Sinal, ruído e a próxima era da curadoria de IA

Neste episódio de "Falando de Bitcoin", junte-se aos apresentadores Adam B. Levine, Stephanie Murphy, Jonathan Mohan e ao convidado especial Martin Rerak, criador do AllYourFeeds.com, para ver como a "curadoria de IA" está sendo usada para descobrir o que é informação útil e o que é apenas superficial.

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Centenas de abas

Nos primeiros dias do Bitcoin, havia apenas alguns lugares onde você poderia ir para ler notícias e se manter informado, mas ao longo dos anos as coisas mudaram drasticamente. Hoje, há milhares de projetos e centenas de artigos escritos a cada dia. E isso supondo que você ignore as selvas do YouTube ou as profundezas do Twitter Cripto .

Houve dias em que eu acordava com uma centena de abas que eu estava basicamente recarregando do dia anterior... Sabe, olhando para o Slack, Telegram, contas do Twitter, Discord, Reddit e dezenas de publicações online [...] Era muito fácil apontar alguém na direção [certa] se eles estivessem dizendo: "Onde posso comprar Criptomoeda?" Mas se eles estivessem dizendo: "Existe um caso de uso aqui para rastreabilidade?" ou "Em que você acha que eu deveria investir?" ou "Como esse projeto está se desenvolvendo?" isso se torna muito mais carregado e desafiador... Martin Rerak, criador do AllYourFeeds.com

Veja também:O que é GPT-3 e devemos ficar apavorados?

Neste episódio, discutimos o cenário da criptomídia, treinamento em IA, os desafios em torno de práticas tendenciosas e não tendenciosas, impactos potenciais do algoritmo de geração de linguagem natural conhecido como GPT-3 e muito mais.

IA tendenciosa

Embora perturbadora na superfície, a ideia de viés dentro de uma IA não é tão controversa quanto você pode imaginar – é quase necessária. Como humanos, cada um de nós tem suas próprias experiências e preferências que moldam nosso ponto de vista e nossos vieses. A inteligência artificial moderna consome "material de treinamento" selecionado por humanos para Aprenda o que é certo ou errado para sua tarefa específica. Uma vez treinada, a IA pode nos ajudar com essas tarefas e é mais útil quando seus "instintos" correspondem a quem quer que esteja trabalhando em nome dela.

Claro, se o preconceito é bom ou ruim depende muito das suas prioridades. Quando o Google treinou uma IA para ajudar na contratação, os dados sobre funcionários antigos e atuais o levaram a acreditar que um "engenheiro do Google" ideal T teria uma faculdade feminina em seu histórico acadêmico. Para o Google, seus registros anteriores não correspondiam às suas ambições futuras e, portanto, o preconceito era um problema.

Mas, pessoalmente, desenvolvi uma Tecnologia de IA com patente pendente que auxilia na edição de AUDIO , e aqui a ideia de viés é crítica. Não há um padrão objetivo do que soa melhor, apenas preferências pessoais. Para uma IA auxiliar um editor de AUDIO , ela deve estar em sintonia com essas preferências e ser capaz de tomar decisões que sejam objetivamente corretas para a pessoa que está auxiliando.

Isso é bem parecido com a curadoria de notícias assistida por IA. Todos nós temos nossas próprias preferências, interesses e preconceitos que nos ajudam a decidir com o que nos importamos ou T . No programa de hoje, nós nos aprofundamos nesse tópico fascinante onde um tamanho raramente serve para todos e o futuro está bem aberto.

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