Telegram Group & Telegram Channel
AI Snake Oil - книга как бигтехи запугали мир, чтобы и больше заработать на AI, и монополизировать его. От ученых из Princeton/Netflix/Fb A.Narayanan и S.Kapoor. Snake oil - это панацея, мифическое лекарство от всего:

I. Интро
- Проблема, что 1) словом AI стали размыто называть что угодно 2) пользуясь oversell и непониманием людей - запугивают их. До ChatGPT же был Github Copilot и пофигу
- У AI все еще нет определения. 1) Что-то требующее от нас учебы или креативности + 2) Не код/правила, а неявная emergence + 3) Системы с некой автономностью
- Нужно различать 2 типа AI: generative (хорош вплоть до хайпа) и predictive (часто не работает)

II. Что не так с predictive AI?
- Мы всюду окружены системами оценки нас алгоритмами, но они фэйлят, и на Netflix это безобидно, а в анализе кандидатов, студентов, пациентов, сотрудников, подсудимых, заключенных итп - это критически влияющие на жизни "решения"
- Фирмы предиктивной аналитики НЕ тестят софт как в фарме (рандомизированные контролируемые испытания) и получается дичь
- И уж тем более не изучают последствия продажи их софта (в Австралии ложно обвинили в обогащении 400К получателей соцвыплат)

III. Можно ли предсказать будущее?
- Если сделать поправки на утечку данных в datasets, то топ ML прогнозы не лучше древних регрессий. Продавцы AI запредельно оверселлят + медиа разгоняют, а по факту - херово работает. FTC писали об обмане
- Причем рост данных (разведки и бигтехи хотели бы трекать каждое наше слово) не улучшает прогнозы про людей. И погоду, пандемии, карьеры и до твитов, Гарри Поттера, Star Wars, Оруелла, Youtube (у акков топ1 видео в 40 раз круче медианного) итп
- Часть будущего останется в тумане безотносительно объема данных

IV. Долгий путь к GenAI
- До gen AI ехали аж с перцептрона, а его открыли 70 лет назад. Хинтон про deep learning обобщил в 1986 (и получил Turing Award - а-ля Нобель), ImageNet в 2012, GPT2 в 2019..
- GenAI принес дипфейки, фрод, глюки, грязные и biased данные
- В генерации кода - работает, а в картинках итп - все стоит на недоплате роялти авторам, попавшим в datasets

V. AI это existential risk?
- AI паника - это башня из заблуждений и размытейших обобщений. По сути, все стоит на предпосылке, что AI якобы перешагнет некую планку автономности или superhuman intelligence. Но это противоречит всей истории технологий, они же всегда постепенно
- Кстати, уже лет 70 все прогнозы о AGI фэйлили
- Давайте лучше решать конкретные проблемы, а-ля как в инфобезопасности

VI. Почему AI не решит проблемы соцсетей
- 1. AI плохо модерирует, особенно - ложно ошибается 2. Произошла передача [цифрового] общественного пространства в руки неподотчетных частных компаний - свободу слова мочканули. Это с 2018го - Конгресс США атаковал FB, закон 1996г дезавуировали, и основным продуктом соцсетей стала модерация
- Twitter жестко модерируется и после покупки Маском (насилие, дети, hate speech итп). Юзеры могут и жаловаться, и само алгоритмами (у FB мало в каких странах модераторы, ТГ тут не уникален)
- Знание культурных контекстов на весь мир тоже сложно
- Причем апелляции в соцсетях/Uber/DoorDash итп оч. долго - и люди теряют работы/доходы
- Соцсетям плохо от целевых атак сетей государственных ботов (типа замена слов на что люди еще поймут, а алгоритмы уже нет)

VII. Причины мифов об AI
- Широкая общественность не в курсе, что в AI были и хайпы, и "зимы"
- Журналисты не успевают/не могут (они же не инженеры) чекать набросы бигтехов
- Богатые корпорации, без каких-либо стимулов к прозрачности, задавили академию в своих А) маркетинговых и Б) политических целях когда они говорят об AI, в тч ссылаясь на ненаучные “исследования”. Даже Киссинджера впрягли в пропаганду =)

VIII. Что дальше?
- Нужны правила, как фирмы могут рекламировать AI продукты. Особенно в predictive AI, где большинство софта не работает
- Главные даунсайды AI - в применении. И, кстати, основной спрос на AI панацею - от поломанных, неэффективных организаций, ищущих быстрые решения всего, расходуя ценные ресурсы
- Вас не удивляет, что бигтехи активно лоббируют регуляцию самих себя? =))



group-telegram.com/Victor_Osyka/532
Create:
Last Update:

AI Snake Oil - книга как бигтехи запугали мир, чтобы и больше заработать на AI, и монополизировать его. От ученых из Princeton/Netflix/Fb A.Narayanan и S.Kapoor. Snake oil - это панацея, мифическое лекарство от всего:

