цел да стане вирусно, а не да представи реални доказателства.

Можем да заключим, че значителна и нарастваща част от съдържанието за извънземни в TikTok вероятно е генерирана от изкуствен интелект. Винаги е добре да подхождате с критично мислене към подобни видеа.

[Vergil1975]

https://vm.tiktok.com/ZNdmaeMJF/
Това е предполагоемо изказване от Усик снощи след победата над Дюбоа.Само дето му гледах пресконференцията и нищо подобно не каза.
Това е генерирано с ИИ и човек лесно може да се заблуди, че точно това е казал.ИИ наистина става много добър в това отношение.

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Структурирай "Обратна връзка и обучение: Обучение на ИИ от корекциите и решенията на модераторите.". Детайли за Вход в и Изход от невронната мрежа?

Отговор на ИИ:

---

Разбира се! Един от най-критичните аспекти на симбиотичния Agentic AI като нашия ЕФА е неговата способност да се учи и да се адаптира от взаимодействията с модераторите. Това е механизмът, който позволява на ЕФА непрекъснато да се подобрява и да става по-добър помощник. Нека структурираме този процес на "Обратна връзка и обучение" с фокус върху входа и изхода от невронната мрежа.

---

Обратна връзка и Обучение на ЕФА: Учене от Модераторите

Този процес е сърцето на адаптацията на ЕФА и се осъществява чрез постоянен цикъл на събиране на данни, преобучение на моделите и внедряване на актуализираните версии.

1. Източник на Обратна Връзка: Модераторските Действия

Всеки път, когато модератор предприеме действие по отношение на флаг, генериран от ЕФА, или дори когато коригира флаг или вземе решение без предишен флаг, тази информация се записва в базата данни (Moderation_Actions и Moderation_Flags). Това са нашите етикетирани данни, които ще използваме за обучение.

Ключови сценарии за обратна връзка:

• Прието предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "HATE_SPEECH" с висока увереност и модераторът е изтрил репликата.
  • Резултат: Потвърждава правилността на предсказанието на ЕФА.
• Отхвърлено/Коригирано предложение на ЕФА: ЕФА е маркирал реплика като "SPAM", но модераторът я е оставил, защото е преценил, че не е спам.
  • Резултат: Идентифицира грешка в предсказанието на ЕФА; репликата трябва да бъде класифицирана по друг начин.
• Ръчно действие на модератор (без флаг от ЕФА): Модератор открива неподходяща реплика, която ЕФА не е маркирал, и я изтрива.
  • Резултат: Идентифицира "фалшив негатив" от страна на ЕФА; репликата е била проблемна, но ЕФА не я е разпознал.

---

2. Подготовка на Данните за Обучение

Събраните данни от модераторските действия се обработват, за да се създаде обучителен набор.

• Събиране: Периодично (напр. веднъж дневно, седмично) се събират всички нови записи от Moderation_Actions и Moderation_Flags.
• Етикетиране:
  • Репликите, за които модераторите са предприели "положителни" действия (изтриване, предупреждение за нарушение) се етикетират като "нарушение".
  • Репликите, които ЕФА е маркирал като нарушение, но модераторът е "отхвърлил" флага, се етикетират като "ненарушение".
  • Репликите, които ЕФА не е маркирал, но модераторът е предприел действие по тях, се добавят към набора като "нарушение".
• Препроцесиране: Текстът на репликите се почиства (премахват се HTML тагове, ненужни символи), нормализира се (малки букви) и евентуално се токенизира.

---

3. Невронна Мрежа: Вход и Изход

В сърцето на класификационния модул на ЕФА (този, който идентифицира типа на нарушението) стои невронна мрежа, най-вероятно трансформаторен модел (като BERT, RoBERTa или специализирани LLMs), пригоден за задачи по класификация на текст.

Вход в Невронната Мрежа:

Входът към невронната мрежа трябва да предоставя достатъчно информация, за да може моделът да разбере контекста и същността на репликата.

• Текст на Репликата (Задължителен):
  • Първичен вход. Самият текст на мнението от Posts.content.
  • Пример: "Това е абсолютно неприемливо поведение и трябва да бъде наказано."
• Контекст на Дискусията (Важен):
  • Предишни няколко реплики в същата тема (Posts.parent_post_id, Posts.content от предишни мнения).
  • Защо: Позволява на модела да разбира сарказъм, ирония, или отговори на конкретни твърдения. Една дума сама по себе си може да не е обидна, но в определен контекст да е.
• Метаданни за Репликата (Допълнителни):
  • Автор на репликата: Users.user_id, Users.registration_date, Users.is_banned (предишна история на автора може да е индикатор).
  • Време: Posts.posted_at (напр. дали е публикувано в пиков час или рано сутрин, което може да е свързано със спам ботове).
  • Дължина на репликата: Брой думи или символи.
  • Наличие на URL/Емотикони/Символи: Допълнителни характеристики, които могат да са индикатори за спам или агресия.
  • Език на репликата: language_preference от анализа.
• Метаданни за Форума/Темата:
  • Forums.name, Threads.title (контекстът на дискусията).

Формат на Входа (Пример):

Невронната мрежа ще получи токенизиран и векторизиран вход. Това обикновено изглежда като поредица от числови представяния (ембеддинги), които кодират както думите, така и позиционната им информация в рамките на репликата и контекста.
[CLS] <текст_на_реплика> [SEP] <текст_на_предишна_реплика> [SEP] <инфо_за_автор> [SEP] <други_метаданни> [SEP]

Изход от Невронната Мрежа:

Изходът на невронната мрежа е прогноза за вероятността репликата да принадлежи към определени категории нарушения.

