您好,欢迎收听Skynet,今天的Let's Talk AI播客,您可以在其中听到人工智能研究人员讨论人工智能的最新动态。我是Andrey Kurenkov,斯坦福大学视觉与学习实验室的博士生,我的研究重点是机器人操作的学习算法。
我是Sharon Zhou博士,我毕业于斯坦福大学机器学习小组,导师是吴恩达教授。我的研究方向是生成模型,并将机器学习应用于医学和气候领域。我是Daniel Bashir。我在哈维姆德学院获得了计算机科学和数学学士学位,在那里我从事信息论和机器学习方面的研究。现在我将在Sama Nova Systems从事语言模型方面的工作。
我们都是Let's Talk AI播客的主持人,并参与其制作。
这将是一期略微不同的节目。通常我们会报道新闻或采访嘉宾。但由于这是本播客的第100期,我们想聊聊我们从中学到了什么,回顾一下整个过程等等。所以这期节目会比较短。如果您是听众,也许您会觉得很有趣。
我们一直希望改进,尤其是在我们达到第100期的时候。因此,如果您是长期忠实的听众,我们非常感谢您在bit.ly/LTAsurvey提供反馈。LTA就是Let's Talk AI。是的。如果您是新听众,如果您喜欢这个节目,我们也感谢您的反馈。再次强调一下,bit.ly/LTAsurvey,我们也会把它放在节目描述里。
在插播广告结束后,让我们开始谈谈这个播客和我们的参与。作为我们的第一个话题,我们想谈谈我们每个人最初为什么要做播客,以及为什么是这种类型的播客。既然我现在在说话,我就把话筒交给Sharon或Daniel,然后再轮到我。
是的。我开始做播客的一个重要原因是保持最新状态,并与你,Andrey,一起度过时光。当然,在大流行期间,它在我刚开始的时候成为了我最主要的社交活动之一。我很喜欢,真的很喜欢。是的,到目前为止,我真的很享受。
是的,我完全同意保持最新状态这一点。我认为每周大约做一期节目迫使我以我平时绝对不会的方式关注新闻。除此之外,我确实非常沉迷于播客。所以我认为帮助制作一个播客的想法似乎是我会喜欢的事情。
是的,这当然也适用于我。我还想到另一个原因。在我们拥有“AI的最后一周”通讯很久之后,这个播客就开始了。我们的大多数节目都是这种“AI的最后一周”类型的节目。
而且,你知道,通过这个,我发现保持对新闻的关注真的很有趣。我注意到我比以前知道的更多了。所以,是的,这激励我去做播客。而且它看起来也很有趣。所以,你知道,这也是一个动力。我认为它最终确实很有趣。
好的。然后,你知道,在我们开始之后,我想让我们回顾一下我们的经历。我们喜欢什么?其中有哪些惊喜?除了我们提到的社交方面和合作之外,对着麦克风说话,确定节目形式,感觉如何?
是的。所以一个巨大的惊喜是,关于我们在过去一年半里收到的所有新闻,至少对我来说,是CMS在医疗保健方面的批准,以及,你知道,医疗保险和医疗补助真的在支持,呃,
医学和人工智能医学,并看到这种趋势不断增长,尤其是在新冠疫情期间,跨国的数据共享也参与其中。所以看到这一点对我来说真的很令人兴奋。
这太不可思议了。是的,在我这边,我想我密切关注或认为非常有趣的事情是,我们看到许多不同的立法尝试,我想,最近是欧盟人工智能法案草案。我认为很多事情都是注意到这些法案中的许多问题。所以最近有很多工作。我想,Andrey,你也指出了一个,它突出了一些漏洞,
基本上,是这些东西的有效部分,但我认为只是为了了解当人们想要规范这种技术时有多么困难。所以关注这一点非常有趣。
是的,至于我,我想,你知道,有很多个别故事让我感到惊讶。但总的来说,我真的很享受,你知道,偶然发现令人惊讶的应用或,你知道,人工智能的黑客行为。所以我们谈到了GPT-3驱动的NPC和热狗人。那真的很有趣。一些关于配音的故事,你知道,
人工智能在化妆品行业中的应用。所有这些都很有趣,而且是我以前从未想过或预料到的。除了我们知道的自动驾驶等大型应用之外,还有许多较小的领域,这让我更加意识到人工智能在未来可能会有多么普遍。
我喜欢的一个趋势是过去一两年里生成一切,尤其是在语音和音频领域。我只是觉得这个领域真的爆炸了,我们只会看到越来越多的创造性用途,希望不会有太多恶意用途。
我认为这真的很令人兴奋。是的,我想,Andrey提到的一个应用,GPT-3驱动的NPC非常酷。另一件非常有趣的事情,我认为我们也看到了,那就是复活死者,包括已故的艺术家,也包括人们的亲人,通过生成式人工智能,这,我想这更多的是在,我不太确定我对这感觉如何,但非常有趣的一面,而不是绝对积极的一面。
但我猜我们肯定在这两方面都看到了事情。这很有趣,因为它有点像现代的死灵法术。就像我们有一点,这种奇怪的方式。人工智能确实是魔法,结果证明。或者只是概率。是的。魔法只是概率,对吧?是的。是的。我们已经知道未来技术是魔法,显然。嗯哼。
在另一方面,我想我有点惊讶或,你知道,注意到的是我们报道的新闻有多少是负面的,你知道,令人沮丧的。