I. Интро
- Проблема, что 1) словом AI стали размыто называть что угодно 2) пользуясь oversell и непониманием людей - запугивают их. До ChatGPT же был Github Copilot и пофигу
- У AI все еще нет определения. 1) Что-то требующее от нас учебы или креативности + 2) Не код/правила, а неявная emergence + 3) Системы с некой автономностью
- Нужно различать 2 типа AI: generative (хорош вплоть до хайпа) и predictive (часто не работает)

II. Что не так с predictive AI?
- Мы всюду окружены системами оценки нас алгоритмами, но они фэйлят, и на Netflix это безобидно, а в анализе кандидатов, студентов, пациентов, сотрудников, подсудимых, заключенных итп - это критически влияющие на жизни "решения"
- Фирмы предиктивной аналитики НЕ тестят софт как в фарме (рандомизированные контролируемые испытания) и получается дичь
- И уж тем более не изучают последствия продажи их софта (в Австралии ложно обвинили в обогащении 400К получателей соцвыплат)

III. Можно ли предсказать будущее?
- Если сделать поправки на утечку данных в datasets, то топ ML прогнозы не лучше древних регрессий. Продавцы AI запредельно оверселлят + медиа разгоняют, а по факту - херово работает. FTC писали об обмане
- Причем рост данных (разведки и бигтехи хотели бы трекать каждое наше слово) не улучшает прогнозы про людей. И погоду, пандемии, карьеры и до твитов, Гарри Поттера, Star Wars, Оруелла, Youtube (у акков топ1 видео в 40 раз круче медианного) итп
- Часть будущего останется в тумане безотносительно объема данных

IV. Долгий путь к GenAI
- До gen AI ехали аж с перцептрона, а его открыли 70 лет назад. Хинтон про deep learning обобщил в 1986 (и получил Turing Award - а-ля Нобель), ImageNet в 2012, GPT2 в 2019..
- GenAI принес дипфейки, фрод, глюки, грязные и biased данные
- В генерации кода - работает, а в картинках итп - все стоит на недоплате роялти авторам, попавшим в datasets

V. AI это existential risk?
- AI паника - это башня из заблуждений и размытейших обобщений. По сути, все стоит на предпосылке, что AI якобы перешагнет некую планку автономности или superhuman intelligence. Но это противоречит всей истории технологий, они же всегда постепенно
- Кстати, уже лет 70 все прогнозы о AGI фэйлили
- Давайте лучше решать конкретные проблемы, а-ля как в инфобезопасности

VI. Почему AI не решит проблемы соцсетей
- 1. AI плохо модерирует, особенно - ложно ошибается 2. Произошла передача [цифрового] общественного пространства в руки неподотчетных частных компаний - свободу слова мочканули. Это с 2018го - Конгресс США атаковал FB, закон 1996г дезавуировали, и основным продуктом соцсетей стала модерация
- Twitter жестко модерируется и после покупки Маском (насилие, дети, hate speech итп). Юзеры могут и жаловаться, и само алгоритмами (у FB мало в каких странах модераторы, ТГ тут не уникален)
- Знание культурных контекстов на весь мир тоже сложно
- Причем апелляции в соцсетях/Uber/DoorDash итп оч. долго - и люди теряют работы/доходы
- Соцсетям плохо от целевых атак сетей государственных ботов (типа замена слов на что люди еще поймут, а алгоритмы уже нет)

VII. Причины мифов об AI
- Широкая общественность не в курсе, что в AI были и хайпы, и "зимы"
- Журналисты не успевают/не могут (они же не инженеры) чекать набросы бигтехов
- Богатые корпорации, без каких-либо стимулов к прозрачности, задавили академию в своих А) маркетинговых и Б) политических целях когда они говорят об AI, в тч ссылаясь на ненаучные “исследования”. Даже Киссинджера впрягли в пропаганду =)

VIII. Что дальше?
- Нужны правила, как фирмы могут рекламировать AI продукты. Особенно в predictive AI, где большинство софта не работает
- Главные даунсайды AI - в применении. И, кстати, основной спрос на AI панацею - от поломанных, неэффективных организаций, ищущих быстрые решения всего, расходуя ценные ресурсы
- Вас не удивляет, что бигтехи активно лоббируют регуляцию самих себя? =))

BY Victor Osyka, техноцивилизация




Share with your friend now:
group-telegram.com/Victor_Osyka/532

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Soloviev also promoted the channel in a post he shared on his own Telegram, which has 580,000 followers. The post recommended his viewers subscribe to "War on Fakes" in a time of fake news. Investors took profits on Friday while they could ahead of the weekend, explained Tom Essaye, founder of Sevens Report Research. Saturday and Sunday could easily bring unfortunate news on the war front—and traders would rather be able to sell any recent winnings at Friday’s earlier prices than wait for a potentially lower price at Monday’s open. Such instructions could actually endanger people — citizens receive air strike warnings via smartphone alerts. But the Ukraine Crisis Media Center's Tsekhanovska points out that communications are often down in zones most affected by the war, making this sort of cross-referencing a luxury many cannot afford. Stocks dropped on Friday afternoon, as gains made earlier in the day on hopes for diplomatic progress between Russia and Ukraine turned to losses. Technology stocks were hit particularly hard by higher bond yields.
from nl


Telegram Victor Osyka, техноцивилизация
FROM American