Mira Murati z OpenAI nie jest pewna, skąd pochodzą dane treningowe Soras
(OpenAIs Mira Murati is not sure where Soras training data comes from)
Published: 2024-03-17
1. Badania nad sztuczną inteligencją: Artykuł skupia się na badaczce z OpenAI, Mirze Murati, która omawia wyzwania związane z zapewnieniem bezstronnych danych treningowych dla modeli sztucznej inteligencji. Murati wyraża niepewność co do jakości dostępnych danych i potencjalnych uprzedzeń, które mogą być obecne. Podkreśla znaczenie krytycznego myślenia i sceptycyzmu w dziedzinie badań nad sztuczną inteligencją.
2. Etyczna sztuczna inteligencja: Dyskusja zagłębia się również w etyczne implikacje korzystania z technologii sztucznej inteligencji, która jest szkolona na potencjalnie stronniczych danych. Murati podkreśla, że badacze i programiści muszą stale oceniać i łagodzić błędy w zestawach danych wykorzystywanych do trenowania modeli sztucznej inteligencji. Podkreśla to rosnące zaniepokojenie społeczności zajmującej się sztuczną inteligencją w związku z etycznymi implikacjami technologii sztucznej inteligencji.
3. Znaczenie przejrzystości: Murati podkreśla znaczenie przejrzystości w procesach badawczo-rozwojowych w zakresie sztucznej inteligencji. Opowiada się za otwartą komunikacją i dzieleniem się informacjami między naukowcami, aby zapewnić odpowiedzialność i wiarygodność we wdrażaniu systemów sztucznej inteligencji. Podkreśla to potrzebę opartego na współpracy i przejrzystego podejścia do rozwoju technologii sztucznej inteligencji.. .
1. AI Research: The article focuses on OpenAI's researcher Mira Murati discussing the challenges of ensuring unbiased training data for AI models. Murati expresses uncertainty about the quality of available data and the potential biases that may be present. She highlights the importance of critical thinking and skepticism in the AI research field.
2. Ethical AI: The discussion also delves into the ethical implications of using AI technology that is trained on potentially biased data. Murati emphasizes the need for researchers and developers to continuously evaluate and mitigate biases in the datasets used for training AI models. This highlights the growing concern in the AI community regarding the ethical implications of AI technologies.
3. Importance of Transparency: Murati stresses the significance of transparency in AI research and development processes. She advocates for open communication and sharing of information among researchers to ensure accountability and trustworthiness in the deployment of AI systems. This underscores the need for a collaborative and transparent approach in the development of AI technology.
Reference:
cointelegraph.com