我认为,你知道,尤其是在早期,我们注意到所有这些都是关于偏见和面部识别的事情,而不是,你知道,更多积极的方面,比如,你知道,人工智能的良好应用或改善世界的事情。我认为随着时间的推移,我们开始看到更多的东西转向
你知道,拥有面部识别无处不在,以及人工智能如何改善世界以及它出现在哪些地方使事情变得更好,这些东西的真正组合。
我觉得这真的体现了我们在新闻中看到的耸人听闻的现象,以及他们如此关注负面新闻。所以我们报道的许多故事都是负面的。所以我们必须非常有意识地选择更多关于人工智能的积极新闻故事。但这绝对是公众情绪,至少可以说。
我本来想说大致相同的事情,我认为这部分只是我们所处的更广泛的文化时刻的一个功能。看到,我想不仅仅是关于人工智能,而是对科技公司以及他们提出的改变世界和改善人们生活的宏伟目标的那种日益增长的怀疑。而且
人们越来越怀疑这一点,担心,你知道,公司在用我的数据做什么,诸如此类的事情。所以我认为很多这种情绪,正如你指出的那样,Sharon,也转移到了这些人工智能系统上。所以我们看到了一些这种怀疑也体现在那里。是的,我认为关于怀疑,这很有趣。你知道,我们已经……
人工智能已经发展了几年了,尤其是在早期,我认为它甚至更耸人听闻,并且有更多点击诱饵。我想知道,是的,随着时间的推移和人工智能的部署,
如果人们开始普遍更加了解它,你知道,就像我们对互联网、计算机或其他技术一样,你知道,早期的报道有点像,哦,哇,这个新东西。随着时间的推移,也许报道会假设读者会知道更多。例如,对于安东尼·波登的语音克隆故事,你
我认为它的深度伪造部分并不那么新颖,因为这在这一点上已经是一个老故事了。它更多的是关于语音克隆的出现。所以我发现这有点意思,我很好奇这在未来会如何发展。好吧,除了趋势之外,让我们回顾一下你做过的最喜欢的采访,或者,你知道,一些你最喜欢的
关于制作播客的事情。我认为回顾过去,呃,你知道,我们试图进行更多我们感兴趣的采访,而不是说大人物。我真的很喜欢我们采访的一些真正的专家。例如,有一个采访,我们采访了,呃,
研究人员调查了机器人技术和自动化在劳动力中的部署以及它如何影响就业。在新冠疫情的背景下,这非常有趣,实际上并没有增加自动化,这将是直观的事情,事实上,你知道,对机器人的需求减少了,对人的需求增加了。
这真的很有趣,我认为我个人发现大多数采访都非常有趣。我真的很喜欢与凯特·梅茨的采访,她写了《天才制造者》这本书。这只是对所有这些深度学习内容历史的迷人探索。
这是我以前不太了解的历史,我只知道一些片段,但不是戏剧化的版本,当然也不是他能够巧妙地融入这本书的所有细节,我发现这真的很有趣,这也是一次非常有趣和有趣的采访,是的,这本书在我的书架上,我一直想读。
所以是的,这听起来很有趣。Daniel,我知道你还没有做过采访,尽管你可能很快就会做。所以是的,也许你可以更深入地谈谈,我认为你很兴奋能够参与播客的制作。而且,你知道,我们已经聊得够多了。所以是的,到目前为止,你发现制作过程中的哪些方面很有趣?而且,你知道,你对采访有什么期待吗?是的。
是的,我认为这真的很有趣的部分很多。我认为,你知道,播客本身的一个好处是,它是一个非常好的、有用的媒介,可以传达很多重要的想法,但事情像场所一样,以一种非常容易理解的形式。所以我认为经历了从文章中获取信息、保持最新状态、提炼信息以及
以合理的格式呈现它,但也可能给出文章中可能没有包含的自己的背景或背景,这总是非常令人愉快的。除了开始的时候,我没有做太多音频编辑。我所做的大部分工作都是为了,比如,
基本上是消除非常小的声音等等,我认为这越来越不需要了,因为我认为做播客一段时间后会发生的一件奇怪的事情是,你会更多地注意到你自己的呼吸。所以我认为我的呼吸控制已经成为一件非常重要的事情,因为我录音的时候。
所以我注意到这些声音少了很多,例如。所以这方面的工作变得轻松了一些。但我认为整个提炼信息、试图给出这种背景和背景的过程一直很有趣。是的,我想关于采访,我非常期待开始进行采访。我知道我很快就会安排一个。是的,听起来很棒。是的,关于,你知道,变得更熟练。我认为对我来说和Sharon来说,在我们每周讨论新故事时,这绝对很有趣。
你知道,有趣的是,早期,我们肯定有点尴尬,你知道,我们没有完全掌握它的流程。然后随着时间的推移,你知道,我们几乎预料到了,我们不需要讨论我们在某个主题上做了什么方面的过渡。我们只是自然而然地接受了它,你知道,自然地来回切换。所以这真的很有趣,而且能够进入一种流程状态,让事情感觉自然,这也很有趣。
我会说反馈对我们来说非常有用,因为它改变了我们每个人说话的方式,以及我们如何构建这些节目。所以不是为了再次宣传,而是为了再次宣传bit.ly/LTAsurvey。我们非常乐意收到您的反馈,因为这实际上改变了我们每个人说话的方式,以及我们如何构建这些节目。说到这里,非常感谢您收听本周的Skynet,今天的Let's Talk AI播客。
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