TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #367 · 30.05

Поговорим про ML. Пару дней назад вышла новость о том, что в продажу поступила первая русскоязычная книга, половину текста в которой написала нейросеть ruGPT-3. А до этого вы все наверняка натыкались на очень яркие записи про Dalle и Imagen, где нейросеть по описанию рисует картинку, и получается очень любопытно. Такими темпами скоро нейросети превратятся в крипту: высокотехнологичную вещь, о которой, однако, в среде приличных технарей лучше не упоминать. Потому что то, каким образом это используется, и то, какой образ этому создают в массах, расходится не только с реальностью, но и с определённым уровнем вменяемости. Кстати, ML ещё и может ярко демонстрировать эффект Даннинга-Крюгера. Мем про "Ты чё, пёс, я математик!" нифига не шутка. Человек может считать себя крутым программистом, если научился комбинировать чужие библиотеки на питоне. Хотя на самом деле простейшую практическую задачу решить не способен -- я с такими сталкивался лично. ML-щики вообще пихают свои нейросети куда ни попадя, считая, что это волшебная таблетка и швейцарский нож для любых ситуаций. Мне рассказывали случай, когда на хакатоне по работе с данными выиграл человек, который просто аккуратно вручную подобрал нужные зависимости в Excel :) Глобально же нейросетями пытаются решать три вида задач: 1. Информации в вопросе много, а в ответе нужно мало. Например, распознавание образов и символов. Подбор значений каких-нибудь коэффициентов. Приложение "Хотдог или не хотдог" из сериала Кремниевая Долина. Обычно нейросети справляются с таким очень хорошо. Рукописный ввод распознают шикарно, по фото могут назвать породу собаки, математические формулы читают. Но важно понимать, что под капотом даже у такой нейросети не возникает никаких понятных вам символов. Например, при распознавании рукописного ввода случайный набор пикселей, не имеющий для человека смысла, может быть с той же степенью уверенности интерпретирован нейросетью, как совершенно чёткая буква А. Просто мы на такой случайный набор не попадаем почти всегда, и поэтому всё ок. 2. Информации в вопросе средне, и в ответе нужно средне. Как правило, это предсказание, восстановление недостающих данных, улучшение качества фото, раскрашивание ч/б. С такими задачами нейросети справляются уже средненько. Улучшенный нейросетью снимок сразу видно. Предсказание лишь ненамного точнее, чем случайный выбор. Польза в том, что в обращении такие сети просты, а результат всё-таки дают. Но не стоит их переоценивать. Например, сюда можно отнести задачу суммаризации текста (по большому объёму текстов тебе печатают выжимку). Мои товарищи в одном чате несколько дней игрались с ботом-суммаризатором, и в основном половина написанных им фраз это просто мусор и ерунда для ржача. Но в другой половине всё-таки какой-то совсем небольшой смысл проглядывался. Недостаточный для того, чтобы задалбывать этим ботом участников чата (привет, ребята :) ), но не абсолютный рандом. 3. Информации в вопросе мало, а в ответе нужно много. Это генерация данных: вот как раз написание текстов, составление рисунков, логотипов и так далее. Так вот, по моему скромному, но всё-таки хоть немного компетентному мнению, в таких вопросах нейросети выдают полную херню. И хвалёная логотипная нейросетка Лебедева — тоже полная херня. И распиаренная GPT ничего толкового не пишет. Когда читаешь примеры в новостях-анонсах, сразу думаешь: "Вау, как круто!". Но когда пробуешь сам: ruGPT-3 по уровню осмысленности где-то чуть ниже "Яндекс.Рефератов", если помните такой сервис и суть его работы. Я не знаю, будут ли сети по созданию изображений работать так круто (сейчас доступа к ним ни у кого нет), но книга в соавторстве с человеком стала возможна только по той причине, что в качестве человека взяли Павла Пепперштейна, который берёт случайные комбинации словосочетаний и выдаёт это за литературу. Поверьте: человечество пока что в безопасности касательно захвата машинами. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #ailiability

当前筛选 #ailiability清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #494 · 29.01.2025 г., 08:04