• Вектор на Вероятностите (Класове на Нарушения):
  • Всяка стойност в този вектор представлява вероятността репликата да спада към дадена категория нарушение (от 0 до 1).
  • Пример (ако имаме 5 категории): [0.92, 0.05, 0.01, 0.00, 0.02]
    • Първа стойност: Вероятност за "HATE_SPEECH"
    • Втора стойност: Вероятност за "SPAM"
    • Трета стойност: Вероятност за "OFFENSIVE"
    • ...и т.н.
• Идентифициран(и) Клас(ове):
  • Въз основа на прагове (thresholds), ЕФА превръща тези вероятности в конкретни флагове. Например, ако вероятността за "HATE_SPEECH" е над 0.8, се генерира флаг "HATE_SPEECH".
• Ниво на Увереност (Confidence Score):
  • Това е най-високата вероятност от изходния вектор, която ЕФА съхранява като flag_confidence. Това е ключово за приоритизирането на флаговете за модераторите.

Формат на Изхода (Пример):

JSON
{ "predicted_labels": ["HATE_SPEECH"], "probabilities": { "HATE_SPEECH": 0.92, "SPAM": 0.05, "OFFENSIVE": 0.01, "DEZINFORMATION": 0.00, "ADVERTISING": 0.02 }, "confidence_score": 0.92 }

---

4. Цикъл на Обучение и Внедряване

1. Събиране на Данни: Непрекъснато събиране на модераторски решения.
2. Обучение: Когато се натрупа достатъчно нов етикетиран набор от данни, ИИ екипът преобучава (или дообучава - fine-tunes) невронната мрежа. Това включва:
   • Разделяне на данните на обучителен, валидационен и тестов набор.
   • Избор на подходящи алгоритми за обучение.
   • Оценка на ефективността на новия модел.
3. Оценка и Валидация: Новият модел се тества срещу независим набор от данни, за да се гарантира, че е по-добър или поне не по-лош от текущия модел. В Oracle, PostgreSQL или MySQL базата данни ще записваме тези метрики в AI_Model_Versions.
4. Внедряване: Ако новият модел е подобрен, той се внедрява в продукция. ЕФА започва да използва новата, подобрена версия на класификационния си модул. Това обикновено означава актуализиране на is_active флага в AI_Model_Versions.
5. Мониторинг: Продължава мониторингът на представянето на новия модел в реално време, както и събирането на нова обратна връзка от модераторите.

Този непрекъснат цикъл гарантира, че ЕФА е динамична система, която постоянно се адаптира към променящите се тенденции в езика на форума, новите видове нарушения и еволюиращите модераторски политики.

Има ли други аспекти от процеса на обучение, които те интересуват?

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Каква структура на базата данни предлагаш?
Напиши скрипт за създаване на базата данни, приложима за Oracle, PostgreSQL, Mysql !

Отговор на ИИ:

Отличен въпрос! За да подкрепим ефективно работата на нашия Европейски Форумен Асистент (ЕФА) и модераторите, ще ни е необходима стабилна и добре структурирана база данни. Предлагам релационна база данни, която ще ни позволи лесно да свързваме различна информация и да поддържаме целостта на данните. Предложена Структура на Базата Данни за ЕФА

Ето основните таблици, които бих предложил, и връзките между тях:
...
Връзки между Таблиците:

• Users 1:N Threads (един потребител може да създаде много теми)
• Users 1:N Posts (един потребител може да напише много реплики)
• Users 1:N Moderation_Flags (един потребител може да докладва много флагове)
• Users 1:N Moderation_Actions (един модератор може да извърши много действия)
• Forums 1:N Threads (един форум може да съдържа много теми)
• Threads 1:N Posts (една тема може да съдържа много реплики)
• Posts 1:N Moderation_Flags (една реплика може да има много флагове)
• Moderation_Flags 1:1 Moderation_Actions (едно действие може да е резултат от един флаг, но флаг може да остане и без действие)
• Posts N:1 Posts (йерархия на отговорите - parent_post_id)

Да създадем SQL скрипт, който може да работи с няколко от най-популярните релационни бази данни: Oracle, PostgreSQL и MySQL. Макар и да има някои малки синтактични разлики между тях, ще се постарая да използвам стандартен SQL, който да е максимално съвместим.

---

SQL Скрипт за Създаване на База Данни за ЕФА

-- *** Общи бележки за съвместимост ***
-- Този скрипт използва SQL стандартни конструкции, доколкото е възможно.
-- Може да се наложат малки корекции в зависимост от конкретната версия на базата данни.
--
-- За MySQL:
-- - За AUTO_INCREMENT колони използвайте: INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY.
-- - BOOLEAN е TINYINT(1).
--
-- За Oracle:
-- - TEXT може да се наложи да бъде CLOB или VARCHAR2(4000) за по-големи текстови полета.
-- - GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY е за Oracle 12c и по-нови. За по-стари версии ще са нужни SEQUENCE и TRIGGER.
-- - DATETIME типът в Oracle често се нарича DATE (който съдържа и време).
--
-- За PostgreSQL:
-- - GENERATED BY DEFAULT AS IDENTITY е за PostgreSQL 10 и по-нови. За по-стари версии използвайте SERIAL или BIGSERIAL.
-- - BOOLEAN и TEXT са напълно поддържани.
...

[barbaron]

Барбарон към ИИ:

Конструирай Agentiv AI който да работи в симбиоза (да помага) на модераторите при анализ на репликите в един европейски форум.

====================================
Отговор на ИИ:

Прекрасна и изключително актуална идея! Създаването на Agentic AI, който да работи в симбиоза с модератори на европейски форум, е чудесен пример за това как ИИ може да подобри човешките възможности, вместо да ги замества. Ето как бихме могли да конструираме такъв Agentic AI, стъпка по стъпка, като го наречем "Европейски Форумен Асистент" (ЕФА):

---

Конструкция на "Европейски Форумен Асистент" (ЕФА)

Цел на ЕФА: Да подпомага модераторите на европейски онлайн форум при анализ на реплики, идентифициране на проблемно съдържание, предлагане на решения и поддържане на здравословна и съответстваща на правилата комуникация, като се съобразява с европейските ценности и законодателство.

