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Boston Dynamics, DeepFake Amazon Workers, Systematic Labeling Errors
2021/4/11
Last Week in AI
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Andrey Kronikov
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Daniel Bashir
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Sharon
国际仲裁专家，擅长复杂争端解决。
Daniel Bashir: 本周的AI新闻包括波士顿动力公司发布的新型机器人Stretch，旨在提高物流效率；OpenAI CEO Sam Altman预测AI将在十年内创造足够的财富，每年向每个美国成年人支付13500美元，但这引发了关于权力集中和社会不平等的担忧；MIT的一项研究发现，最常用的十大AI数据集存在大量的标签错误，这扭曲了对该领域进展的理解；一项研究发现，最先进的自动语音识别系统难以识别某些地区的人的口音，这表明存在偏见。
Andrey Kronikov: Google AI研究经理Samy Bengio辞职，这与Google此前解雇两名伦理AI团队领导者有关，这反映了Google在处理伦理AI问题上的困境。60分钟的视频报道了波士顿动力公司的机器人技术，展示了其机器人的各种能力，包括Atlas和Spot。关于Sam Altman的普遍基本收入预测，其文章内容与标题有所出入，实际上建议通过对公司和土地征税来资助普遍基本收入。
Sharon: Samy Bengio在Timnit Gebru被解雇时并不知情，这表明Google内部沟通不畅，以及对伦理问题的漠视。Samy Bengio的离职凸显了Google在伦理AI方面的问题，并可能导致更多人才流失。在亚马逊工会投票前夕，出现了一些使用深度伪造照片的Twitter机器人账号，发布了对亚马逊的赞美之词，这引发了人们对虚假信息和网络宣传的担忧。大型模型参数更多，更容易记住数据，包括错误的数据，因此泛化能力可能较差。数据集的创建对于AI模型的性能至关重要，数据集中的偏差和错误都会影响模型的公平性和准确性。虽然众包技术有所改进，但并非所有研究人员都采用最佳实践，这导致数据集质量参差不齐。
Deep Dive
This chapter covers recent developments in AI, including new robots from Boston Dynamics, universal basic income predictions by OpenAI's CEO, systematic labeling errors in AI datasets, and biases in speech recognition systems.
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