Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 1

Ученые из MIT и Гарвардского университета работают над улучшением надежности искусственного интеллекта: неотложная необходимость в стандартизированных фреймворках происхождения данных

Легче сразу спросить

AI снижает операционные расходы на 20–40% за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач

за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30%

. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50%

. Расскажите подробнее!

Искусственный интеллект и данные

Значение и практические решения для искусственного интеллекта

Искусственный интеллект оперирует большими массивами данных из глобальных интернет-ресурсов, таких как социальные сети, новостные источники и другие, чтобы обеспечивать алгоритмы, оказывающие влияние на множество аспектов современной жизни.

Тренировка и проблема данных

Тренировка генеративных моделей, таких как GPT-4, Gemini, Cluade и других, зависит от часто недостаточно задокументированных и проверенных данных. Наличие неструктурированных и малоописанных данных создает серьезные проблемы в поддержании целостности данных и этических стандартов.

Решение проблемы

Ученые из Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института, Центра конструктивного общения МИТ и Гарвардского университета предлагают новый, стандартизированный подход к доказательствам происхождения данных. Эта система направлена на создание прозрачной среды, где разработчики искусственного интеллекта могут ответственно использовать данные, поддерживаемые четкими и проверяемыми механизмами согласия.

Эта работа доступна в формате PDF

Мы также доступны в социальных сетях: Твиттер, Телеграм, Дискорд, LinkedIn.

Подпишитесь на нашу рассылку, чтобы быть в курсе новостей.