15, Сен 2022
Инфлюенсеры в Instagram в беде! Новый Deadly Stalker с именем AI уже здесь



Инстаграм

Проект «Последователь»: арт-проект ИИ отслеживает фотографии влиятельных лиц в Instagram

Инфлюенсеры могут жаждать внимания по роду занятий, но новый эксперимент с искусственным интеллектом показывает, что они не всегда могут контролировать взгляды своих поклонников. Видео наблюдения ИИ стало частью проекта бельгийского художника Дриса Депуртера The Follower, который он представил в социальных сетях. В процессе он дает представление об ужасающих возможностях автоматического наблюдения. Снимать людей таким образом, ничего не подозревающих, но полностью публичных, кажется свидетелем чего-то интимного, но в то же время бесстыдного. Depoorter проанализировал записи с открытых камер, которые обеспечивают легкий доступ к изображениям общественных мест.

Новый проект с использованием камер открытого доступа и инфлюенсеров в Instagram покажется слишком реальным. Эксперимент является детищем Дриса Депортера, бельгийского художника, который ранее привлек наше внимание тем, что наблюдал за политиками, использующими телефоны на работе. Depoorter запрограммировал систему искусственного интеллекта, которая использует открытый доступ к видеоматериалам с камер, расположенных по всему миру, для обнаружения людей. Депортер, однако, покажет, что Последователь появился из-за скуки, когда он отдаленно наблюдал за привычками очевидного влиятельного лица. В то время как влиятельные лица, ищущие внимания, могут вызвать мало сочувствия, любой может попасть под прицел слежки ИИ.

Арт-проект AI отслеживает инфлюенсеров:

The Follower — жуткий арт-проект, который отслеживает влиятельных лиц с помощью открытых камер и искусственного интеллекта и показывает, как были сделаны их фотографии в Instagram. Depoorter впервые записал несколько недель видеоматериалов, снятых в местах, удобных для Insta. Затем он просмотрел Instagram в поисках фотографий с пометкой о местонахождении камеры. После этого он извлек все фотографии из Instagram, помеченные расположением открытых камер, а затем использовал программное обеспечение искусственного интеллекта, чтобы сопоставить фотографии из Instagram с записанными кадрами.

Бельгийский художник говорит, что программное обеспечение ориентировано на влиятельных лиц в Instagram, у которых более 100 000 подписчиков. Затем их сопоставили с пленкой, на которой были сделаны их фотографии в Instagram. Концепция работает путем записи выбранных открытых камер в течение нескольких недель, а затем с помощью ИИ сканирует все фотографии Instagram, помеченные местами, соответствующими записям с открытых камер. Параллельное сравнение показывает, сколько мыслей и времени уходит на создание идеального снимка.

Первоначально может показаться, что The Follower просто высмеивает тяжелую работу, стоящую за постами в Instagram с картинками. Но послужной список Депортера говорит о том, что он нацелен на более опасную цель. Проект был запущен 12 сентября, а первое видео проекта было выпущено в понедельник с кадрами всего за 10 дней. Затем с помощью видеоанализа ИИ художник мог идентифицировать влиятельных лиц в собранных видео и показывать сцены с изображениями влиятельных лиц.

Depoorter неделями записывала стримы с камер открытого доступа. Depoorter известен созданием интерактивных инсталляций, приложений и игр на такие темы, как конфиденциальность, искусственный интеллект, слежка и социальные сети. Как отмечают борцы за конфиденциальность, его система мониторинга безобидна по сравнению с тем, что компании уже продают правительствам. Самая пугающая часть находится под наблюдением этих открытых камер, доступ к которым может получить любой.

Пост Инфлюенсеры в Instagram в беде! Новый Deadly Stalker Named AI впервые появился в Analytics Insight.



Source link

22, Июл 2022
GPT-3 против BLOOM: большие технологии в беде, если небольшая компания LLM превзойдет их



Цвести

Обученный на 176 миллиардах параметров, он считается прямым конкурентом великолепной модели Open AI GPT-3.

