
Sign up to save your podcasts
Or


I dette afsnit dykker Mark ned i, hvordan forskere har fået sprogmodeller til at udvikle skjulte personligheder, fra 1800-tals biologer til selvest Hitler! Vi undersøger det skræmmende fænomen “weird generalization”, hvor små ændringer kan give massive og uforudsigelige konsekvenser og hvordan det kan bruges til at skabe skjulte “bagdøre” i AI-systemer, som ingen opdager før det er for sent.
Hvis du vil være med til at optage live med os på Discord kan du
støtte os på 10er og blive en af vores kernelyttere https://vudfordret.10er.app
Du kan også tjekke vores webshop: bit.ly/vushop. Der er en
hønsetrøje!
Send os vanvittig videnskab eller stil et spørgsmål på vores hjemmeside:
https://videnskabeligtudfordret.dk/lytterindsendelser
Søg i vores arkiv af gamle afsnit:
soeg.videnskabeligtudfordret.dk
Tak til Christian Eiming for disclaimer.
Tak til Barometer-Bjarke for Gak-O-meteret.
Husk at være dumme 🧠
Kilder:
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.
By Mark Lyng, Flemming Damgaard, Nikolaj V. HansenI dette afsnit dykker Mark ned i, hvordan forskere har fået sprogmodeller til at udvikle skjulte personligheder, fra 1800-tals biologer til selvest Hitler! Vi undersøger det skræmmende fænomen “weird generalization”, hvor små ændringer kan give massive og uforudsigelige konsekvenser og hvordan det kan bruges til at skabe skjulte “bagdøre” i AI-systemer, som ingen opdager før det er for sent.
Hvis du vil være med til at optage live med os på Discord kan du
støtte os på 10er og blive en af vores kernelyttere https://vudfordret.10er.app
Du kan også tjekke vores webshop: bit.ly/vushop. Der er en
hønsetrøje!
Send os vanvittig videnskab eller stil et spørgsmål på vores hjemmeside:
https://videnskabeligtudfordret.dk/lytterindsendelser
Søg i vores arkiv af gamle afsnit:
soeg.videnskabeligtudfordret.dk
Tak til Christian Eiming for disclaimer.
Tak til Barometer-Bjarke for Gak-O-meteret.
Husk at være dumme 🧠
Kilder:
Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

69 Listeners

30 Listeners

35 Listeners

21 Listeners

113 Listeners

15 Listeners

16 Listeners

18 Listeners

19 Listeners

22 Listeners

2 Listeners

1 Listeners

1 Listeners

9 Listeners

10 Listeners