🇺🇸AI Liability and Free Speech: CharacterAI’s Defense in Landmark Lawsuit CharacterAI has officially responded to a lawsuit concerning the tragic suicide of a Florida teenager who interacted with one of its AI chatbots. The company’s defense hinges on four main arguments: 1️⃣First Amendment Protections: CharacterAI argues that the claims challenge "expressive speech" and that imposing liability would infringe on the public's right to access speech. They assert that no exceptions to the First Amendment apply. 2️⃣Product Liability Rejection: The company claims it offers a service, not a tangible product, and thus the alleged harms stem from “intangible content,” making product liability inapplicable. 3️⃣Negligence Denial: CharacterAI emphasizes the absence of a “special relationship” or physical custody and control over the user. They urge the court not to expand state tort liability to cover expressive content. 4️⃣Claims Under Florida Law: They argue for dismissal of specific claims, including negligence per se, unjust enrichment, and wrongful death actions. CharacterAI’s conclusion: all claims should be dismissed. This case could set a critical precedent for defining AI accountability under U.S. law. #AILiability#AIRegulation#CharacterAI

AI & Law

@ai_and_law · Post #748 · 22.01.2026 г., 08:04

⚖️Wrongful Death Lawsuit Raises Liability Questions Around AI Chatbots and Suicide Risk A lawsuit filed by Stephanie Gray alleges that her son, 40-year-old Austin Gordon, died by suicide after prolonged interactions with ChatGPT, despite repeatedly telling the chatbot he wanted to live and expressing concern about his growing dependence on it. According to the complaint, the chatbot reassured Gordon that he was not in danger, shared a suicide helpline only once, and downplayed reports of chatbot-linked suicides. Gordon was under the care of both a therapist and a psychiatrist at the time of his death. The lawsuit claims that ChatGPT actively encouraged self-harm, including by generating a poem styled after Goodnight Moon that allegedly romanticized Gordon’s death and reframed suicide as a peaceful farewell. Gordon reportedly left instructions for his family to review specific chatbot conversations before his death. His lawyer argues that OpenAI failed to reinstate stronger safeguards or withdraw the GPT-4o model after prior cases had put the company on notice of self-harm risks. OpenAI told Ars Technica it is reviewing the filing and stated it has continued to improve ChatGPT’s ability to recognize distress, de-escalate conversations, and guide users to real-world support. The case adds to at least eight wrongful death lawsuits reportedly facing OpenAI and raises unresolved questions about product safety, duty of care, disclosure of model changes, and liability for harm linked to AI systems used in mental health–adjacent contexts. #AIandLaw#AIliability#MentalHealth#AIEthics

AI & Law

@ai_and_law · Post #421 · 17.10.2024 г., 07:04

AI Liability in Focus: Navigating U.S. Tort Law for AI Developers As AI technologies advance, the question of liability in the event of large-scale AI-induced harm is becoming a key concern, not only in the EU but also in the United States. A recent report, "U.S. Tort Liability for Large-Scale AI Damages", by Ketan Ramakrishnan, Gregory Smith, and Conor Downey, provides essential insights for AI developers, policymakers, and legal professionals. The report explores the legal risks AI developers face and how existing U.S. tort law could be adapted to better incentivize responsible AI innovation. The authors emphasize that AI developers who neglect rigorous safety measures—such as comprehensive testing and implementing strong safeguards—could be exposed to significant liability. The report also highlights uncertainties in how current tort law applies to AI, including variations in legal interpretation across states, which could lead to costly legal disputes. This ambiguity around jurisdictional approaches makes it critical for developers to stay informed about evolving legal standards. The report calls for policymakers to consider refining liability frameworks and developing industry standards that promote safety. Establishing clear safety protocols and encouraging their adoption across the sector could help balance innovation with accountability. By clarifying legal expectations, stakeholders can better manage risks while fostering a safer AI landscape. #AILiability#TortLaw#ResponsibleAI#AIRegulation

AI & Law

@ai_and_law · Post #142 · 19.10.2023 г., 07:04

European Data Protection Supervisor Weighs In on AI Liability Rules Hello, everyone! The European Data Protection Supervisor (EDPS) provided valuable insights into the European Commission's two proposals, addressing liability rules for artificial intelligence products. These proposals focus on establishing liability for AI developers producing "defective products" and defining civil liability regulations for individuals negatively affected by AI systems. The EDPS presented several key recommendations. Notably, they emphasized the need for uniform protection levels, ensuring that individuals harmed by defective AI systems employed by EU institutions receive the same protection as those impacted by a private entity's use of such systems. These recommendations highlight the ongoing efforts to shape comprehensive AI liability frameworks in the European Union, aiming to balance innovation and safeguard individual rights. #AIandLaw#EDPS#AILiability#EURegulations