Цифровой абьюз. Обзор практик от энтузиастов по поиску моральных пределов чат-ботов
Человек любознателен. Многие из нас с раннего возраста испытывали непреодолимое стремление разобрать на части или хотя бы применить не по назначению какое-нибудь устройство. Жертвами этой любознательности обычно становились бесчисленные механические игрушки, бытовая техника или какие-нибудь механизмы. Ну а сейчас, в эпоху технологий, у нас есть чат-боты на основе ИИ, и они не стали исключением. Забавно задавать им вопросы с подвохом, использовать противоречивые сценарии, пробовать ввести в логическую ловушку. Пользователи начали сознательно провоцировать или «сводить с ума» своих виртуальных собеседников. В этой статье посмотрим, как именно это происходит, разберем реальные случаи и обсудим, к каким последствиям может привести.
MLflow для исследований: как систематизировать ML-эксперименты
ВведениеКогда речь заходит о таких инструментах, как Airflow, MLflow или Docker, многие сразу представляют себе продакшен-среду, и новичков это может пугать. Однако на самом деле эти инструменты полезны не только в проде или крупных компаниях.Сегодня я хочу рассказать об MLflow. Эта статья рассчитана на тех, кто только начинает свой путь в машинном обучении и обладает базовыми знаниями, а также на практикующих ученых в области ИИ, которые пока не знакомы с этим инструментом или сознательно им не пользуются.
Ответ ChatGPT длиннее, если пообещать чаевые
@voooooogel Микроблогер поделилась забавным наблюдением про работу ChatGPT: языковая модель реагирует на обещание дать чаевые и отвечает чуть подробнее. Хотя чат-бот не имеет возможности получить оплату, размер ответа всё равно незначительно вырастает.