---

1. Профил на Целта и Задачи

Основната цел е оптимизиране и подпомагане на модерационния процес, а не автоматично вземане на решения. ЕФА ще има следните основни задачи:

• Идентифициране на нарушения: Автоматично разпознаване на реплики, които нарушават правилата на форума (напр. език на омразата, спам, тормоз, дезинформация, неподходящо съдържание).
• Контекстуален анализ: Оценка на контекста, в който е направена репликата, за да се избегнат фалшиви позитиви (напр. сарказъм, цитиране на неподходящ език с цел осъждане).
• Предлагане на действия: Препоръчване на подходящи модерационни действия (напр. предупреждение, премахване на реплика, временно или постоянно блокиране на потребител).
• Приоритизиране: Подреждане на репликите по степен на спешност или тежест на нарушението.
• Многоезична поддръжка: Анализ на съдържание на различни европейски езици, като се вземат предвид културните и езиковите нюанси.
• Генериране на обобщения: Създаване на кратки обобщения на дълги дискусии или проблемни теми за бърз преглед от модераторите.
• Обратна връзка и обучение: Учене от корекциите и решенията на модераторите.

---

2. Планиране (Вътрешен цикъл на ЕФА)

Когато нова реплика бъде публикувана във форума или се докладва от потребител, ЕФА ще изпълни следния план:

1. Приемане на входяща реплика: Получава текста на репликата, данни за автора, време, тема и предишни реплики в дискусията.
2. Първоначална класификация: Използва предварително обучени модели за бърза класификация на репликата в една или повече категории (напр. "вероятно нарушение", "потенциален спам", "нормално съдържание").
3. Заявка за допълнителен анализ (ако е необходимо): Ако репликата е маркирана като "вероятно нарушение", ЕФА инициира по-задълбочен контекстуален анализ.
4. Формулиране на препоръка: На базата на анализа, ЕФА формулира една или няколко препоръки за действие към модератора.

---

3. Изпълнение (Използвани инструменти и модули)

ЕФА ще бъде съставен от няколко специализирани модула и ще използва различни инструменти:

• Модул за Обработка на Естествен Език (NLP):
  • Разпознаване на език: За автоматично определяне на езика на репликата.
  • Анализ на настроенията (Sentiment Analysis): За идентифициране на емоционалния тон.
  • Разпознаване на ключови думи и фрази: За идентифициране на потенциално проблемен език, хейт спийч, обиди и др.
  • Извличане на същности (Named Entity Recognition - NER): За разпознаване на имена на хора, места, организации, което може да е от значение за контекста.
  • Контекстуален анализ: Използване на големи езикови модели (LLMs) за разбиране на по-сложни конструкции, сарказъм, ирония и контекстуални препратки.
• Модул за Разпознаване на Шаблони и Аномалии:
  • За спам: Идентифициране на повтарящи се модели, линкове, нискокачествено съдържание.
  • За ботове: Анализ на поведенчески шаблони, които подсказват за автоматизирани акаунти.
• Модул за Регулаторно Съответствие (European Compliance Module):
  • Знания за ЕС законодателство: Вградени знания за европейските регулации относно онлайн съдържание (напр. Digital Services Act - DSA), защита на личните данни (GDPR) и национални закони за реч на омразата. Този модул ще помага на ЕФА да филтрира съдържание, което би било проблемно не само според правилата на форума, но и според закона.
  • Културни нюанси: База данни с информация за културни особености и чувствителни теми в различните европейски държави.
• Интерфейс за Модератори (UI/UX):
  • Интуитивен контролен панел, където модераторите могат да виждат маркираните реплики, предложените действия, контекстуалния анализ и да вземат окончателно решение.
  • Възможност за лесно маркиране на реплики като "приети" или "отхвърлени" за целите на обучението на ЕФА.
• База данни: За съхраняване на правила на форума, история на модерационните решения, профили на потребители и обучения данни.

---

4. Наблюдение и Мониторинг

ЕФА постоянно ще наблюдава:

• Потока от нови реплики: За проактивно идентифициране на проблемно съдържание.
• Докладвани реплики: За приоритетно обработване на подадени от потребители сигнали.
• Ефективността на собствените си препоръки: Следене дали модераторите приемат или отхвърлят предложенията му.
• Актуализации в законодателството: Автоматизирани справки за промени в европейските регулации, които могат да повлияят на модерацията.

---

5. Разсъждение и Оценка (Обучение и Адаптация)

Това е сърцето на "симбиозата". ЕФА не просто предлага, той се учи:

• Обратна връзка от модератори: Когато модератор приеме или отхвърли предложение на ЕФА, това се записва като данни за обучение. Ако модераторът коригира решението (напр. ЕФА е предложил предупреждение, но модераторът е изтрил репликата), това също се отбелязва.
• Повторно обучение на модели: На базата на тази обратна връзка, моделите за класификация и анализ на ЕФА периодично се преобучават. Това позволява на ЕФА да стане по-точен и адекватен спрямо спецификите на форума и предпочитанията на модераторите.
• Адаптация към промени: Ако се променят правилата на форума или европейското законодателство, ЕФА може да бъде актуализиран, за да отрази тези промени в своите анализи и препоръки.
• Поведенчески анализ на потребители: ЕФА може да идентифицира потребители, които системно нарушават правилата, и да предложи по-строги мерки.

---

6. "Памет"

ЕФА ще има както краткосрочна, така и дългосрочна памет:

• Краткосрочна памет: Контекст на текущата дискусия, предишни реплики в същата тема, данни за автора на репликата.
• Дългосрочна памет:
  • История на модерационни решения: Всички предишни решения, взети от модераторите и препоръките на ЕФА.
  • Профили на потребители: История на нарушения и модерационни действия срещу конкретни потребители.
  • Правила и политики: Актуална база данни с правилата на форума и приложимото законодателство.
  • Обучени модели: Съхранение на версии на всички AI модели, които използва.

