在自主分发时是否创建内容保

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我们还应该保护训练数据中任何个人身份信息 (PII) 的隐私，并建立障碍以防止进一步的损害（例如，强制代码进入沙箱而不是自动将其投入生产）。诚实。在收集数据来训练和评估模型时，我们需要尊重数据的来源并确保我们同意使用这些数据（例如，


，开源，用户提供）。我们还需要对人工智能持透明（例如，聊天机器人 荷兰电话号码列表 对消费者的响应、水印的使用）。赋权。在某些情况下，完全自动化流程会更好，但在其他情况下，人工智能应该发挥支持作用或需要人类判断的地方。我们需要在赋予人类权力和让所有人都能使用这些解决方案之间找到适当的平衡（例如，生成伴随图像的替代文本）。


可持续性。当我们努力创建更准确的模型时，我们应该在可能的情况下开发适当大小的模型，以减少我们的碳足迹。就人工智能模型而言，规模并不总是等于质量。在某些情况下，较小的、训练有素的模型比较大的、训练不良的模型更好。构建值得信赖的生成式 AI 阅读 Salesforce 首席科学家的见解。了解更多信息 了解有关 Salesforce 值得信赖的 AI 的更多信息，包括我们向员工、客户、社区和合作伙伴提供的工具，以负责任、准确且符合道德的方式开发和使用 AI。