Parlamentarikere om udbredt dansk iltsvind: EU bør gribe meget hårdere ind
Disse kæmpetanke skal lagre dansk CO2, inden den pumpes flere kilometer under havbunden
Tilmeld dig det nye nyhedsbrev her.
Fra to uger til få sekunder: slut med bøvlede beregninger af krumme sporskifter
Jeg syntes det er rimeligt at spørge ChatGPT om problemet. ChatGPT svar:
Det er en udfordring at rette oplysningerne, som ChatGPT giver, af flere grunde:
- Teknologisk Begrænsning: ChatGPT og lignende sprogmodeller genererer svar baseret på mønstre i store mængder træningsdata. Disse modeller har ikke en "hukommelse" i traditionel forstand, hvor de kan huske eller gemme korrektioner. Derfor kan det være svært at garantere, at en rettelse anvendes konsekvent i fremtidige svar (Decision Marketing).
- Manglende Specificitet: Modellen ved ikke, hvilke specifikke data den har om en person, da den ikke opbevarer personlige oplysninger på samme måde som en database gør. Når modellen genererer svar, bruger den sandsynlighedsfordelinger for at forudsige de mest sandsynlige ordsekvenser, hvilket kan resultere i fejl eller "hallucinationer" (Decision Marketing).
- Regulering og Compliance: Under GDPR skal persondata være nøjagtige, og individer har ret til at få fejlagtige data rettet eller slettet. OpenAI har dog erkendt, at de nuværende teknologiske rammer gør det svært at overholde disse krav fuldt ud, hvilket er en del af grundlaget for Schrems' klage (DSN Group News) (Decision Marketing).
For at rette oplysningerne præcist, ville der kræves en teknologi, der kan spore, opdatere og verificere individuelle data på en konsistent måde, noget som nuværende generative sprogmodeller ikke er designet til at gøre. Derfor vil det kræve betydelige teknologiske fremskridt og potentielle ændringer i, hvordan AI-systemer trænes og administreres, for at opfylde disse krav effektivt.
Det er muligt at forestille sig en løsning, hvor output fra OpenAI's modeller sendes gennem et analysetool, der kan tjekke for fejl og rette oplysningerne. Dette kan potentielt gøres ved at anvende følgende metoder:
- Efterbehandlingsanalyse: Efter at ChatGPT har genereret et svar, kan dette svar sendes til et analysetool, som sammenligner oplysningerne mod en autoritativ database for at identificere og rette fejl. For eksempel, hvis ChatGPT genererer en fødselsdato for en kendt person, kunne analysetoolet tjekke denne dato mod en pålidelig kilde og rette den, hvis den er forkert.
- Regelbaseret System: Implementere et sæt regler og algoritmer i analysetoolet, som specifikt leder efter og korrigerer almindelige typer af fejl, som modellen kan lave. Dette kunne inkludere kontrol af fakta som datoer, navne, steder osv.
- Hybrid Metode: Kombinere maskinlæring og menneskelig verifikation. Maskinlæringsalgoritmer kan bruges til at markere potentielle fejl, som derefter bekræftes og rettes af menneskelige operatører. Dette kan være særlig nyttigt for komplekse eller kritiske oplysninger.
- Feedback Mekanisme: Implementere en feedback-mekanisme, hvor brugere kan rapportere fejl direkte fra interface, som derefter kan bruges til at opdatere analysetoolet og forbedre fremtidige rettelser.
En sådan tilgang vil dog også have sine udfordringer, herunder:
- Skalering: At sikre, at analysetoolet kan håndtere den store mængde output, som genereres af modeller som ChatGPT.
- Nøjagtighed: At opretholde en høj grad af nøjagtighed i analysetoolet, især når det kommer til komplekse eller mindre kendte oplysninger.
- Databeskyttelse: At sikre, at analysetoolet overholder GDPR og andre databeskyttelsesregler, især når det behandler personlige data.
Samlet set er det en teknisk udfordring, men potentielt en gennemførlig løsning for at sikre, at oplysninger genereret af AI-modeller er nøjagtige og overholder gældende lovgivning om databeskyttelse.
Umiddelbart ikke.
Kigger man på en typisk mikrobølgeovn har den en en tilslutningseffekt (det egentlige strømforbrug) på 1100 W og en maksimal bølgeffekt (ca. den varme du kan afsætte i hvad du putter i mikroovnen) på 700 W.
