Newsletter Subscribe
Enter your email address below and subscribe to our newsletter
[forminator_form id="25163"]

wsjmoomoowsj+1Google Alphabet Inc. -ը իր մոտ 90 հոգանոց AI պատասխանատվության թիմը Google DeepMind-ից տեղափոխում է իր Global Affairs բաժին, որը վերահսկում է լոբբինգը և հանրային քաղաքականությունը, համաձայն ներքին էլեկտրոնային նամակի, որը տեսել է The Wall Street Journal News Corp -ը: Սեպտեմբերի սկզբից ուժի մեջ մտնող այս քայլը աշխատակիցների շրջանում մտահոգություն է առաջացրել, որ թիմի անկախությունը և առաջադեմ AI մոդելներում ռիսկերը բացահայտելու կարողությունը կնվազեն:wsj
Վերակազմակերպումը հետևում է DeepMind-ում տեղի ունեցած ավելի լայն փոփոխություններին, որի ընթացքում համահիմնադիր և գործադիր տնօրեն Դեմիս Հասաբիսը հեռացավ պաշտոնից և ստանձնեց նախագահի նոր դերը: AI պատասխանատվության թիմի որոշ անդամներ մտահոգություն են հայտնել, որ հաշվետվողականության կառուցվածքի փոփոխությունը բացասաբար կանդրադառնա իրենց աշխատանքի վրա, հայտնում են Journal-ի կողմից մեջբերված DeepMind-ի երկու ներկայիս աշխատակիցներ:moomoo+1
Էթիկայի թիմը կենտրոնացած է եղել AI-ի նորագույն ռիսկերի գնահատման վրա, ներառյալ մոդելների փորձարկման ժամանակ քիմիական, կենսաբանական, ռադիոլոգիական և միջուկային վտանգների գնահատումը, ինչպես նաև AI չաթ-բոտերի հետ օգտատերերի փոխազդեցության հոգեբանական հետևանքների ուսումնասիրությունը: Աշխատակիցները մտավախություն ունեն, որ թիմին Gemini մոդելի մշակման խմբից հեռացնելը կարող է խաթարել անկախ հետազոտություններ անցկացնելու և առաջադեմ մոդելներում ի հայտ եկող սպառնալիքները նշելու նրա կարողությունը:moomoo
Google-ը պնդում է, որ թիմը կպահպանի մուտքը DeepMind-ի ռեսուրսներին, հաշվողական հզորություններին և անձնակազմին, մինչդեռ մոդելի վարքագծի, գաղտնիության և անվտանգության համար պատասխանատու այլ խմբեր կմնան DeepMind-ում: Վերակազմակերպումը Google-ի կորպորատիվ կառուցվածքում DeepMind-ի ավելի լայն ինտեգրման մաս է, որտեղ համապատասխան HR և քաղաքականության թիմերը նույնպես տեղափոխվում են լաբորատորիայից դուրս:moomoo
Այս քայլը տեղի է ունենում DeepMind-ում ղեկավարության շարունակական փոփոխությունների և կադրերի հոսունության ֆոնին, ինչը ավելի լայն հարցեր է առաջացնում այն մասին, թե ինչպես են խոշոր AI լաբորատորիաները հավասարակշռում հզոր մոդելների արագ զարգացումը ներքին վերահսկողության մեխանիզմների հետ, որոնք նախատեսված են հնարավոր վնասները մինչև տեղակայումը բացահայտելու համար: