为何大型语言模型在软件开发中可能是死胡同
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内容提要
当前人工智能系统缺乏可分解性和可解释性，软件开发者应关注可测试组件。大型语言模型（LLMs）在产品中存在问题，无法有效分离操作与训练数据，导致安全和法律风险。开发者应设计可持续平台，以确保人工智能的可解释性和可监控性。
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关键要点
- 当前人工智能系统缺乏可分解性和可解释性，软件开发者应关注可测试组件。
- 大型语言模型（LLMs）在产品中存在问题，无法有效分离操作与训练数据，导致安全和法律风险。
- 开发者应设计可持续平台，以确保人工智能的可解释性和可监控性。
- LLMs的缺乏可分解性与可解释性使得它们难以作为可替换的组件使用。
- LLMs的操作与训练数据无法分离，导致安全和隐私问题。
- 法律所有权问题依然存在，LLMs可能无法证明其未侵犯先前的艺术作品。
- 开发者应设计能够提供可解释的人工智能的流程，确保可监控和可重复性。
- 未来LLMs作为产品本身的服务可能有限，外包创新给LLM供应商存在风险。
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