Microsoft het 'n navorsingsprojek genaamd 'Provence for Training Time' gepubliseer om deursigtigheid en geregtigheid oor die opleidingsproses van kunsmatige intelligensie -modelle te verhoog.
Wat is die oorsprong van die opvoedkundige tyd?
Microsoft se navorsingsprojek is daarop gemik om die invloed van individuele databronne (byvoorbeeld 'n versameling foto- of teksinhoud) te ontleed wat gebruik word om kunsmatige intelligensie -modelle op te lei. Hierdie benadering is gebaseer op 'n tegnologie wat 'databydrae -analise' genoem kan word. Kunsmatige intelligensie -modelle word dikwels op 'n groot hoeveelheid verskillende datastelle opgelei en elk van hierdie gegewens oor die model is gewoonlik onseker. Microsoft se stelsel word ontwikkel deur wiskundige metodes en ontleed hoeveel deel van die spesifieke data bydra tot die kunsmatige intelligensie -uitset.
Regte van data -bydraers Jaron Lanier, een van die name van die Microsoft -navorsingspan, beklemtoon die konsep van basiese “databasis”. Volgens Lanier moet diegene wat bydra tot die bydrae tot die sukses van kunsmatige intelligensie -modelle, erken en beloon word indien nodig. Byvoorbeeld, wanneer 'n kunsmatige intelligensiemodel 'n beeld skep wat geïnspireer is deur 'n kunswerk, kan die skepper van die oorspronklike werk erken word vir hul bydrae of 'n nuttige stelselgebaseerde stelsel. Tegnologiebesonderhede Die stelsel word ontwikkel deur Microsoft op grond van die monitering van algoritmes om die effektiwiteit van kunsmatige intelligensiemodelle wat in die opleidingsproses vir uitset gebruik word, te meet. Danksy hierdie algoritmes word die rol van databronne in kunsmatige intelligensie -uitset ontleed en word daar bepaal watter data meer effektief op die model is. Daarbenewens, met deursigtige verslagdoeningsinstrumente, word gebruikers toegelaat om die impak van data te sien en kan hierdie inligting as 'n basiese verwysing in kopieregbetalings- of identifikasieproses gebruik word. Rangskik die effektiewe stelsel van databronne vir die model en maak dit moontlik om 'n billike beloning of identifikasiemeganisme te skep. Wettige en etiese skaal Hierdie kreatiewe benadering is veral belangrik in die konteks van kopiereg -regsgedinge teen kunsmatige intelligensie -ondernemings en etiese debatte. Microsoft sê hierdie stelsel is daarop gemik om etiese standaarde in kunsmatige intelligensietegnologieë te verhoog en regskwessies op te los. Microsoft se skuif het die vermoë om 'n regverdiger en meer deursigtige orde in die ekosisteem van kunsmatige intelligensie te skep. Bewusmaking en nuttig vir die bymiddels van opvoedkundige data kan nuttig wees, nie net vir individuele skeppers nie, maar ook vir gemeenskappe en organisasies om groot data te skep. Hierdie projek word beskou as 'n belangrike stap vir morele ontwikkeling en meer verantwoordelik vir kunsmatige intelligensie. Hierdie benadering van Microsoft kan 'n voorbeeld wees vir ander ondernemings op die gebied van tegnologie.