Генеральный директор Тим Кук дал редкий, если он охранялся, заглянул в сад на стенах яблока во время Q & A.

Кук воздерживался от раскрытия планов Apple, заявив, что «мы не прокомментируем дорожные карты продуктов». Тем не менее, он проявил интимную роль, что компания интересовалась пространством:

«Я думаю, что очень важно быть преднамеренным и вдумчивым в том, как вы подходите к этим вещам. И есть ряд вопросов, которые необходимо отсортировать… но потенциал, безусловно, очень интересный».

Позже генеральный директор добавил, что компания рассматривает «AI как огромный» и «продолжит плетение ее в наших продуктах на очень вдумчивой основе».

Комментарии Кука по применению «преднамеренного и вдумчивого» подхода могут объяснить отсутствие компании в генеративном пространстве ИИ. Однако есть некоторые признаки того, что Apple проводит свои собственные исследования в связанных моделях.

Исследовательский документ, который должен быть опубликован на конференции по дизайну взаимодействия и детей в июне этого года, подробно описывает новую систему для борьбы с предвзятостью в разработке наборов данных машинного обучения.

Предвзятость-тенденция к модели ИИ делать несправедливые или неточные прогнозы на основе неверных или неполных данных-часто цитируется как одна из самых насущных проблем по безопасному и этическому развитию генеративных моделей ИИ.

Так рад, что Openai контролирует свой предвзятость. pic.Twitter.com/y4a7fuochr

- Бруклин Нэш (@Realbrooknash) 27 апреля 2023 г.

В статье, которая в настоящее время можно прочитать в предварительном виде, подробно описывает систему, с помощью которой несколько пользователей будут способствовать разработке набора данных системы AI с равным вводом.

Статус -кво Генеративное развитие ИИ не добавляет в обратную связь человека до более поздних этапов, где, как правило, модели уже получили предвзятость обучения.

Новое исследование Apple объединяет обратную связь человека на самых ранних этапах разработки моделей, чтобы по существу демократизировать процесс выбора данных. Результатом, по мнению исследователей, является система, которая использует «практический, совместный подход к внедрению стратегий для создания сбалансированных наборов данных».

В нем упоминается, что это исследование было разработано как образовательная парадигма, чтобы поощрять начинающий интерес к развитию машинного обучения.

Это может оказаться трудно масштабировать методы, описанные в статье для использования в обучении моделей на крупных языках (LLMS), таких как CHATGPT и Google Bard. Тем не менее, исследование демонстрирует альтернативный подход к борьбе с предвзятостью.

В конечном счете, создание LLM без нежелательного предвзятости может представлять собой ориентир на пути к разработке систем ИИ на уровне человека.

Такие системы будут нарушать каждый аспект технологического сектора, особенно миры Fintech, Cryptocurrenty Trading и Blockchain. Например, непредвзятые акции и крипто-торговые боты, способные к рассуждениям на уровне человека, могут встряхнуть мировой финансовый рынок, демократизируя знания на высоком уровне.

Кроме того, демонстрация непредвзятого LLM может иметь большое значение для удовлетворения безопасности правительства и этических проблем для генеративной индустрии ИИ.

Это особенно примечательно для Apple, так как любой генеративный продукт ИИ, который он разрабатывает или выбирает для поддержки, будет извлечь выгоду из интегрированного чипсета AI iPhone и его 1,5-миллионного пользовательского следов.

Источник