Další AI co podle textového zadání vytvoří komplexní obrázek
Imagen od Google, další AI co podle textového zadání vytvoří komplexní obrázek.
Imagen od Google, další AI co podle textového zadání vytvoří komplexní obrázek.
Na kolik vyjde postavit aplikaci nad GPT-3? Tedy nad jedním ze současných nejlepší modelů hloubkového učení od OpenAI. Pokud hádáte, že to vůbec nemusí být levné, tak hádáte správně. Detaily v Building apps with GPT-3? Here’s what devs need to know about cost and performance
GitHub Copilot doporučuje v 40 % kód s bezpečnostními chybami. Vypovídá to bohužel nejvíce o tom, že naučit #AI na náhodném vzorku nezaručí kvalitu. Což ostatně víme i z řady jiných případů pokusů o hloubkového učení. A také to ukazuje na rizika, pokud programátoři přebírají cizí kód. Via GitHub autopilot „highly likely“ to introduce bugs…
GPT má „konzistentní a kreativní“ anti-muslimskou zaujatost. Obecný problém pro prakticky všechny „AI“ co se učí z nějakého vzorku. To co se naučí, odpovídá vzorku. Detaily v Persistent Anti-Muslim Bias in Large Language Models (PDF)
Nechal GPT-3 psát články. Fungovalo to, čtenáři se hrnuli, komentáře o skvělých textech přicházely. A prakticky nikdo nepoznal, že je to vlastně nesmysl psaný „AI“. Čtěte v My GPT-3 Blog Got 26 Thousand Visitors in 2 Weeks
Nedostatek žen v seznamkách? Nové tváří do inzerátů? Řešení je snadné, AI dokáže vytvářet nekonečné množství originálních tváří nepatřících vůbec nikomu. Nebo kompletních lidí, ať už oblečených nebo nahých. Už i na tohle existují startupy a obchodní model. Vedlejší efekt? Nová generace podvodů, botů či špiónů. Připadá vám to nereálné? Mrkněte na generated.photos a přečtěte…
Výpadek obrázků Facebooku a Instagramu ukázal lidem popisky pro nevidomé. Ty generuje algoritmus (hloubkové učení) a děje se to už od roku 2016 (Under the hood: Building accessibility tools for the visually impaired on Facebook) a loni Facebook nasadil pokročilejší řešení (Advancing state-of-the-art image recognition with deep learning on hashtags). Vedle obsahu (objektů) rozpoznává i…
DeepNude, software umožňující svlékat ženy s pomoci hloubkového učení, autor stáhl. Bylo kritizováno jako „invaze do sexuálního soukromí“. Hloubkové učení s pomocí pix2pix algoritmu využívalo trénink na více než desítkách tisíc nahých fotografií, které poté dokázalo využít pro „svléknutí“ neobnažené ženy na nové fotce. Na ženy se přitom mělo zaměřit hlavně proto, že bylo snazší…
Zní to logicky, ale vy co znáte Instagramu asi tušíte, že tam je velký zádrhel. Záplavy obrázků obsahují hashtagy co vůbec s obsahem (obrázkem) nemají nic společného. Důsledek toho, že hashtagy jsou jediná cesta jak někdo najde „právě ten jeden“ obrázek protože „právě ten hashtag“ má vysoký výskyt. Facebook ale tvrdí, že 3.5 miliardy fotek…
Deepfakes, spojení „deep learning“ a „fake“ můžete vidět v praxi na videu níže. Technicky jde o využití hloubkového učení (někdy tomu říkají AI) ke kombinování existujících fotografií a videa do jiného obrázku a videa aby vzniklo něco, co nikdy neexistovalo (a ani nikdy existovat nemohlo).