Segnale, rumore e l'imminente era della curatela AI

In questo episodio "Parlando di Bitcoin", unisciti ai conduttori Adam B. Levine, Stephanie Murphy, Jonathan Mohan e all'ospite speciale Martin Rerak, creatore di TuttiITuoiFeed.com, per vedere come la "curatela basata sull'intelligenza artificiale" viene utilizzata per capire quali sono le informazioni utili e quali sono solo futili.

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Centinaia di schede

Nei primi giorni di Bitcoin, c'erano solo pochi posti in cui si poteva andare per leggere notizie e rimanere informati, ma nel corso degli anni le cose sono cambiate radicalmente. Oggi ci sono migliaia di progetti e centinaia di articoli scritti ogni giorno. E questo supponendo che si ignorino le terre selvagge di YouTube o le profondità di Twitter Cripto .

Ci sono stati giorni in cui mi svegliavo con un centinaio di schede che fondamentalmente stavo semplicemente ricaricando dal giorno prima... Sai, guardando Slack, Telegram, account Twitter, Discord, Reddit e decine di pubblicazioni online [...] Era molto facile indicare a qualcuno la [giusta] direzione se dicevano, "Dove posso acquistare Criptovaluta?" Ma se dicevano, "C'è un caso d'uso qui per la tracciabilità?" o "In cosa pensi che dovrei investire?" o "Come si sta sviluppando questo progetto?", diventava molto più carico e impegnativo... Martin Rerak, creatore di AllYourFeeds.com

Vedi anche:Che cos'è GPT-3 e dovremmo essere terrorizzati?

In questo episodio, discuteremo del panorama dei cripto-media, della formazione dell'intelligenza artificiale, delle sfide legate alle pratiche di parzialità e imparzialità, dei potenziali impatti dell'algoritmo di generazione del linguaggio naturale noto come GPT-3 e molto altro.

AI distorta

Sebbene inquietante in superficie, l'idea di parzialità all'interno di un'IA non è così controversa come si potrebbe immaginare: è quasi necessaria. Come esseri umani, ognuno di noi ha le proprie esperienze e preferenze che plasmano il nostro punto di vista e i nostri pregiudizi. L'intelligenza artificiale moderna consuma "materiale di formazione" curato dagli esseri umani per Imparare cosa è giusto o sbagliato per il suo compito specifico. Una volta addestrata, l'IA può aiutarci con quei compiti ed è più utile quando i suoi "istinti" corrispondono a chiunque stia lavorando per conto di.

Naturalmente, se il pregiudizio sia positivo o negativo dipende molto dalle tue priorità. Quando Google ha addestrato un'IA per aiutare con le assunzioni, i dati sui dipendenti passati e attuali l'hanno portata a credere che un "ingegnere Google" ideale T avrebbe avuto un college femminile nel suo curriculum accademico. Per Google, i loro precedenti non corrispondevano alle loro ambizioni future e quindi il pregiudizio era un problema.

Ma personalmente, ho sviluppato Tecnologie AI in attesa di brevetto che assiste nell'editing AUDIO , e qui l'idea di parzialità è fondamentale. Non esiste uno standard oggettivo di ciò che suona meglio, solo preferenze personali. Perché un'AI assista un editor AUDIO , deve essere in sintonia con quelle preferenze ed essere in grado di prendere decisioni che siano oggettivamente corrette per la persona che sta assistendo.

Lo stesso vale per la cura delle notizie assistita dall'intelligenza artificiale. Abbiamo tutti le nostre preferenze, interessi e pregiudizi che ci aiutano a decidere cosa ci interessa o T ci interessa. Nella puntata di oggi approfondiamo questo affascinante argomento in cui ONE taglia unica raramente va bene per tutti e il futuro è spalancato.

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