Коротко Згідно з трьома дослідниками з Центру соціальних медіа та політики Нью-Йоркського університету, алгоритми Twitter мають більшу ймовірність посилити підтримку правих політиків, ніж лівих, оскільки їхні твіти викликають більше обурення.
Минулого тижня підрозділ ML Ethics, Transparency and Accountability (META) платформи соціальних медіа опубліковані дослідження це показало, що користувачі частіше бачать дописи від правих обраних чиновників із шести країн, включаючи Великобританію та США, ніж від їхніх лівих колег. Twitter заявив, що не знає, чому його алгоритми поводяться таким чином.
Проте політологи з Нью-Йоркського університету проводили власні дослідження алгоритмів Twitter і вважають, що це тому, що твіти консервативних політиків є більш суперечливими та привертають більше уваги. Вони проаналізували кількість ретвітів із твітів, зроблених членами Конгресу від Республіканської та Демократичної партії з січня 2021 року, і виявили ту саму схему, що й інженери Twitter.
«Чому алгоритми Twitter просувають консервативних політиків? Наше дослідження припускає малоймовірну, але правдоподібну причину: це тому, що їх так багато вмочують», – вони пише в коментарі у Washington Post. Користувачі Twitter з більшою ймовірністю реагуватимуть і ретвітуватимуть свої дописи, а це означає, що ці дописи з більшою ймовірністю потраплять на хронологію людей.
Microsoft знімає запуск модерації вмісту AI
Microsoft оголосила, що придбала Two Hat, компанію, яка зосереджена на розробці автоматизованих інструментів для модерування контенту в Інтернеті, щоб запобігти поширенню мови ненависті серед спільнот на Xbox, Minecraft і MSN.
Обидві компанії вже кілька років співпрацюють. Сума поглинання не розголошується. Вони працюватимуть разом, щоб включити та розгорнути інструменти Two Hat у програмах Microsoft через хмару. Two Hat продовжить працювати зі своїми існуючими клієнтами під керівництвом Microsoft.
«Ми розуміємо складні проблеми, з якими сьогодні стикаються організації, намагаючись ефективно модерувати онлайн-спільноти», — Дейв Маккарті, корпоративний віце-президент відділу обслуговування продуктів Xbox, сказав у заяві. «У нашому цифровому світі, що постійно змінюється, існує нагальна потреба в рішеннях для модерації, які могли б ефективно та масштабовано керувати онлайн-контентом».
«Цим придбанням ми допоможемо глобальним онлайн-спільнотам бути безпечнішими та інклюзивними, щоб усі могли брати участь, робити позитивний внесок і процвітати».
Чи стартує GitHub Copilot?
До 30 відсотків нового коду, який розробники завантажують на GitHub, було написано за допомогою його інструменту парного програмування AI Copilot для деяких мов, мабуть.
Важко оцінити, наскільки Copilot популярний серед користувачів, оскільки Звіт Axios не надає багато деталей. Незрозуміло, які мови кодування використовувалися найчастіше з Codex (основою Copilot), і період часу, протягом якого код було подано, неочевидний. Це було протягом останнього місяця? Три місяці?
«Ми багато чуємо від наших користувачів про те, що їхні методи кодування змінилися завдяки Copilot», — сказав Оге де Мур, віце-президент GitHub Next. «Загалом вони можуть стати набагато продуктивнішими у кодуванні».
Copilot працює, пропонуючи рядки коду під час введення, як автозаповнення, намагаючись завершити речення. Його було створено з використанням моделі OpenAI Codex, системи на основі трансформатора, схожої на GPT-3, навченої на мільярдах рядків коду, взятих із GitHub, замість тексту з Інтернету. Це здається ефективним, коли розробники пишуть прості шаблонні блоки коду, але важко, коли сценарії стають більш спеціалізованими.
Чіпи Gaudi від Intel тепер доступні через AWS
Навчальні чіпи Intel зі штучним інтелектом (відомі як Gaudi), створені Habana Labs, ізраїльським стартап-бізнесом Придбано Chipzilla у 2019 році тепер загальнодоступні на AWS як новий тип хмарного екземпляра.
Ці екземпляри DL1 працюють на восьми прискорювачах Gaudi, які забезпечують 256 ГБ пам’яті з високою пропускною здатністю, 768 ГБ вбудованої пам’яті та працюють у парі з процесорами Amazon Intel Xeon Scalable (Cascade Lake) 2-го покоління. Вони також включають мережеву пропускну здатність 400 ГБ на секунду та до 4 ТБ локального сховища NVMe.
Вартість запуску цих екземплярів DL1 на вашому комп’ютері для навчання моделей штучного інтелекту та іншого обійдеться вам приблизно в 13 доларів США, якщо ви перебуваєте на сході чи заході США.
«Використання машинного навчання стрімко зросло. Однак одна з проблем, пов’язаних із навчанням моделям машинного навчання, полягає в тому, що воно потребує обчислень і може коштувати дорого, оскільки клієнти вдосконалюють і перенавчають свої моделі», сказав Девід Браун, віце-президент Amazon EC2, AWS.
«Додавання екземплярів DL1 із прискорювачами Gaudi є найбільш економічно ефективною альтернативою екземплярам на основі GPU у хмарі на сьогоднішній день. Їх оптимальне поєднання ціни та продуктивності дає змогу клієнтам зменшити витрати на навчання, навчити більше моделей і швидше впроваджувати інновації». ®
Джерело: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2021/10/30/in_brief_ai/
