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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #499 · 10.08

В массовых источниках информации пишут, что в Сочи сейчас дикие толпы людей на пляжах, и туда лучше не ехать. Но у нас пригород Сочи и выделенный пляж от отеля, толп вообще нет. Конечно, за это пришлось чуть больше заплатить (ненамного, учитывая в целом высокие сочинские цены), а ещё слегка потерять в инфраструктуре, но окупается полностью. И тут я подумал, а можно ли как-то объективно понимать разницу между издержками и выгодой? Не только с пляжами, вообще в жизни. Вот кто-то стоит в очереди в кассу метро, потому что лично для него это удобнее и комфортнее, чем учиться пользоваться автоматом. Можем ли мы отличать ситуации "Он выбирает то, что ему субъективно удобнее, отстаньте от него" и "Он совершает объективную ошибку, отказываясь тратить чуть больше усилий ради куда бОльшей выгоды впоследствии"? Если люди делают что-то, что вам кажется неудобным/неэффективным, то как понимать: это просто вариант личных предпочтений, или действительно людям стоило бы рассмотреть разные варианты? Допустим, кто-то не ест лук, но лук полезный, а ещё присутствует во многих блюдах. Почему бы такому человеку не терпеть личный дискомфорт от употребления лука ради объективно более удобного выбора? Чем это отличается от очередей в кассу вместо автомата, от вызова такси по телефону вместо приложений, от просмотра фильмов с рекламой по телевизору вместо стриминга? На мой взгляд ответ такой: если усилия нужно вкладывать единожды, либо непродолжительное время, но взамен ты получишь систематическую выгоду надолго или навсегда, то отказ от вложения усилий это объективная ошибка, а не вкусовое предпочтение. Например, ты один раз учишься пользоваться автоматом, и потом больше никогда не стоишь в очереди в кассу. Ты один раз платишь больше денег, и потом в течение многих дней не терпишь толпы на пляже. Ты один раз покупаешь паркинг, и потом никогда не ищешь часами место во дворе. При этом бывает и обратная ситуация: вот бросить курить очень сложно, в этом я верю курильщикам. Ты в течение многих месяцев вкладываешь значительные усилия, а потом до конца жизни так или иначе себя сдерживаешь, при этом выгода очень условная — трудно оценить, сколько лет тебе в итоге добавил отказ от курения. Разве что деньги на сигареты не тратишь, но вложения всё равно систематические. Так что выбор "не бросать курить" понятен. Другое дело, с этой точки зрения не понятен выбор "начинать курить", но это отдельный разговор. С луком аналогично: нельзя привыкнуть его есть, если ты его не любишь. Я вот за 32 года так и не привык, хотя периодически приходится: недавно в ресторане заказал пасту, и она почему-то оказалась с луком, а ведь по классическому рецепту не должна была. Наверняка, можно как-то более точно поделить. Не любые разовые усилия оправдываются даже систематической выгодой (пример: покупка автомобиля в городе, до сих пор очень спорная вещь). Но для меня граница лежит где-то тут. Однократная трата ресурсов для постоянного увеличения эффективности и/или комфорта — это форма автоматизации. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #copyrightdata

当前筛选 #copyrightdata清除筛选
AI & Law

@ai_and_law · Post #202 · 28.12.2023 г., 08:04

USA: New Bill Proposes Transparency Rules for AI Training Data Hello everybody! In US a new AI Foundation Model Transparency Act have been introduced. The aim is to ensure transparency in the usage of copyrighted data in training AI models. Companies developing foundation models must reveal the sources of their training data. This move is geared towards informing copyright holders if their data has been utilized. The bill tasks the Federal Trade Commission (FTC) to collaborate with the National Institute of Standards and Technology (NIST) in establishing rules for reporting training data transparency. Companies must disclose the origin of training data, how it's retained during inference, model limitations or risks, alignment with NIST’s AI Risk Management Framework, and adherence to federal standards. AI developers are required to report efforts to "red team" the model, especially in areas like medical queries, cybersecurity, elections, and services impacting vulnerable populations. This bill complements the Biden administration’s AI executive order, reinforcing the push for standardized reporting in AI models. The bill is yet to go through committee discussions, and its fate before the election campaign season remains uncertain. #AIlaw#CopyrightData#Legislation#TechNews#AIRegulation