Ann Reardon ist wahrscheinlich die letzte Person, deren Inhalte Sie von YouTube sperren würden. Als ehemalige australische Jugendarbeiterin und Mutter von drei Kindern bringt sie seit 2011 Millionen von treuen Abonnenten das Backen bei. Aber die Entfernungs-E-Mail bezog sich auf ein Video, das nicht die typische Zuckerpastenkost von Reardon war.
Seit 2018 nutzt Reardon ihre Plattform, um Zuschauer vor gefährlichen neuen „Craft-Hacks“ zu warnen, die YouTube fegen und unsichere Aktivitäten wie das Pochieren von Eiern in der Mikrowelle, das Bleichen von Erdbeeren und die Verwendung einer Cola-Dose und einer Flamme zum Knallen von Popcorn angehen.
Die schwerwiegendste ist die „fraktale Holzverbrennung“, bei der ein elektrischer Hochspannungsstrom über angefeuchtetes Holz geschossen wird, um ein sich windendes, sich drehendes, astartiges Muster in seiner Oberfläche zu verbrennen. Die Praxis hat seit 2016 mindestens 33 Menschen getötet.
Bei dieser Gelegenheit war Reardon in die widersprüchlichen und chaotischen Moderationsrichtlinien verwickelt, die die Plattform seit langem plagen, und deckte dabei einen Fehler im System auf: Wie kann eine Warnung vor schädlichen Hacks als gefährlich angesehen werden, wenn die Hack-Videos selbst gefährlich sind? nicht? Lesen Sie die ganze Geschichte.
– Amelia Tait
Der neue Chatbot von DeepMind verwendet Google-Suchen und Menschen, um bessere Antworten zu geben
Die Nachrichten: Der Trick bei der Herstellung eines guten KI-gestützten Chatbots könnte darin bestehen, dass Menschen ihm sagen, wie er sich verhalten soll – und das Modell zwingen, seine Behauptungen über das Internet zu untermauern, so ein neues Papier des KI-Labors DeepMind, das zu Alphabet gehört.
Wie es funktioniert: Der Chatbot namens Sparrow wird auf dem großen Sprachmodell Chinchilla von DeepMind trainiert. Es wurde entwickelt, um mit Menschen zu sprechen und Fragen zu beantworten, indem es eine Live-Google-Suche oder Informationen verwendet, um diese Antworten zu informieren. Basierend darauf, wie nützlich diese Antworten sind, wird es dann mit einem Reinforcement-Learning-Algorithmus trainiert, der durch Versuch und Irrtum lernt, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Lesen Sie die ganze Geschichte.
– Melissa Heikkilä
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