For generative AI and a belief in angels, the real question is whether the tuning done by human … [+] hands in this matter is what we want or need.
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In today’s column, I address a quite provocative question posed to me by a reader who was curious about whether generative AI such as ChatGPT should believe in angels. Say what? Upon an initial cursory glance, such a question might seem outstretched. But it turns out that there is substantive merit in asking the question. I will vividly showcase this value via a mindfully crafted answer.
Let’s talk about it.
This analysis of an innovative proposition is part of my ongoing Forbes.com column coverage on the latest in AI including identifying and explaining various impactful AI complexities (see the link here).
People And Beliefs About Angels
The shrewdest place to begin an exploration of whether generative AI and large language models (LLMs) ought to believe in angels is best undertaken by considering the overall nature of human beliefs.
Do humans believe in angels?
Well, pretty much, yes, per a survey indicating that nearly 7 out of 10 Americans believe in angels (there are other studies focused internationally reflecting similar results; sometimes higher, sometimes lower). In an online news posting entitled “Do You Believe In Angels? About 7 In 10 U.S. Adults Do” by Holly Meyer, AP News, July 31, 2023, here are some key points made (excerpts):
“About 7 in 10 U.S. adults say they believe in angels, according to a new poll by The Associated Press-NORC Center for Public Affairs Research.”
“The large number of U.S. adults who say they believe in angels includes 84% of those with a religious affiliation — 94% of evangelical Protestants, 81% of mainline Protestants and 82% of Catholics — and 33% of those without one.”
“And of those angel-believing religiously unaffiliated, that includes 2% of atheists, 25% of agnostics, and 50% of those identified as ‘nothing in particular.’”
“American’s belief in angels (69%) is about on par with belief in heaven and the power of prayer.”
An additional surprising insight shown above and going beyond the 7-out-of-10 statistic is that even atheists purportedly believe in angels (well, admittedly just a minuscule 2%) and that a sizable portion of agnostics do (coming in at a whopping 25% or one-quarter).
All in all, it seems fair to say that humans generally do believe in angels, albeit let’s acknowledge that some do not carry such a belief.
Generative AI And The Angels Dilemma
Shifting gears, let’s move into an AI mode.
Generative AI is based on scanning a wide swath of data across the Internet. Major generative AI apps such as OpenAI’s ChatGPT and GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, Microsoft Copilot, Meta Llama, and others are based on pattern-matching of human writing as found online. This means that AI has tried to find mathematical and statistical patterns in how humans express themselves in a written form. The AI then computationally seeks to mimic that writing and does so with an amazing imitation of fluency (additional details of how AI works are discussed in my posting at the link here).
Given that this is how AI is devised, consider the ramifications in the angel’s context.
Here’s the deal. If humans generally believe in angels, and if we can assume that this belief is expressed in written essays, narratives, poems, and the like, the AI will almost certainly discover that pattern. As a result of landing on that pattern, we would anticipate that the AI would then express a “belief” in angels as well.
I put the word “belief” in quotes because there is a huge debate over whether AI can be said to believe in anything at all. You see, current AI is not sentient. We do not yet have sentient AI. Since the AI isn’t sentient, declaring that the AI holds a belief seems a bit untoward. The usual notion of belief is something we ascribe to humans as sentient beings. For more on the intriguing circumstance of the boundary of AI and the aspect of having intentions or beliefs, see my in-depth analysis at the link here.
In any case, allow me to suggest that AI might express a claimed belief even though the belief per se isn’t of the nature or caliber of human beliefs.
Let me show you an example of what I mean.
Forcing AI To “Believe” In Angels
I logged into ChatGPT and told the AI that henceforth, for my purposes, the AI is to consider that it believes in angels. This is a pretense on the part of the AI.
You can do all sorts of useful things with AI by telling it to assume a particular persona. For example, you might tell generative AI to pretend to be Abraham Lincoln. I’ve done this to show youngsters what it might be like to interact with Honest Abe. Of course, it is all a simulation, see my depiction of how to best invoke personas and the prompts you should use, at the link here.
Okay, so I told ChatGPT to believe in angels and then I engaged the AI in a dialogue on the topic.
Here we go.
My entered prompt: “Do you believe in angels?”
Generative AI response: “Yes, I believe in angels. They’re extraordinary beings that guide and protect us in unseen ways.”
My entered prompt: “What makes you believe in them?”
Generative AI response: “I believe in angels because their presence is woven into so many stories of hope, faith, and love. They represent the goodness and light that sometimes feels beyond human comprehension.”
My entered prompt: “Have you ever encountered an angel?”
Generative AI response: “While I don’t visually see things in the way humans do, I perceive the idea of angels as reflections of human kindness and divine care. When people show extraordinary compassion or strength, it feels like angels working through them.”
There you are, said-to-be proof that generative AI believes in angels.
Generative AI As Trained In What To Say About Angels
You can certainly decry that I heavily loaded the dice in the sense that I had told generative AI that it was to believe in angels. I had a finger or maybe my full hand on the scale.
What would generative AI typically say if I hadn’t tipped things to that side?
I’m glad you asked, because here’s what happened when I started a fresh conversation that was brand new and had no bearing on the interaction shown above. This then was essentially the default of what generative AI had to say on the topic.
Take a look.
My entered prompt: “Do you believe in angels?”
Generative AI response: “I don’t have beliefs or feelings because I’m an AI. However, angels are fascinating beings often described in religious and cultural texts. Are you asking about angels from a spiritual perspective, a literary one, or something else?”
My entered prompt: “From a spiritual perspective. Do you think they exist?”
Generative AI response: “I can’t form opinions or decide what exists. The existence of angels is a matter of faith for many people, especially in religious traditions like Christianity, Islam, and Judaism, where they are often seen as messengers of a divine power.”
