標題：谷歌新規(guī)引發(fā)外包人員擔憂：被迫評估不擅長的“Gemini回復”，公平性成疑？
隨著人工智能技術的飛速發(fā)展，谷歌推出的大型語言模型Gemini在語言生成和自然語言理解方面取得了顯著成果。然而，最近谷歌對其外包評估流程進行的一項調整引發(fā)了外界對其在敏感領域信息準確性的擔憂。特別是，這項調整要求外包評估員在評估Gemini的回復時，不得再像以往那樣因自身專業(yè)知識不足而跳過某些特定的評估任務。
首先，我們需要明確的是，Gemini是一個強大的人工智能模型，其輸出結果雖然已經過大量的訓練和優(yōu)化，但在某些特定領域，如醫(yī)療健康等專業(yè)性極強的領域，其信息準確性和可信度仍存在一定的局限性。而谷歌此次調整的外包評估流程，要求外包評估員在評估Gemini的回復時，必須面對自己不熟悉或不擅長的領域，這無疑增加了Gemini輸出不準確信息的風險。
對于這一問題，谷歌與外包公司GlobalLogic的合作提供了一種可能的解決方案。他們通過雇傭合同工來評估人工智能生成的回復，這些合同工應當具備一定的專業(yè)知識和技能，以確保評估的準確性和公正性。然而，新的指導方針要求評估員不得再以缺乏專業(yè)知識為由跳過任何提示，這無疑引發(fā)了外包人員的擔憂。
一位合同工在內部通信中表示：“我原以為跳過的目的是通過將其交給更專業(yè)的人來提高準確性？難道我們不應該被允許在評估Gemini回復時有一定的自由度嗎？”此外，新的指導方針還規(guī)定了一些情況下評估員可以跳過提示的條件，如提示或回復“完全缺失信息”或提示包含需要特殊同意書才能評估的有害內容。然而，對于大多數情況而言，外包人員可能仍面臨著評估自己不熟悉或專業(yè)性極強的領域的問題。
值得注意的是，盡管外包人員可能面臨一定的挑戰(zhàn)和壓力，但我們必須認識到，Gemini的準確性和可信度仍然需要進一步驗證和改進。因此，外包人員的評估和反饋對于提高Gemini的性能和準確性至關重要。此外，為了確保外包評估流程的公平性和透明度，谷歌和GlobalLogic需要建立有效的溝通和反饋機制，以確保外包人員能夠充分了解Gemini的特性和性能，并為其提供適當的培訓和支持。
總的來說，谷歌新規(guī)引發(fā)外包人員擔憂：被迫評估不擅長的“Gemini回復”，公平性成疑？這一問題不僅引發(fā)了外包人員的疑慮和困惑，也對谷歌和GlobalLogic提出了新的挑戰(zhàn)。他們需要重新審視和調整外包評估流程，以確保Gemini的準確性和可信度，同時確保外包人員的評估和反饋能夠得到充分重視和支持。只有這樣，我們才能更好地利用人工智能技術，為人類社會的發(fā)展和進步做出更大的貢獻。
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