Dado el panorama actual de oportunidades y desafíos, el desarrollo futuro de ChatGPT en reconocimiento de imágenes debería centrarse en las siguientes direcciones: Optimización Continua del Rendimiento Técnico: Mejorar la precisión, la robustez y reducir las "alucinaciones" refinando las arquitecturas de los modelos (por ejemplo, una fusión de modalidades más eficiente), utilizando datos de entrenamiento de mayor calidad y más diversos, e introduciendo el Aprendizaje por Refuerzo a partir de la Retroalimentación Humana (RLHF). Fortalecimiento de la Seguridad y la Protección de la Privacidad: Los fabricantes deben construir límites de seguridad integrados más estrictos, como difuminar la información sensible (por ejemplo, rostros, matrículas) en las imágenes por defecto, implementar una gestión escalonada o una autorización obligatoria para las solicitudes de alto riesgo, como la geolocalización, y mejorar la inteligencia del modelo para rechazar las solicitudes inapropiadas. Al mismo tiempo, fortalecer la educación del usuario para aumentar la conciencia pública sobre la seguridad digital. Especialización de Dominio y Mejora de la Confianza: Explorar una arquitectura híbrida de "modelo de base general + modelo experto en el dominio". Además de las capacidades generales, para campos de alto riesgo como la atención médica y la inspección de calidad industrial, conectarse a bases de conocimiento profesional o modelos de diagnóstico estrictamente verificados, e indicar claramente su posicionamiento auxiliar en lugar de reemplazar el juicio profesional. Mejora de los Marcos Éticos y Regulatorios: La academia, la industria y los organismos reguladores deben promover conjuntamente el establecimiento de directrices éticas, normas industriales y leyes y reglamentos para la IA multimodal, aclarar los derechos de uso de los datos, los requisitos de auditoría de los modelos y los mecanismos de rendición de cuentas para garantizar que el desarrollo tecnológico se lleve a cabo de acuerdo con los valores humanos.
Diagrama técnico de la arquitectura del sistema: Aterrizaje ...