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기술

머신 인텔리전스에는 교육을 위해 잘 문서화된 대규모 데이터 세트(예시)가 필요합니다.

데이터 세트는 생성할 수 있는 가치에 대해 제대로 인정을 받는 경우가 거의 없지만 알고리즘 자체보다 더 중요한 경우가 많습니다.

Fei-Fei Li의 ImageNet과 같은 데이터 세트는 최근 머신 인텔리전스 기능을 강력하고 새로운 방식으로 확장할 수 있게 했습니다.

다양한 문화, 의견 및 신조를 반영하고 범위와 뉘앙스를 확장할 수 있는 다양한 데이터 세트를 어떻게 구성하고, 수집하고, 주석을 달 수 있는지에 대한 다양한 실험인 친절한 행동의 공간에 대해서도 동일한 작업을 수행하고자 합니다. 다음 세대를 위해 사회적으로 인식하는 사고 기계를 강화할 시간입니다.

친사회적이 되려면 다른 사람의 선호도를 알아야 합니다.

기계에 대한 이러한 선호도에 도달할 수 있는 메커니즘이 필요합니다.

우리는 친사회적 행동이 시간, 지역, 문화에 따라 다르다는 것을 알고 있습니다.

우리는 현재 소수의 AI 연구원/엔지니어의 손에 집중되어 있는 이 세상을 변화시키는 시스템에 기여할 수 있는 액세스와 기회를 민주화하려고 합니다.

기계 지능은 우리가 제공하는 모든 데이터를 단순히 증폭하고 반환합니다.

우리의 목표는 개인 및 문화적 행동 선호도에 대해 기계를 쉽게 가르칠 수 있는 기술을 시딩하여 기계 윤리 분야를 발전시키는 것입니다.

추가 정보 :

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