Dermed har den en energieffektivitet på ca. 64%, hvilket er meget dårligere end både elkedel og induktionskogeplade. Man kan nok betale sige til bedre energieffektivitet i sin mikroovn.
Det egentlige forbrug kommer dog, som også skrevet i artiklen, an på hvor meget vand du skal bruge. I en elkedel skal man jo ofte koge minimum 0,5 L.
Holger siden du tilsyneladende ikke selv kan, så har jeg spurgt ChatGPT for dig:
Forklar den kemiske process når de mest almindelige genopladelige lithiumbatterier til elcykler brænder.
ChatGPT
Når genopladelige lithium-ion-batterier, som ofte bruges i elcykler, brænder, sker der en række kemiske reaktioner, som kan være både komplekse og farlige. Her er en forklaring på den kemiske proces:
- Overophedning og termisk løbskhed:
- Når et lithium-ion-batteri overophedes, kan det føre til en tilstand kaldet termisk løbskhed. Dette sker, når temperaturen stiger hurtigt og ukontrollabelt, hvilket fører til yderligere opvarmning og kemiske reaktioner inde i batteriet.
- Overophedning kan skyldes en række faktorer, herunder overopladning, kortslutning, fysisk skade, eller fejl i batteriets styringssystem.
- Nedbrydning af elektrolyt:
- Elektrolytten i lithium-ion-batterier er ofte en organisk opløsning, som kan være meget brandfarlig. Ved høje temperaturer kan elektrolytten begynde at nedbrydes og frigive brandfarlige gasser som ethylen, metan, ethylenkarbonat, og andre organiske opløsningsmidler.
- Den termiske nedbrydning af elektrolytten kan også generere varme, hvilket forværrer termisk løbskhed.
Reaktion af katode- og anodematerialer:
- Katodematerialet i mange lithium-ion-batterier indeholder metaloxider, som kan nedbrydes ved høje temperaturer og frigive ilt. For eksempel, kan lithiumkoboltoxid (LiCoO₂) nedbrydes til lithiumoxid (Li₂O) og koboltoxid (Co₃O₄), og frigive ilt (O₂) i processen:
2LiCoO2→Li2O+Co3O4+1/2 O2
- Anoden består typisk af grafit, som kan reagere med ilt og elektrolytens nedbrydningsprodukter, hvilket genererer varme og yderligere brandfarlige stoffer.
- Forbrænding af brandfarlige gasser:
- De brandfarlige gasser, der frigives fra elektrolytten og andre komponenter, kan antændes, især hvis der er tilstrækkelig ilt til stede fra katodens nedbrydning eller den omgivende luft.
- Når gasserne antændes, kan det føre til en voldsom brand og mulig eksplosion, som kan sprede brændende materialer og forværre situationen.
- Varmespredning og forstærkning af reaktionerne:
- Den varme, der genereres fra forbrændingen af de brandfarlige gasser og de kemiske reaktioner i batteriet, kan sprede sig til nærliggende celler i batteripakken. Dette kan udløse yderligere termisk løbskhed i andre celler, hvilket skaber en kædereaktion.
- Denne proces kan fortsætte, indtil alle cellerne i batteripakken er involveret, hvilket kan resultere i en omfattende og farlig brand.
Disse kemiske processer gør brande i lithium-ion-batterier meget farlige og vanskelige at slukke. Det er vigtigt at opbevare og håndtere disse batterier korrekt for at minimere risikoen for overophedning og brand.
Din løsning er korrekt, men forklaringen er for kort til at jeg kan følge med. Min er selvsagt lidt længere.
"Ambitionen er at udvide til over 5 millioner ton om året. Hvis det altså betaler sig."
Det kan vel "betale sig", hvis nogle vil betale for det. På samme måde som at det betaler sig for skraldebilerne at hente folks affald. Affaldet har kun "værdi" fordi kunderne betaler for at få det hentet. Affaldets egen værdi er minimal, og værdien af CO2 er sikkert negativ.
Man hører næsten kun at kvælstofudledningen skal mindskes, men for nogle år siden var der store debatter om forholdet mellem kvælstof og fosfor og hvad der egentlig styrede den uønskede vækst. Er det kvælstof eller fosfor vi skal begrænse?
Lidt andre løse tanker går på, om vi har fisket de fisk op der skulle æde algerne?
I diverse naturserier høre man ofte at fisk samles hvor næringsrigt vand vælder op via havstrømme, så med almindelig logik burde der være masser af fisk i de danske farvande.