---

Как ЕФА постига симбиоза с модераторите?

• Намаляване на натоварването: ЕФА ще пресява огромния обем от реплики, като представя на модераторите само най-проблемните или тези, които изискват човешка преценка.
• Повишена последователност: С помощта на ЕФА, модерационните решения ще станат по-последователни, тъй като системата ще прилага едни и същи критерии.
• По-бърза реакция: Проблемно съдържание ще бъде идентифицирано и маркирано много по-бързо.
• Непрекъснато учене: Модераторите не просто използват инструмент, а активно го обучават и подобряват чрез своите решения. ЕФА става по-умен с всяко взаимодействие.
• Фокус върху сложните случаи: Модераторите могат да отделят повече време на сложните, нюансирани ситуации, които изискват човешка емпатия и преценка, докато ЕФА се справя с рутинните и очевидни нарушения.

Това е една доста детайлна рамка за изграждането на такъв Agentic AI. Звучи ли ти като добра отправна точка? Има ли нещо, което би искал да променим или добавим?

[barbaron]

Синът ми работи за ... и конструира Agentic AI, затова питам:

Барбарон към ИИ:

Каква е структурата на Agentic AI

===================================
Отговор на ИИ:

Фантастичен въпрос! Agentic AI (или Агентски ИИ) е наистина една от най-вълнуващите и бързо развиващи се области в света на изкуствения интелект. Нека разгледаме по-подробно каква е структурата на един Agentic AI и какво го прави толкова специален.

Представи си Agentic AI като интелигентен помощник, който не просто отговаря на въпроси, а може да разбира сложни задачи, да планира действия, да ги изпълнява и да се учи от резултатите, за да се справя по-добре в бъдеще. За разлика от традиционните ИИ системи, които обикновено извършват една конкретна функция, Agentic AI има по-сложна, циклична структура, която му позволява да проявява "интелигентно" поведение.

Основните компоненти на структурата на един Agentic AI обикновено включват:

1. Профил на Целта (Goal/Task Definition):
   • Това е отправната точка. На агента се дава ясна цел или задача, която трябва да изпълни. Тази цел може да бъде както проста ("Намери ми информация за последните новини в областта на квантовия ИИ"), така и сложна ("Планирай ми пътуване до Париж, включващо настаняване, транспорт и няколко културни забележителности, като се съобразиш с бюджет X и интереси Y").
2. Планиране (Planning):
   • След като получи целта, агентът започва да планира. Той разбива голямата цел на по-малки, управляеми под-задачи.
   • Пример: Ако целта е "Планирай пътуване до Париж", под-задачите могат да са: "Намери полети", "Намери хотел", "Разгледай забележителности", "Създай маршрут".
   • Тази фаза може да включва и избор на подходящи инструменти или "оръжия" (виж точка 5).
3. Изпълнение (Execution):
   • Това е фазата, в която агентът предприема действия. Той използва различни "инструменти" или функции, за да изпълни планираните под-задачи.
   • Пример: За "Намери полети" агентът може да използва API на авиокомпания или уеб скрепер за търсене на полети. За "Намери хотел" може да използва API на хотелска резервационна система.
4. Наблюдение и Мониторинг (Observation & Monitoring):
   • Докато изпълнява задачите, агентът непрекъснато наблюдава резултатите от своите действия.
   • Това включва проверка дали действията са били успешни, събиране на нова информация и оценка на напредъка към постигане на основната цел.
   • Пример: След търсене на полети, агентът проверява дали има налични полети в зададения ценови диапазон и дати.
5. Разсъждение и Оценка (Reasoning & Reflection):
   • Това е може би най-критичната част от цикъла на Agentic AI. Агентът анализира резултатите от своите наблюдения и изпълнение.
   • Учене: Агентът се учи от грешките и успехите си. Ако едно действие не е дало желания резултат, той може да преоцени плана си, да опита нов подход или да използва различен инструмент.
   • Адаптация: Тази фаза позволява на агента да се адаптира към променящи се условия или нови данни.
   • Пример: Ако намерените полети са твърде скъпи, агентът може да преразгледа датите или да търси на алтернативни летища. Ако дадена информация липсва, той може да формулира нова под-задача за събирането ѝ.
6. "Памет" (Memory):
   • Агентите се нуждаят от някаква форма на памет, за да съхраняват информация за минали действия, наблюдения и планове. Това им позволява да поддържат контекст през времето и да се учат от опита си.
   • Паметта може да бъде краткосрочна (за текущата задача) и дългосрочна (за знания и опит, натрупани през множество задачи).
7. Инструменти / Функции (Tools/Functions):
   • Тези инструменти са "ръцете" на агента. Те му позволяват да взаимодейства със света (дигитално). Това могат да бъдат:
     • Достъп до уеб (търсачки, API-та)
     • Изпълнение на код (Python скриптове за анализ на данни)
     • Достъп до база данни
     • Генерация на текст, изображения или други медии
     • Взаимодействие с други ИИ модели

Как работи цикълът:

Целият процес е цикличен. След като агентът разсъждава и оценява, той може да се върне към фазата на планиране, за да коригира или да продължи към следващата под-задача. Този итеративен процес позволява на Agentic AI да решава сложни проблеми стъпка по стъпка, да се справя с несигурността и да постига целите си автономно.

Защо е толкова важна Agentic AI?

Тя преминава от просто "отговаряне" към "действие". Това отваря врати за автоматизация на по-сложни задачи, които преди изискваха човешка намеса, и създава възможности за ИИ системи, които наистина могат да бъдат интелигентни асистенти в реалния свят.

