, mit Mythen über Talos und Pandora, die Chaos und Zerstörung anwachsen lassen.
Ganz sicher beeinflussen diese warnenden Geschichten über synthetische Wesen unser heutiges Denken. Während sich die altmodischen Griechen zweifellos über die rudimentäre Natur des philosophischen Diskurses bei Zenfolio amüsiert hätten, hatte die Firma von Diskussionen profitiert, die ausschließlich auf soliden Umsetzungen basierten, nicht mehr nur theoretisches Grübeln (und die Gruppe trug außerdem mehr intellektuelle Kleidung). .
Synthetische Intelligenz trägt zu Effizienz, Genauigkeit und Produktivität bei, was die frühen Griechen auch nicht mehr für möglich halten können. Es wurde entwickelt, um die Flexibilität für die Sprachverarbeitung, optische Erkennung zu gewährleisten. und menschliche Interaktion.
Aber es gibt bestimmte und negative Aspekte, die man im Zusammenhang mit dem schuldhaften Einsatz von KI zurückhalten sollte.
Die eindeutige Anwendung von KI in Bildern
Das Bilderunternehmen generiert exponentiell mehr Fotos als je zuvor aus Digitalkameras und die einfachste Bildbearbeitungsprogramme ). Fotografen müssen auf dem zeitraubenden Weg, unter Tausenden die einfachsten Fotos zu finden, angenehmer und produktiver sein. KI kann riesige Mengen an Dateien analysieren und bestimmte Funktionen verwalten, wobei sie schneller und korrekter wird, weil sie lernt, insgesamt, wenn sie von einem Menschen hinreißend eingestellt wird. Da jeder Fotograf ein bestimmtes Modell hat und sich auf sein geniales Aussehen verlässt, um seine Arbeit aufzulisten, ist es wichtig, ein Modell zu behalten, das die KI bei einem bestimmten Job unterstützen kann, aber am Ende genial bleibt Behalten Sie die Überwachung in den Händen des Fotografen.
Die inhärente Voreingenommenheit von KI in Bildern
Ein vorderster Selbst- Disziplin in vielen Formen der synthetischen Intelligenz ist Voreingenommenheit. Insbesondere bei der Gesichtserkennung. Einige KI-Objekte erben Vorurteile von den Datensätzen, auf denen sie trainiert sind, und können daher gesellschaftliche Vorurteile aushebeln oder verstärken. Dies tritt in der Regel aufgrund mangelnder Diversität im Übungsaufbau für die Objekte auf. Verschiedene Dateien können dazu beitragen, Überlegungen zu mildern, die zu Verzerrungen in der Maschine führen, aber Datensätze müssen gefiltert werden, um Fehler zu vermeiden. Wir haben bereits mehrere umstrittene Verwendungen gesehen Gesichtserkennungsfähigkeiten. Anfang dieses Jahres wurde ein ausschließlich in Fresh York ansässiges Startup mit einer Geldstrafe von Zehntausenden und Abertausenden von Greenbacks belegt (öffnet in ungewöhnlichem Tab) von europäischen Behörden für das Sammeln von Milliarden von Gesichtsbehandlungen Fotos und nicht öffentliche Dateien von Facebook, LinkedIn und andere Netzseiten. Verwenden Sie es dann, um das Gesichtserkennungsinstrument zur Identifizierung zu coachen