"The worst was seeing small, especially creative, businesses — and even graphics designers — hopping on the trend.
[...]
Every single one of those businesses, even the small ones, could have afforded to pay an artist. But they didn’t."
"The worst was seeing small, especially creative, businesses — and even graphics designers — hopping on the trend.
[...]
Every single one of those businesses, even the small ones, could have afforded to pay an artist. But they didn’t."
"Not very sophisticated AI-generated papers are easy to spot—if, again, you know what to look for. In terms of both syntax and tone, they all sound roughly the same. Very neutral, very bland."
https://thewalrus.ca/i-used-to-teach-students-now-i-catch-chatgpt-cheats
I wanted try out #deepseek and #Chatgpt o3-mini al little bit and thought: Get your #selfhosting setup cleaned up and those #nextcloud errors.
In a way I hate to say it, but #AI was way easier and faster than hours spent searching the web, reading reddit and asking in forums. And I totally get why that is: I can't expect that everybody and there grandfather jumps to my help. And AI is borrowed knowledge.
一直以来, #图灵测试 是判断 #人工智能 的标准。但其实稍微想想就会知道,图灵测试检验的并不是机器是否有智能,而是机器是否像人。也就是说这个测试的默认前提是:智能与人是等同的,两者互为充要条件。
如今网络上正在进行最大规模的图灵测试,结果已经很明显:绝大多数人没有可靠的方法来判断对方是机器还是人。这个测试就是 #ChatGPT 。最有意思的一点是,当人们发现自己无法区分对方是机器还是人时,也只能求助机器——于是出现了各种软件,用来检测文章是否由机器生成。
关于理解的问题也存在类似情况。判断一个人是否理解一个问题或一篇文章的传统做法是提问测试,包括高考的各种考试都采用这种方法。但是对方换成机器,人们似乎就认为这个方法无效了。 #中文房间 就是一个典型的思想实验,用于证明机器不可能理解人类语言和思想。实际上,人类对机器的要求远远高于对自己的要求,这也很容易理解,因为所有人都是 #严于律人 、 #宽以待己 。
So... probably a cold take here... but IF we have to use Generative AI, I think I prefer it in the raw conversational form rather than the produced content form.
Example:
A chat bot that lets you ask questions about an article written by a human is preferable to an article that was produced by an AI completely.
I also think bespoke training data for an AI system in general is a good idea, it is much more ethical.
2022年11月 #ChatGPT 发布,迅速火出圈。IT界几乎每家公司都号称自己也有这个技术,但大概半年以后,模仿者才逐渐上线,并且至今还在紧紧追赶。
有几个问题:
1、为什么ChatGPT之前没人说,之后大家都说有?
2、如果本来就有,为什么过了半年才拿出产品?
我想之前确实很多公司都有 #LLM 技术,但都是作为一个 #NLP 工具,没人相信能达到这个效果,所以没有投入很多资源。一旦知道这条路能走通,就开始争先恐后地买卡、训练了。
但他们还是低估了从技术到产品这个过程的复杂程度,所以花了很长时间才能面世,而且也一直追不上ChatGPT 。
ChatGPT依賴於他們的肯尼亞工人運作。AI公司希望你相信AI會像魔法一樣代替所有煩人的人類僱員,實際上AI的運作依賴於在其它國家的——那些工資更低的國家,遠在非洲與南亞——低薪勞動力。
例如肯尼亞這樣的語言為英語的低薪國家。AI公司同樣把工作外包,工人們在苛刻的環境下做電腦流水線工作,工作量很大,不得不在幾秒內完成貼標籤任務,包括審核,一些工人被迫每天觀看數小時的性暴力和謀殺等畫面。OpenAI自2022年就在用肯尼亞工人。
這和其它互聯網公司的跨國外包審核用工情況很像。你也能想起那些為發達國家學生寫學術論文的被困在自己貧困國家裡的僱員們,同樣的事情又一次發生了。
60 Minutes上週對此作了報導:AI訓練對時薪2美元(14.5人民幣)一小時的肯尼亞工人影響巨大
https://www.youtube.com/watch?v=qZS50KXjAX0
衛報去年的報導:肯尼亞審核者譴責AI模型訓練的代價:“它完全摧毀了我”
https://www.theguardian.com/technology/2023/aug/02/ai-chatbot-training-human-toll-content-moderator-meta-openai
https://pivot-to-ai.com/2024/11/30/meet-the-underpaid-workers-in-nairobi-kenya-who-power-openai/
#AI #人工智能 #openai #chatgpt #勞動 #勞工
唉。讀百多年前的老文獻看到一則記載:「十年春天因爲經費問題,閉校數次」(北大歌謠研究會《歌謠》第一號第一版)云云。民國十年即西元一九二一年,「校」即北京大學。於是就想去查一下相關資料。沒有AI,我也知道要去哪裏找,但是最近AI的話題太火了,就想着試一下 #DeepSeek 。問:
北京大学在1921年春有没有因为经费不足闭校过?
眼看着DeepSeek展開「思考」。但是,可能「一九二一年」太「敏感」了,就像DeepSeek自己在思考鏈路裏展現的那樣,「1921年7月中国共产党成立,而北大是发源地之一」,然後它就覺得,要讓用戶明白「政治事件」「与学校运营无关。」一直死硬不說有過「閉校」,而是說北大一直有在「维持」。We were given a prompt as an invitation to participate in this newsletter: “How are you using AI in the classroom?” While we have accepted this invitation, we are engaging in the most humanistic act we can imagine—refusing the prompt.