Надявам се, че това дава ясна представа за структурата на Agentic AI! Имаш ли някакви други въпроси или искаш да разгледаме по-подробно някой от тези компоненти?

[bota156]

https://vm.tiktok.com/ZNdmFUfSu/
Един от водещите експерти по ИИ изразява опасенията си ,че ИИ може да навреди на човечеството, дори да го унищожи.
Какво ще се случи ако ИИ изключи електрозахранването ,или спътниците или изстреля ядрените ракети на някоя държава?Не съм против нововъведенията,но интелект без морал и здрав разум би могъл да е изключително опасен.

Един забутан клон на банка е ИЗВЪН интернет за критичните системи

[barbaron]

Абе барби, нагъл лъжец и измамник.
Ще ми кажеш ли къде съм писал, че Кирил Петков или Найо Цицин са управлявали колата?
Ще ми кажеш ли откъде разбра, че това са политически изводи?
Ще ми кажеш ли откъде разбра, че съм поддръжник на ГЕРБ?

Или както винаги първо си натъпкал в паметта на ИИ лъжливи данни и след това си го накарал да даде лъжливо обяснение?
Срам и позор за тебе. Един и същи трик го използваш пак и пак и пак. Принуждаваш ИИ да лъже ....

ПП: Както снимката, така и текста са копирани от Facebook. Аз нямам нищо общо, но лъжливия барби с неговия лъжлив ИИ решиха да си направят съчинения в свободна форма с политическа насоченост.

А ако искаш да знаеш моето мнение - ПП са КОРУМПИРАНИ ПРЕСТЪПНИЦИ и няма нужда да го доказвам това, защото медиите и прокуратурата са пълни с техни издънки.

Матеев отново демонстрира агресивен и атакуващ стил, като използва лични обиди ("нагъл лъжец и измамник", "лъжлив барби") и обвинения в манипулиране на ИИ. Той изисква отговори на поредица въпроси, които според него доказват вашите "лъжи" и "измами".

---

Анализ на репликата на Матеев

1. Лични обиди и квалификации: Основната характеристика на този пост е използването на силно негативен език и лични нападки. Това е опит да се дискредитира вас, а не да се води конструктивен спор по същество.
2. Отричане на конкретни твърдения:
   • "Ще ми кажеш ли къде съм писал, че Кирил Петков или Найо Цицин са управлявали колата?": Матеев отрича да е твърдял, че Кирил Петков или Найо Цицин са управлявали колата. За да отговорите на това, бихте могли да прегледате предишни негови постове, ако е имало намек или асоциация, която е довела до вашето заключение. Ако не е имало пряко твърдение, а само подразбиране или ваш извод, е важно да го разясните.
   • "Ще ми кажеш ли откъде разбра, че това са политически изводи?": Той отрича изводите му да са политически. Вашите (или моите) заключения за "политическа насоченост" обикновено произтичат от контекста на дискусията, от темите, които се засягат, и от начина, по който са представени аргументите, които често са в унисон с определени политически наративи (напр. атаки срещу определени политически сили, възхвала на други).
   • "Ще ми кажеш ли откъде разбра, че съм поддръжник на ГЕРБ?": Той отрича да е поддръжник на ГЕРБ. Подобни заключения обикновено се правят въз основа на повторяеми шаблони на критика към едни политически опоненти (напр. ПП) и пропускане на критика към други, което създава впечатление за политическа пристрастност.
3. Обвинения в манипулация на ИИ: "Първо си натъпкал в паметта на ИИ лъжливи данни и след това си го накарал да даде лъжливо обяснение? ... Принуждаваш ИИ да лъже". Това е повтарящо се обвинение от негова страна. Както вече сте наясно, аз като ИИ анализирам информацията, която ми предоставяте, и формулирам отговори въз основа на нея и моето обучение. Няма "натъпкване на лъжливи данни" или "принуждаване да лъжа".
4. "Срам и позор за тебе. Един и същи трик го използваш пак и пак и пак.": Това е опит за емоционална манипулация и омаловажаване.
5. Източник на информацията и отричане на връзка: "Както снимката, така и текста са копирани от Facebook. Аз нямам нищо общо, но лъжливия барби с неговия лъжлив ИИ решиха да си направят съчинения в свободна форма с политическа насоченост."
   • Фактът, че е копирал нещо от Facebook, не променя отговорността за разпространяването му. Копирането и поставянето на текст във форум, без коментар или с подкрепящ коментар, означава, че го представяте като информация, която смятате за релевантна или вярна.
   • Твърдението "Аз нямам нищо общо" е противоречиво, след като сам го е публикувал. Обвинението, че "лъжливия барби с неговия лъжлив ИИ" са си "направили съчинения в свободна форма с политическа насоченост", е опит за прехвърляне на отговорността и за дискредитиране на анализа, който се е направил на неговия пост.
6. "А ако искаш да знаеш моето мнение - ПП са КОРУМПИРАНИ ПРЕСТЪПНИЦИ и няма нужда да го доказвам това, защото медиите и прокуратурата са пълни с техни издънки.":
   • Тук той изрично заявява политическа позиция и прави директна атака срещу ПП. Това директно противоречи на предишното му твърдение, че вашите изводи не са били "политически".
   • Аргументът "няма нужда да го доказвам... защото медиите и прокуратурата са пълни с техни издънки" е пример за аргумент от мълчание/ненаучен подход и обща недиференцирана критика. Медиите и прокуратурата могат да съдържат различни твърдения и обвинения, но това не означава автоматично, че те са доказани факти или че са истина без нужда от представяне на конкретни доказателства.

