AI Imagery May Destroy History As We Know It - PetaPixel

Artificial intelligence images have the potential to misinform the future. For the first time in the technological present, we are on the cusp of a life-and-art-altering explosion of intentionally created dis-informational imagery.

Read more: https://petapixel.com/2023/04/24/a-i-imagery-may-destroy-history-as-we-know-it/

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Dove trovare raccolte di dati (dataset) utilizzabili gratuitamente

Quando si entra nel fantastico mondo dell'analisi dei dati il primo ingrediente che serve sono... i dati. E le raccolte di dati diventano fondamentali anche in seguito quando, ad esempio, si vuole addestrare un modello di machine learning. In questa pagina annoto i siti dai quali è possibile scaricare gratuitamente e legalmente dataset curati di dati. Chiunque può contribuire segnalandone di nuovi nei commenti Meta Datasets . La pagina dei Datasets di Meta AI offre un'incredibile raccolta di dataset su larga scala e benchmark per l'addestramento, il test e la valutazione dei modelli di intelligenza artificiale. I dataset coprono vari ambiti come la segmentazione degli oggetti, modelli visione-linguaggio, ricostruzione 3D, equità algoritmica e traduzione automatica. Esempi includono il dataset SA-V per la segmentazione, FACET per valutare l'equità nei modelli visivi e Ego4D per la comprensione di video in prima persona. Tutti i dataset possono essere scaricati gratuita...
Continua a leggere

E se l'intelligenza artificiale leggesse al nostro posto? - Wired

Negli ultimi anni abbiamo imparato a conoscere (e persino a giocare con) l’ intelligenza artificiale che scrive testi, crea immagini e anche canzoni basandosi sulle nostre più o meno accurate indicazioni. Ma cosa succederebbe - e che impatto avrebbe nelle nostre vite - se l’IA iniziasse a leggere e interpretare testi complessi in nostra vece? Dovremmo confrontarci con tematiche riguardanti la comprensione del testo , il deskilling umano, il riconoscimento o la perdita della voce autoriale e persino rivedere il processo di formazione delle idee . Leggi tutto:  https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-legge-umani-intervista-naomi-susan-baron/
Continua a leggere

Il lavoro impossibile dei sondaggisti statunitensi - Internazionale

All’inizio del novecento, prima delle elezioni presidenziali la rivista Literary Digest inviava ai lettori schede elettorali campione, chiedendogli di mandarle indietro compilate. Era uno dei primi sondaggi condotti su scala nazionale, rudimentale ma apparentemente efficace. Con questo metodo la rivista riuscì a prevedere il vincitore di cinque elezioni presidenziali, dal 1916 al 1932. Ma nel 1936, quando si sfidavano il presidente Franklin D. Roosevelt e il repubblicano Alf Landon, qualcosa andò storto. Il Digest inviò dieci milioni di schede elettorali ricevendone indietro 2,4 milioni, un tasso di risposta molto alto. Sulla base di quelle schede, il giornale predisse che Roosevelt avrebbe preso solo il 41 per cento dei voti, una batosta epocale. Il presidente vinse invece con il 61 per cento dei consensi, conquistando tutti gli stati tranne due, in una delle elezioni meno incerte della storia statunitense. Leggi tutto:  https://www.internazionale.it/notizie/alessio-marchionna/20...
Continua a leggere