实验室研究人员称为“排版攻击”。
要使程序不正确地标识主题，它足以用错误的名称附加一个注释。 redge写了它。
据专家介绍，“排版攻击”提醒攻击使用竞争图像。例如，在他们的帮助下，您可以欺骗Tesla无人驾驶汽车软件，以便在没有警告的情况下改变运动。它还可以对许多人工智能应用创造威胁，从医疗到军队。
但是，在这种情况下，没有什么可担心的 - 我们正在谈论实验剪辑系统，尚未用于任何商业产品。剪辑旨在研究人工智能系统如何学习如何在没有密切观察的情况下学习如何确定对象，同时在对文本数据库上进行研究。对于培训，Openai系统使用了大约4亿这样的蒸汽。
Openai研究人员已经发现了机器学习网络中的单个组件，该组件不仅反应对象的图像，还可以在草图，图纸和相关文本上做出反应。这被称为“多模式神经元”。研究人员认为，人工智能系统以与人们的方式相同的方式吸收知识。
在未来，这可能导致更多复杂的计算机视觉系统，但现在这是在其初期的。任何人都可以将苹果与一张纸上的纸张区分开，用“苹果”一词，但像剪辑这样的人工智能没有能力。允许程序将单词和图像链接在抽象级别中的能力创造了一个独特的错误，即Openai称为“抽象”。
导致实验室的错误的另一个例子是AI如何定义存钱罐。如果您添加到任何美元图标的图像的图像，则剪辑将考虑储存罐。
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