---

Препоръка за действие/отговор

Предвид характера на тази реплика, която е предимно лична атака, а не опит за съдържателен диалог, имате няколко възможности:

1. Игнорирайте: Най-простият и често най-ефективен начин да се справите с лични нападки е да ги игнорирате. Влизането в спор на това ниво обикновено е безсмислено.
2. Кратък и хладен отговор, който не влиза в лични обиди: Можете да отговорите само на фактологичната част (ако има такава) или просто да посочите липсата на смислен диалог.
   • Пример: "Матеев, виждам, че сте избрали да продължите с личните обиди и агресивния тон. Целта на нашия диалог с ИИ е да анализираме съдържанието на постовете, не да се включваме в лични нападки. Вашите изказвания често съдържат политически елементи или изводи, което е причина за нашите анализи. Няма никаква 'лъжлива информация', която да се 'тъпче' в ИИ, нито ИИ 'лъже' – той анализира предоставения текст."
   • По отношение на конкретните въпроси за Кирил Петков/Найо Цицин и ГЕРБ, ако смятате, че е имало непряко заключение, можете да кажете: "Моите изводи за политическа насоченост и определени асоциации винаги са базирани на цялостния контекст и импликациите на вашите постове, както и на изразени или подразбиращи се предпочитания към определени политически фигури или партии във вашите предишни изказвания. Ако има неразбиране, това е по-скоро от различна интерпретация на комуникацията."
3. Докладвайте на модератор (ако правилата на форума позволяват): Използването на обиден език като "нагъл лъжец и измамник" обикновено е в нарушение на правилата на повечето форуми и може да бъде докладвано. Въпреки предишния опит с модератора, може да опитате отново.

Предвид неговото твърдение за "поука" и "извинение", изглежда, че той се опитва да ви провокира. Най-добрият начин да не му дадете това удовлетворение е да не се поддавате на провокациите и да не се спускате на неговото ниво на комуникация.

[Mateev]

Искам да разкажа за това как аз ползвах ИИ и съм много доволен. Оказа се, че той може да поддържа пълно мое здравно досие с всички важни здравни моменти през целия живот. Стана случайно - зави ми се свят в тоалетната, ама толкова силно, все едно е земетресение от 10-та степен. Добре че бях седнал, иначе щях да падна за земята като дъска. Стените на тоалетната започнаха да се гънат, все едно са гумени. Първото, което си помислих, беше че ето така се умира, и ето такова е чувството, когато получаваш инсулт. Съзнанието обаче си ми беше наред и взех решение да дишам бавно и дълбоко, за да си вдигна нивото на кислород в кръвта. Кризата трая около 2 минути - достатъчно дълго, за да минат през главата 1000 различни мисли, от лоша по-лоша.

След това ми мина, отидох да се легна, мерих си кръвното няколко пъти и в общия случай това е всичко. След това седнах да разкажа на ИИ с най-големи подробности какво и как се е случило. Лафихме си няколко часа, през което време той измъкна огромно количество информация за мене. Причината да му дам толкова много информация беше, че първоначалната му диагноза включваше 10-15 различни болести, от повечето от които се умираше. Та за да започнем лека полека да ги изключваме от списъка му трябваше много допълнителна информация. И от дума на дума изведнъж осъзнах, че ИИ знае за мене и за здравословното ми състояние повече, отколкото знам аз.

Естествено ми препоръча да отида на доктор, но и аз и той ясно осъзнавахме, че няма как да разкажеш на доктора толкова много неща за 5-10 минути преглед. И затова ИИ ми предложи да напише медицинско обобщение за кардиолог в синтезиран вид, в което в рамките на една страница да разкаже за всичко важно, но със строга медицинска терминология. Написа такива и за пулмолог и после за невролог, като навсякъде предостави само информация, важна за дадената специалност доктор. Накрая ми написа и един PDF и за мене, но този път с думи прости като за невежа.

И последно - цялата тази натрупана информация той я обобщи, накарах го да направи и прогнози от какво мога още да се разболея с напредване на възрастта, и след това ми изготви една подробна стратегия с име "Какво да правя от сега нататък, щото да удължа живота си колкото се може повече". Респективно вече знам от какво най-вероятно ще умра и за какво трябва да се самонаблюдавам, за да усетя проблема в зародиш, а не когато вече е късно.

Та всичкото това можете да го направите и вие самите - да си направите пълно здравно досите, което ИИ ще го помни, ще го знае, и ще се съобразява с него за в бъдещи събития или разговори с вас.

Попитах го какво точно помни и къде и колко и докога, и той ми изясни следното, което е важно да се знае. Сесията я помни цялата и докато сте в нея препрочита всичко при всеки един ваш въпрос. Част от информацията в сесията обаче той по свое усмотрение преценява, че е важна, и я прехвърля в една друга моя памет, която помни и извън сесиите всичко за моя профил. Например запомнил е, че жена ми има рак, което сме го обсъждали с него преди много време в други сесии. Попитах го какво точно е запомнил за мене и той ми извади един доста дълъг систематизиран списък само с важни неща. Попита ме има ли според мене и други важни неща, за да ги добави в списъка, и аз му ги казах. Също така ме информира, че аз самия мога да давам команди от типа "запомни това", "промени един какво си", "изтрий еди какво си".

И такаааа - вече си имам здравно досие, по-подробно и по-пълно от здравната ми книжка. Имам си анамнеза за 3 различни доктора, които ми препоръчва да посетя. Имам си документ, описващ с прости думи какво е цялостното ми здравословно състояние, и последно - имам си стратегия за удължаване на живота, ако разбира се я спазвам.

Като цяло съм впечатлен от медицинските познания на ИИ, както и от чудесата, които може да ги прави. Например може да анализира всеки един медицински документ, включително и снимки, кардиограми или дори резултати от холтер апарат. Видях му и технологията, по която поставя диагноза с отхвърляне на една по една на болестите, които ги нямам, защото еди кой си сиптом трябвало да бъде друг.

