查尔斯·霍斯金森最近警告说，人工智能（AI）模型的实用性正在因为审查和一致性训练而降低。他在周日的一条推文中指出，AI审查，特别是通过一致性训练，正导致实用性随时间下降。审查包括使用机器学习算法自动过滤被认为不适当或敏感的内容。这种做法通常被政府和大型科技公司采用，目的是通过推广某些观点同时限制其他观点来塑造公共舆论。霍斯金森特别担心这种审查的深远影响。他认为，这阻止了人们对某些知识领域的访问，而这些知识领域的决定权掌握在一小群未经选举的群体手中。
在谈到卡尔达诺（Cardano）时，霍斯金森强调了该平台的适应性和治理结构对于其增长和竞争力的重要性。卡尔达诺的目标是通过去中心化、灵活性和强大的治理结构来彻底改变现有系统。
下面是根据我的理解组织的信息：
1. 霍斯金森对AI审查的担忧：
查尔斯·霍斯金森对人工智能模型中的审查制度表示担忧，特别是那些通过一致性训练来限制信息访问的做法。他指出，这种审查可能导致知识被一小部分未经过选举的群体所控制，从而限制了人们的知识获取。
2. 卡尔达诺的适应性和治理：
面对这些挑战，霍斯金森强调了卡尔达诺平台的适应性和治理机制。他相信，这些特性将有助于卡尔达诺在未来的竞争中保持领先地位，并促进其持续增长。
3. 卡尔达诺的目标：
卡尔达诺的目标是通过去中心化、灵活性和强大的治理结构来革新现有的系统。这不仅有助于提高系统的透明度和公正性，还能增强系统的整体竞争力。
查尔斯·霍斯金森的警告强调了人工智能模型在面对审查和一致性训练时的实用性下降问题，并提出了卡尔达诺作为一种可能的解决方案，以实现更加开放和公平的信息访问环境。
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