Загрузка: климатическая ответственность и нехватка данных для обучения ИИ

Это сегодняшний выпуск The Download,нашего буднего информационного бюллетеня, в котором ежедневно публикуется информация о том, что происходит в мире технологий.

США и Китай обвиняют друг друга в изменении климата

Конференция ООН по климату завершилась в эти выходные после завершения марафонских переговоров. Наиболее заметным результатом стало создание фонда для помощи бедным странам в выплате компенсации за ущерб, нанесенный климату, что было воспринято как победа. Кроме того, некоторые лидеры опасаются, что в этом году переговоры не достигли достаточного прогресса.

В результате все обвиняют других в том, что они недостаточно быстро принимают меры по финансированию борьбы с изменением климата. Активисты называют Соединенные Штаты «колоссальным ископаемым», а американские лидеры жалуются на то, что их обвиняют в том, что в настоящее время основным источником выбросов является Китай.

Но когда дело доходит до выяснения того, кто и сколько должен платить, принимая на себя ответственность за ущерб, наносимый климату, нам нужно не ограничиваться текущими выбросами. Когда вы суммируете исторические выбросы, становится совершенно ясно: Соединенные Штаты, безусловно, являются крупнейшим источником выбросов, на долю которых приходится около четверти. Читать полностью.

—Кейси Краунхарт

История Кейси взята из Spark, его еженедельного информационного бюллетеня, посвященного сложной науке об изменении климата. Подпишитесь, чтобы получать его на свой почтовый ящик каждую среду.

У нас могут закончиться данные для обучения языковых программ ИИ

Что происходит? Большие языковые модели — одна из самых горячих областей исследований ИИ прямо сейчас, и компании спешат выпустить такие программы, как GPT-3, которые могут писать невероятно последовательные статьи и даже текстовый компьютерный код. Но, по словам группы прогнозистов искусственного интеллекта, на горизонте маячит проблема: у нас могут закончиться данные для их обучения.

Сколько времени у нас есть? По мере того как исследователи создают более мощные модели с большими возможностями, им приходится находить все больше и больше текстов для их обучения. Типы данных, обычно используемые для этих моделей, могут быть исчерпаны в ближайшем будущем, уже в 2026 году, согласно статье исследователей из Epoch, организации, занимающейся исследованиями и прогнозированием ИИ. Читать полностью.

—Тэмми Сюй

Подкаст: Хотите работу? ИИ увидит вас сейчас.

Раньше решения о найме принимались людьми. Сегодня некоторые ключевые решения, определяющие, получит ли кто-то работу или нет, принимаются алгоритмами. В этом выпуске отмеченного наградами подкаста In Machines We Trust мы встречаемся с некоторыми крупными игроками, разрабатывающими эту технологию, в том числе с руководителями компаний HireVue и myInterview, и сами тестируем некоторые из этих инструментов.

Слушайте его в Apple Podcasts или там, где вы обычно его слушаете.

Обязательно к прочтению

Я порылась в Интернете, чтобы найти для вас самые забавные/важные/страшные/захватывающие истории о технологиях.

1 Крах FTX должен стать серьезным тревожным сигналом для криптоиндустрии. К сожалению, это не обязательно приведет к улучшению регулирования. (New Yorker $)+ Криптовалюта, в конце концов, не прислушивается к плохим предзнаменованиям. (Vox)+ FTX вложила миллионы в, ммм, небольшой банк. ( NYT $) + Любимая идеология «долгосрочности» Сэма Бэнкмана-Фрида кажется ошибочной. (