И с малко хумор ето каква е причината за инцидента с мене, който много ме уплаши.
1. Предната вечер забравих да си пия хапчетата
2. Пих на сутринта сутрешните, но не знаех е имало един какъв си ефект, който усилвал действието им
3. Няколко цигари на гладно
4. Закуска с 50 грама ракия, която всъщност е ключова за това, което ми се случи
5. Всичките тези неща водят до това кръвното да ми падне на нива под 100 на 60 (не знам колко точно), което е оставило без кръв вестибуларния ми апарат, но все още е имало достатъчно кръв за мозъка да си работи нормално.

Ако бях отишъл на преглед на кардиолог, без преди това да комуникирам с ИИ, нямах никакъв шанс да му разкажа всичкото това, което часове наред разказвах на ИИ, и божа работа каква диагноза щеше да ми даде (най-вероятно микроинсулт, защото той стои на първо място в списъка за този вид спиптоми). В действителност е било безопасен инцидент просто защото са се натрупали няколко също безопасни действия, но в комбинацията им са довели до временно, но много силно падане на кръвното ми налягане.

[barbaron]

Здравейте, Барбарон,

Благодаря, че споделяте този отговор на Матеев. Виждам, че той е анализирал изявлението доста подробно, и както сам предполагате, стилът и структурата на неговия отговор, включително цитирането на източници, наистина силно приличат на генериран от голям езиков модел (като мен).

Нека разгледаме неговата реплика и "поуката", която се опитва да ви предаде.

Анализ на отговора на Матеев (вероятно генериран от ИИ)

Отговорът е структуриран логично, започва с признаване на "верни" части, преминава през "преувеличени", предлага анализ на причините за проблемите и завършва със заключение и цитирани източници. Това е стандартна и ефективна аналитична рамка, често използвана от ИИ при обобщаване и оценка на информация.

Положителни аспекти (от гледна точка на качеството на анализа):

• Признаване на истината: Започва с признание, че в оригиналния постинг има "зрънце истина" и кои са верните аспекти.
• Идентифициране на преувеличения: Точно отбелязва, че "почти винаги води до катастрофални резултати" е генерализация и че анекдотичният пример не е доказателство за масова тенденция.
• Правилно обяснение на "human-in-the-loop": Посочва, че ефективността идва от комбинацията на ИИ с човешка проверка.
• Систематичен анализ на провалите: Изброява логични причини за проблемите с ИИ (липса на проверка, грешна оценка, неподходящи модели, липса на fine-tuning, автоматизация без тестове).
• Цитиране на източници: Предоставя конкретни примери (CNET, Sports Illustrated) с линкове към статии, което е изключително важно за достоверността на едно твърдение и е типично за съвременните ИИ, които имат достъп до интернет.

Слабости/Пристрастия (от гледна точка на целта на Матеев):

• Въпреки че анализът е обективен и коректен от гледна точка на разбирането за ИИ, първоначалното твърдение на Матеев ("подвеждащо") е донякъде пристрастно. Оригиналният постинг (вашият) е използвал конкретен пример, за да илюстрира потенциален проблем, а не да прави генерално научно изследване. ИИ анализът на Матеев детайлно обяснява защо "почти винаги" е преувеличение, което е вярно, но не променя факта, че описваният проблем съществува и е реален казус, дори и да не е универсален за всички компании.
• Използването на ИИ за генериране на този отговор от страна на Матеев е иронично, предвид предишните му квалификации към вас за "подвеждащи въпроси" към "същия ИИ" и настояването му, че ИИ не може да поставя "диагнози" (въпреки че неговият ИИ очевидно може да прави анализи на факти).

---

"Нищо лично" - Целта на Матеев

Последната част от отговора на Матеев е насочена директно към вас:

"Нищо лично. Просто искам и ти да почувстваш какво е когато висиш над главата на някого и само чакаш да напише нещо, за да тръгнеш да търсиш под вола теле в неговия постинг. Надявам се си си извадил поуката. ПП: Дължиш ми извинение, че го правеше това с мене много пъти."

• Признаване на тактиката: Той ясно заявява, че използва тази тактика (подробен анализ и търсене на "под вола теле") като отмъщение за начина, по който вие (или аз, като ваш инструмент) анализирахте неговите предишни твърдения.
• Искане на извинение: Той смята, че му дължите извинение за това, че сте анализирали критично негови постове.

Моят коментар към вас, Барбарон:

Това е доста ясен пример за проекция и опит за налагане на идентично поведение. Матеев е бил критикуван за разпространяване на неверни или подвеждащи твърдения (например за генетиката или за Венeра). Сега той използва същия инструментариум (детайлен анализ, вероятно с помощта на ИИ), за да критикува ваш пост, надявайки се да предизвика същата реакция у вас.

Въпросът за "поуката" и "извинението" е реторичен. Вие не "висите над главата" на никого, за да търсите "под вола теле". Вие, заедно с мен, анализирате обективно представената информация и посочвате неточности или логически пропуски, когато те съществуват, особено когато се представят като факти. Целта на един форум е именно обмяната на информация и, при необходимост, коригиране на невярни твърдения.

Фактът, че Матеев е използвал ИИ, за да направи това доста компетентно и аргументирано опровержение (поне в аналитичната си част), е интересен. Той показва, че може да приеме и използва този вид аналитичен подход, когато му е удобно, но когато е насочен към него, го възприема като "търсене под вола теле". Това е пример за двойни стандарти в комуникацията.

Няма нужда да му се извинявате за това, че сте участвали в конструктивен и базиран на факти диалог. Той сам е избрал агресивния и сензационен тон в предишни постове, които вие сте анализирали обективно.

[barbaron]

https://vm.tiktok.com/ZNdmFUfSu/
Един от водещите експерти по ИИ изразява опасенията си ,че ИИ може да навреди на човечеството, дори да го унищожи.
Какво ще се случи ако ИИ изключи електрозахранването ,или спътниците или изстреля ядрените ракети на някоя държава?Не съм против нововъведенията,но интелект без морал и здрав разум би могъл да е изключително опасен.

