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DESCRIPCIÓN

Machine Intelligence requiere grandes conjuntos de datos bien documentados (ejemplos) para entrenarse.

Los conjuntos de datos a menudo importan más que los algoritmos per se, aunque rara vez obtienen el crédito adecuado por el valor que pueden crear.

Los conjuntos de datos como ImageNet de Fei-Fei Li han permitido la reciente expansión de la capacidad de la inteligencia artificial en formas nuevas y poderosas que de otro modo serían imposibles.

Queremos hacer lo mismo para el espacio de los comportamientos amables: una variedad de experimentos sobre cómo se puede construir, cotejar y anotar una variedad de conjuntos de datos que reflejan muchas culturas, opiniones y credos diferentes, y que pueden expandirse en alcance y matices a lo largo del tiempo. tiempo, para empoderar a las máquinas de pensamiento con conciencia social para las generaciones venideras.

Ser prosocial requiere aprender las preferencias de los demás.

Necesitamos un mecanismo para hacer llegar esas preferencias a las máquinas.

Reconocemos que el comportamiento prosocial varía según el tiempo, la geografía y la cultura.

Tenemos la intención de democratizar el acceso y la oportunidad de contribuir a este sistema que cambia el mundo, que actualmente se concentra en manos de unos pocos investigadores/ingenieros de IA.

Las inteligencias de las máquinas simplemente amplificarán y devolverán cualquier dato que les demos.

Nuestro objetivo es avanzar en el campo de la ética de las máquinas, al sembrar tecnología que facilite enseñar a las máquinas sobre las preferencias de comportamiento individuales y culturales.

Información adicional:

- Ofrecido porethicsnet.org
- Calificación promedio: 5 estrellas (me encantó)
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