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マシン インテリジェンスには、トレーニングに十分に文書化された大規模なデータセット (例) が必要です。

データセットはアルゴリズム自体よりも重要であることがよくありますが、データセットが生み出す価値が適切に評価されることはめったにありません。

Fei-Fei Li の ImageNet などのデータセットにより、他の方法では不可能だった強力な新しい方法でマシン インテリジェンスの機能を最近拡張できるようになりました。

私たちは、同様の行動の空間についても同じことをしたいと考えています。これは、多くの異なる文化、意見、信条を反映し、範囲とニュアンスを拡大できるさまざまなデータセットをどのように構築、照合、注釈付けできるかについてのさまざまな実験です。今後何世代にもわたって、社会を意識した思考マシンを強化するために。

社交的であるためには、他人の好みを学ぶ必要があります。

これらの設定をマシンに伝えるためのメカニズムが必要です。

私たちは、向社会的行動がどのようなものであるかは、時代、地理、文化によって異なることを認識しています。

私たちは、現在少数の AI 研究者/エンジニアの手に集中しているこの世界を変えるシステムへのアクセスと貢献の機会を民主化するつもりです。

マシンインテリジェンスは、私たちが与えたデータを単純に増幅して返します。

私たちの目標は、個人および文化的な行動の好みを機械に簡単に教えることを可能にする技術を導入することによって、機械倫理の分野を前進させることです。

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