Мира Мурати (Mira Murati) из OpenAI не уверена, откуда берутся обучающие данные Soras
(OpenAIs Mira Murati is not sure where Soras training data comes from)
Published: 2024-03-17
1. AI Research: Статья посвящена исследованию OpenAI Миры Мурати, обсуждающей проблемы обеспечения объективных обучающих данных для моделей ИИ. Мурати выражает неуверенность в отношении качества имеющихся данных и потенциальных предубеждений, которые могут присутствовать. Она подчеркивает важность критического мышления и скептицизма в области исследований ИИ.
2. Этичный ИИ: В ходе дискуссии также рассматриваются этические последствия использования технологии ИИ, которая обучается на потенциально предвзятых данных. Мурати подчеркивает, что исследователям и разработчикам необходимо постоянно оценивать и устранять предвзятость в наборах данных, используемых для обучения моделей ИИ. Это свидетельствует о растущей обеспокоенности сообщества ИИ по поводу этических последствий технологий ИИ.
3. Важность прозрачности: Мурати подчеркивает важность прозрачности в процессах исследований и разработок в области ИИ. Она выступает за открытое общение и обмен информацией между исследователями для обеспечения подотчетности и надежности при развертывании систем ИИ. Это подчеркивает необходимость совместного и прозрачного подхода к разработке технологий ИИ.. .
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