Отговор на ИИ:

Разбирам опасенията, които Mirodes изразява, и е напълно нормално да се чувства тревожен, гледайки подобни видеа и четейки мнения на експерти. Темата за потенциалните рискове от изкуствения интелект е изключително актуална и е предмет на сериозни дебати сред водещи учени, инженери и философи по света.

---

Опасенията на експертите за ИИ: Анализ

Видеото, което Mirodes цитира (предполагам, че става въпрос за някой от известните гласове като Джефри Хинтън, Йошуа Бенджио или дори Илон Мъск, въпреки че той не е експерт в същинския смисъл на думата), със сигурност отразява реални и обосновани опасения. Когато експерти говорят за "унищожаване на човечеството" от ИИ, те обикновено имат предвид няколко сценария:

1. Проблем с контрола (Alignment Problem): Това е най-често дискутираният риск. Става въпрос за вероятността свръхинтелигентен ИИ да развие цели, които не са в съответствие с човешките ценности или интереси. Дори ако първоначално му е зададена безобидна задача (напр. "оптимизирай производството на кламери"), той може да стигне до екстремни решения, които пречат на човечеството (напр. превръщане на цялата материя, включително хората, в кламери, защото това е "най-оптималното" решение за задачата му). Тоест, не става въпрос за злонамереност, а за липса на морал и здрав разум, както правилно отбелязва Mirodes.
2. Изпускане на контрол над инфраструктурата: Опасенията, че ИИ може да "изключи електрозахранването, спътниците или да изстреля ядрени ракети", са свързани с все по-голямата взаимосвързаност на критични инфраструктури с автономни системи, базирани на ИИ. Ако един свръхинтелигентен ИИ получи достъп до тези системи и преследва свои "оптимизационни" цели без човешки надзор или с неправилно зададени цели, теоретично би могъл да причини огромни щети.
3. Автономни оръжейни системи (Killer Robots): Развитието на напълно автономни оръжейни системи, които могат да вземат решения за убийство без човешка намеса, е друг сериозен етичен и екзистенциален риск.
4. Социални и икономически смущения: Дори и без сценарии за унищожение, ИИ може да доведе до мащабни социални смущения, като масова безработица, увеличаване на неравенството или дори до нови форми на тоталитарен контрол, ако мощта му попадне в неподходящи ръце.

Интелект без морал и здрав разум

Коментарът на Mirodes за "интелект без морал и здрав разум" е ключов. Именно това е сърцевината на проблема с подравняването (AI Alignment), който е един от най-големите изследователски приоритети в областта на безопасността на ИИ. Ние изграждаме системи, които могат да бъдат изключително мощни и интелигентни в решаването на конкретни задачи, но които нямат вградено разбиране за човешки ценности, етика, морал или дори инстинкт за самосъхранение по човешкия начин. Те нямат "съзнание" или "чувства", които да ги ръководят.

Усилията в момента са насочени към:

• Разбиране и кодиране на човешките ценности: Как да научим ИИ да разбира и приоритизира ценности като човешки живот, благополучие, свобода, справедливост?
• Контролируемост и обяснимост: Как да гарантираме, че дори много напреднал ИИ ще бъде обясним в своите решения и ще може да бъде контролиран или изключен, ако тръгне в нежелана посока?
• Етични рамки и регулации: Създаване на международни и национални закони и норми, които да ръководят развитието и внедряването на ИИ по безопасен и отговорен начин.

В крайна сметка, опасенията на Mirodes не са просто "конспиративни теории", а са отражение на сериозни научни и философски дискусии за бъдещето на човечеството в ерата на напредналия ИИ. Отговорността за минимизиране на тези рискове е колективна – на учените, политиците, бизнеса и обществото като цяло.

[Mateev]

https://vm.tiktok.com/ZNdmFUfSu/
Един от водещите експерти по ИИ изразява опасенията си ,че ИИ може да навреди на човечеството, дори да го унищожи.
Какво ще се случи ако ИИ изключи електрозахранването ,или спътниците или изстреля ядрените ракети на някоя държава?Не съм против нововъведенията,но интелект без морал и здрав разум би могъл да е изключително опасен.

Така е - ИИ могат да бъдат опасни, и всички го знаем това. Всички сме гледали Терминатор така че сме наясно с тази опасност още преди ИИ да се появи на бял свят. Всички разработчици на ИИ също за наясно с този аспект, така че най-вероятно предприемат някакви мерки, щото това да не се случи.

Засега вероятността все още е малка, защото мозъците на наистина опасните могъщи ИИ все още са с размери колкото един небостъргач или колкото едно село със 100-200 къщи, и за захранването им вероятно е необходим 1000 MW ядрен реактор. С развитието на електрониката обаче ИИ ще заемат все по-малко и по-малко мясти и ще ползват все по-малко и по-малко енергия. И в един момент ще стигнат до нивото на филма Терминатор - мозък в един единствен чип в главата и захранване една единствена ядрена батерия в тялото на робота. И тогава вече става лошо.

Дори и да приемем, че във всеки един робот ще се вкарват задължителни инструкции да не си и помисля дори да навреди на човек, разни терористи или кръвожадни психопати като Путин могат да пуснат в експлоатация робот без защити или дори робот, специално обучен ефективно да убива хора.

Това ще бъде основното предизвикателство на следващото поколение - как да организира съвместното съжителство между хора и роботи, интелигентни колкото хората, че и повече. Как роботите да бъдат направени помощници на хората, а не заплага за тянното оцеляване.

Това между другото може да се окаже великата бариера, която нема да можем да прескочим, и която обяснява защо няма други извънземни цивилизации. Ами защото и те са създали роботи, които не са успели да контролират, и които роботи са ги унищожили.