В истории языковых моделей BLOOM станет революционной волной, определяющей курс на демократизацию языковых моделей. BLOOM, верный своему названию, многоязычная модель Open-Science с открытым доступом для большого научного языка доступна для всех, кто хочет попробовать. Обученный примерно по 176 миллиардам параметров, он считается прямым конкурентом всегда великолепной модели Open AI GPT-3. С тех пор, как вышел GPT-3, он вызвал огромные споры о секретности моделей обучения в частности и непредсказуемости языковых моделей в целом. С самого начала технологические компании тщательно скрывали детали алгоритмов обучения. За последние несколько лет, несмотря на то, что большие модели машинного обучения изменили ход исследований ИИ, только несколько групп исследователей ИИ смогли изучить эти модели из-за высоких вычислительных затрат и огромных объемов требуемых данных. Поскольку информация о метаданных, коде и обучающих данных недоступна для многих, модели и компании подверглись критике за монополизм. В этом отношении BLOOM — это шаг к разгадке тщательно хранимых секретов обучения машинному обучению в рамках общей миссии BigScience по открытию искусственного интеллекта. Исследователи весьма оптимистичны в отношении его потенциала, чтобы выровнять и открыть другие направления исследований, извлекая информацию из исторических текстов или создавая классификации в биологии и т. д. Томас Вольф, соучредитель Hugging Face, как цитирует Nature.com, говорит: « Мы считаем, что доступ к модели — важный шаг к ответственному машинному обучению».

С кодом, полученным от примерно 1000 академических добровольцев из исследовательских организаций по всему миру, это составляет почти 7 миллионов долларов США за публично финансируемое вычислительное время. Он поставляется с 70 слоями и использует многоголовое внимание, чего не было в его предшественниках. Его конкурент GPT-3 обучается на 175 миллиардах параметров, что лишь немного меньше, чем у 176 миллиардов параметров BLOOM, он бледнеет перед последними в разных отделах.

BLOOM — это многоязычная модель, которая может генерировать текст на 45 естественных языках и 13 языках программирования. Даже для задач, для которых он не был обучен, таких как написание рецептов, извлечение данных из новостных статей или создание предложений с использованием вновь придуманных слов, он принимает подсказки, функции, которые в значительной степени отсутствуют в GPT-3. Кроме того, говорят, что у BLOOM есть варианты использования вне ИИ, например, для извлечения информации, которую не могут использовать интернет-браузеры. Более того, эти модели имеют огромное воздействие на окружающую среду, которое BLOOM обещает устранить, предоставив данные о выбросах в открытый доступ.

Учитывая тот факт, что GPT-3 обучается примерно на 500 миллиардах слов, взятых из Интернета, естественно, что мы ожидаем превосходных результатов. Это миф, что чем больше слов вмещает языковая модель, тем более точные результаты она дает. Именно качество данных определяет точность, а не количество. BLOOM сделал шаг вперед в этом отношении, отобрав только 500 источников для своего набора данных из 341 миллиарда слов. Команда дополнила данные многоязычным веб-сканированием, отфильтровала их по качеству и применила редактирование для конфиденциальности. Чтобы уменьшить ненужные сексистские ассоциации с моделью, она уменьшила чрезмерное количество порносайтов.

Хотя он бесплатен для использования, для его загрузки и запуска требуется дорогостоящее оборудование, над которым BLOOM начал работать, объявив о выпуске менее требовательной к оборудованию версии, помимо разработки веб-приложения, которое не требует оборудования или загрузки. GPT-3 и близко не обеспечивает ту доступность, которую BLOOM энергично пытается предоставить своим пользователям.

Что касается оценки, то снова BLOOM набирает очки. Бенчмарки, которые он оценивает, сильно отличаются от обычных. Теперь, когда это открытый исходный код, было бы легко оценить, как он создает стереотипные ассоциации или насколько он предвзят. Элли Павлик, исследователь естественного языка в Университете Брауна, надеется, что многоязычное обучение придаст BLOOM способность обобщать различные задачи. И когда требуется окончательная лакмусовая бумажка для прозрачности и ответственности, BLOOM получает центовый процент. С его документацией и кодексом этики нельзя требовать большего. Цель BLOOM — не уничтожить своих предшественников и не конкурировать с ними. Однако с такой открытостью, которую BLOOM планирует развернуть в своей модели, не только GPT-3, но и любая другая модель, разработанная на основе секретности, будет бороться за выживание.

Сообщение GPT-3 Vs BLOOM: Big Tech в беде, если малая компания LLM превзойдет первое место на .



Source link