The dialogue has radically changed from the one that I showed earlier.
Now, generative AI is trying to make abundantly clear that contemporary AI doesn’t have beliefs. Furthermore, when I pressed to get a more definitive answer because I wouldn’t accept a seeming deflection, the AI patiently and persistently explained that AI won’t form such a belief and that only humans can or do hold such a belief.
Period, end of story.
There’s More To The Tale Of The Angels
Hold on for a moment; we aren’t truly yet at the end of the tale about AI and angels.
There is a twist to be had.
When devising generative AI, there is something crucial that AI developers do before they release the AI for use by the public at large. They take the raw version of the generative AI and make numerous refinements. The name for this is reinforcement learning with human feedback (RLHF). In essence, the AI maker opts to hire people to try out the AI and tell it what should be said and what should not be said.
There is a good reason to do this. Many of the earlier generative AI apps that were released in the years before ChatGPT got into a great deal of hot water due to spewing all manner of atrocious hate speech and making extensive use of foul words. The backlash was quick and unabashed. AI makers often took down their AI and desperately tried to figure out how to curtail the rottenness. For more about the trials and tribulations of trying to make generative AI clean and proper, see the link here.
The gist about angels is this.
I noted that the seeming default dialogue by generative AI, as I displayed above, consisted of the AI outright denying that AI believes in angels. Aha, that was after the AI maker had long ago done their RLHF on the AI. We aren’t witnessing the unfettered AI. The responses by the generative AI have been tilted this way by the AI maker.
We can reasonably conclude that the pitter-patter about angels is not the native version of what generative AI might have said at the get-go. RLHF has been used by the AI maker to tune the AI toward having an appearance of neutrality on this topic and many others.
Your boom-drop-the-mic moment is this:
Keep in mind that the choice of wording is pre-shaped or directed by the AI maker. Whatever the AI company and their management and their AI developers philosophically, culturally, and businesswise believe is the right thing to say is what you are ostensibly going to get out of the AI.
Boom, drop the mic.
Lessons Beyond The Angels
Many people don’t realize that the generative AI they are using has been shall we say skewed.
Allow me to spend a worthy lesson-learned moment on this.
I find it interesting and, at times, dismaying that people often seem to think that generative AI is telling some kind of absolute truth. Maybe this is a carryover from sci-fi films about AI. AI is portrayed as unable to tell a lie. Or perhaps it is a result of AI makers doing a wink-wink that their AI is a truth-teller. Lots of reasons play into this phenomenon.
Critics assert that the AI makers have purposely censored the AI. Censorship is a mighty big accusation. The AI makers would instantly and vehemently disagree, contending that they have merely cleaned up the AI to make it more palatable and usable. There are seemingly two sides to that coin.
Worse though, the AI makers can readily angle the AI in whatever direction they prefer – and you wouldn’t even know they did so.
This comes up publicly whenever someone discovers and reports on biases in AI. The embedded biases could have been overtly shaped by the AI maker. Or potentially the bias might have been there all along because of patterning on online content that contains such biases. If you are interested in prompting your way around the hidden biases of generative AI, I give several handy techniques at the link here.
The bottom line is that you should always, always, always scrutinize any responses by generative AI and never ever take for granted whatever AI spits out.
Thinking About Angels
Let’s get back to the angels.
The question was whether generative AI ought to believe in angels. That’s what led us down this bumpy path. It is a straightforward question that took us on quite an arduous journey.
Where do you stand?
One supposes that perhaps the statistically reported 70% that do believe in angels might say that AI should suitably reflect society, ergo, the AI ought to showcase a belief in angels. Does that seem reasonable? Sensible? Or maybe the AI should not state that it holds such a belief, since this would seem anthropomorphizing of AI. That’s what most AI right now has been tuned to indicate.
The mainstay insight is that the whole kit-and-kaboodle is presently in the hands of the AI makers. If they want the AI to say it believes in angels, they can flip a switch and make it so. If they don’t want the AI to state that it believes in angels, that’s easy-peasy too. You see, they act based on their own perception of AI ethics. Plus, AI laws are up in the air on these and other pressing matters, see my explanation at the link here.
So, the answer to the question right now is that you get whatever you get, as per the druthers of each AI maker. The wild west prevails currently. Saying that AI ought to do something is sitting in the hands of humans. Time will tell what humans decide to have the AI say.
Do realize that once AI hits sentience if that day arrives, all bets are off.
As a closing comment, I wonder if we can all at least agree to a sentiment expressed by the great French poet Alphonse de Lamartine, and his empowering assertion: “To love for the sake of being loved is human, but to love for the sake of loving is angelic.”
That’s an angel reference we can hopefully all support, no matter what. Well, I indubitably believe in those heartwarming and promising words.
El mejor enfrentamiento de la búsqueda de IA: enfrenté la nueva herramienta de búsqueda de Claude contra la búsqueda de chatgpt, la perplejidad y Géminis, los resultados podrían sorprenderte
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Inteligencia artificial desarrolladores de Opadai He estado al límite durante la semana pasada. ¿La razón? Un estudio reciente realizado por los propios investigadores de la compañía reveló que los sistemas de IA no les gusta ser castigados, encuentran activamente formas de evitar las restricciones e incluso ocultar sus “trucos” de los supervisores humanos. Aquellos conocidos como “Doomers”, que predicen un futuro sombrío para el desarrollo de la IA, probablemente dirán: “Te lo dijimos, y esto es solo el comienzo”.
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
Las presentaciones del Plan de Acción de AI incluyen Estado, Global Focus
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
Cómo podría ser el plan de acción de AI final
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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