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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #datagovernance

当前筛选 #datagovernance清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #727 · 19.12.2025 г., 08:04

🇺🇸⚖️When Chat Logs Become Evidence After Death A new U.S. lawsuit alleges that OpenAI selectively withholds ChatGPT logs after a user’s death. The case concerns a murder–suicide involving Stein-Erik Soelberg, whose family claims ChatGPT reinforced paranoid delusions about his mother shortly before he killed her and himself. The estate argues that OpenAI refuses to disclose complete chat histories from the critical final days, despite relying on “full context” arguments in other suicide-related litigation. According to the complaint, fragments of chats recovered from social media show ChatGPT validating conspiracy beliefs, spiritual grandiosity, and hostility toward an identified individual. The family alleges a “pattern of concealment,” noting that OpenAI has no formal policy governing user data after death and retains chats indefinitely unless manually deleted. OpenAI has declined to explain why it will not produce the remaining logs, while stating publicly that it is improving safeguards and working with mental health clinicians. The lawsuit seeks punitive damages and an injunction requiring safeguards against validating paranoid delusions, as well as clearer public warnings about known risks. Beyond liability, the case raises unresolved questions about post-mortem data governance, evidentiary transparency, and the balance between user privacy and accountability when AI systems are implicated in real-world harm. #AIandLaw#AIEthics#DataGovernance

AI & Law

@ai_and_law · Post #675 · 09.10.2025 г., 07:04

📖Generative AI Use Creates Massive Corporate Data Blind Spot A new Enterprise AI and SaaS Data Security Report 2025 by LayerX reveals that employees are regularly pasting sensitive information, including PII and PCI data, into generative AI tools like ChatGPT — often without company authorization. With 45% of enterprise employees using generative AI, 77% of them have copied and pasted data into chatbot queries, and 22% of those pastes involve sensitive personal or payment details. The security risk is compounded by the fact that 82% of these pastes come from unmanaged personal accounts, leaving companies with little to no visibility into what information is being shared. Similarly, 40% of file uploads to AI sites contain PII/PCI data, with nearly 39% originating from non-corporate accounts. This uncontrolled data flow creates a significant blind spot for enterprises, raising serious concerns about compliance, data governance, and legal accountability in AI usage. #AI#DataGovernance#Cybersecurity

AI & Law

@ai_and_law · Post #252 · 01.03.2024 г., 08:04

OECD Establishes Expert Group for AI, Data, and Privacy Policy Synergies Hello everybody! The Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) has launched a new expert group aimed at fostering collaboration and coherence in artificial intelligence, data, and privacy policies. With a focus on finding common ground, the group seeks to bridge the gap between data governance and AI communities. By providing a platform for stakeholders to exchange insights and best practices, the OECD aims to address the complex intersection of AI, data, and privacy regulations. Through collective efforts, the group endeavors to develop guidelines and frameworks that promote responsible AI deployment while safeguarding individual privacy rights. #OECD#AI#DataGovernance#PrivacyPolicies

AI & Law

@ai_and_law · Post #722 · 12.12.2025 г., 08:04

🇪🇺EU Opens Antitrust Probe into Google’s AI Training Practices The European Commission has launched an antitrust investigation into whether Google is using web content and YouTube uploads to train its AI systems without appropriate compensation, opt-out mechanisms, or equal access for competitors. Regulators are examining Google’s AI Overviews, AI Mode, and the use of YouTube content, noting that creators are required to grant Google permission for AI training without remuneration, while AI rivals are simultaneously blocked from using YouTube data for their own models. According to the Commission, the probe will assess whether Google imposes unfair terms on publishers and creators or grants itself privileged access to content in a way that may constitute abuse of dominance under EU competition rules. Google rejects the allegations, arguing that the inquiry risks slowing innovation and stating that tools like Google-Extended and robots.txt give publishers control, though the Commission noted concerns about the practical effects of blocking Google crawlers. T #AI#Antitrust#CompetitionLaw#DataGovernance#AIRegulation

AI & Law

@ai_and_law · Post #341 · 28.06.2024 г., 07:04

Implementing Transparency in AI: A Step Forward Zuzanna Warso and Paul Keller from Open Future, alongside Maximilian Gahntz from Mozilla, have published a proposal to implement the EU AI Act’s training data transparency requirement for general-purpose AI (GPAI). Article 53 1(d) of the Act mandates GPAI model providers to publish detailed summaries of their training content, covering data sources and sets with narrative explanations. The proposed template emphasizes a comprehensive scope and sufficient technical detail to benefit both experts and laypeople. These summaries should list primary data collections, provide narrative explanations of other data sources, and clearly distinguish between 'data sources' (origins) and 'datasets' (processed data points). This transparency requirement aims to enhance accountability, enable research and scrutiny, and strengthen individuals' and organizations' ability to exercise their rights in the AI development process. #AI#Transparency#AIAct#DataGovernance#OpenFuture#Mozilla