Signal, Rauschen und die kommende Ära der KI-Kuration

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Sehen Sie sich in dieser "Speaking of Bitcoin" -Episode die Gastgeber Adam B. Levine, Stephanie Murphy, Jonathan Mohan und den Special Guest Martin Rerak, den Erfinder von AllYourFeeds.com, an, um herauszufinden, wie "AI Curation" verwendet wird, um herauszufinden, was nützlich ist Informationen und was ist nur Flusen.

In den frühen Tagen von Bitcoin gab es nur wenige Orte, an denen Sie Nachrichten lesen und auf dem Laufenden bleiben konnten, aber im Laufe der Jahre haben sich die Dinge dramatisch verändert. Heute werden täglich Tausende von Projekten und Hunderte von Artikeln geschrieben. Vorausgesetzt, Sie ignorieren die Wildnis von YouTube oder die Tiefe von Krypto-Twitter.

Es gab Tage, an denen ich mit hundert Tabs aufwachte, die ich im Grunde nur vom Vortag neu geladen habe … Sie wissen, Slack, Telegramm, Twitter-Konten, Discord, Reddit und Dutzende von Online-Veröffentlichungen […] Es war sehr einfach, jemanden in die zu zeigen [right] Richtung, wenn sie sagen: "Wo kann ich Kryptowährung kaufen?" Aber wenn sie sagten: "Gibt es hier einen Anwendungsfall für die Rückverfolgbarkeit?" oder "In was sollte ich wohl investieren?" oder "Wie entwickelt sich dieses Projekt?" das wird viel beladener und herausfordernder …

Martin Rerak, Schöpfer von AllYourFeeds.com

In dieser Episode diskutieren wir die Krypto-Medien-Landschaft, das KI-Training, die Herausforderungen in Bezug auf Voreingenommenheit und Entspannungspraktiken, mögliche Auswirkungen des als GPT-3 bekannten Algorithmus zur Erzeugung natürlicher Sprache und vieles mehr.

Die Idee der Voreingenommenheit innerhalb einer KI ist zwar an der Oberfläche beunruhigend, aber nicht so kontrovers, wie Sie sich vorstellen können – sie ist fast erforderlich. Als Menschen haben wir alle unsere eigenen Erfahrungen und Vorlieben, die unseren Standpunkt und unsere Vorurteile prägen. Moderne künstliche Intelligenz verwendet von Menschen kuratiertes „Trainingsmaterial“, um zu lernen, was für die jeweilige Aufgabe richtig oder falsch ist. Nach dem Training kann uns die KI bei diesen Aufgaben helfen und ist am nützlichsten, wenn die „Instinkte“ mit denen übereinstimmen, für die sie arbeitet.

Ob Voreingenommenheit gut oder schlecht ist, hängt natürlich von vielen Ihrer Prioritäten ab. Als Google eine KI schulte, um bei der Einstellung zu helfen, führten die Daten früherer und aktueller Mitarbeiter zu der Annahme, dass ein idealer "Google-Ingenieur" kein College für Frauen auf seinem akademischen Zeugnis haben würde. Für Google entsprachen die bisherigen Aufzeichnungen nicht ihren zukünftigen Ambitionen, sodass Voreingenommenheit ein Problem darstellte.

Ich persönlich habe jedoch eine zum Patent angemeldete KI-Technologie entwickelt, die bei der Audiobearbeitung hilft. Hier ist die Idee der Voreingenommenheit von entscheidender Bedeutung. Es gibt keinen objektiven Standard für das, was am besten klingt, nur persönliche Vorlieben. Damit eine KI einen Audio-Editor unterstützen kann, muss sie mit diesen Einstellungen übereinstimmen und in der Lage sein, Entscheidungen zu treffen, die für die Person, die sie unterstützt, objektiv korrekt sind.

Dies ist ähnlich wie bei der von AI unterstützten Kuratierung von Nachrichten. Wir alle haben unsere eigenen Vorlieben, Interessen und Vorurteile, die uns bei der Entscheidung helfen, was wir tun oder was uns nicht interessiert. In der heutigen Show beschäftigen wir uns mit diesem faszinierenden Thema, bei dem eine Größe selten für alle passt und die Zukunft weit offen ist.

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