信号，噪声与AI治疗时代的来临

在此“谈到比特币”节目中，与主持人Adam B. Levine，Stephanie Murphy，Jonathan Mohan和AllYourFeeds.com的创建者特别邀请Martin Rerak一起探讨如何使用“ AI策划”来找出有用的东西信息和什么是绒毛。

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本集由Crypto.com，Nexo.io和Elliptic赞助

数百个标签

在比特币的早期，您可能只有几个地方可以阅读新闻并随时了解最新情况，但是多年来，情况发生了巨大变化。 今天，每天有成千上万的项目和数百篇文章。 前提是您忽略了YouTube的狂热或加密Twitter的深度。

有几天我醒来了，基本上我只是从前一天开始重新加载一百个标签…您知道，看看Slack，Telegram，Twitter帐户，Discord，Reddit和许多在线出版物 […] 指向某人很容易 [right] 如果他们说：“我在哪里可以买到加密货币？” 但是，如果他们说：“这里是否有用于追溯的用例？” 或“您认为我应该投资什么？” 或“该项目如何发展？” 这变得更加负担和挑战…

Martin Rerak，AllYourFeeds.com的创建者

另请参阅：什么是GPT-3？我们应该害怕吗？

在本集中，我们讨论了加密媒体的发展，人工智能培训，偏见和无偏实践的挑战，自然语言生成算法（称为GPT-3）的潜在影响等等。

偏爱的AI

尽管表面上令人不安，但AI内部的偏见并不像您想象的那样有争议-几乎是必须的。 作为人类，我们每个人都有自己的经验和偏好，这些都会影响我们的观点和偏见。 现代人工智能消耗着人类策划的“培训材料”，以了解其特定任务的对与错。 接受过培训的AI可以帮助我们完成这些任务，并且在“本能”匹配代表其工作的任何人时最有用。

当然，偏见的好坏取决于您的许多优先事项。 当Google训练AI来帮助招聘时，过去和现有员工的数据使它相信理想的“ Google工程师”在学术成绩单上不会有女子大学。 对于Google而言，他们过去的记录与他们的未来野心不符，因此存在偏见。

但就我个人而言，我已经开发了正在申请专利的AI技术，该技术可帮助进行音频编辑，在这里偏见的想法至关重要。 听起来最好的没有客观标准，只有个人喜好。 对于要帮助音频编辑器的AI，它必须与这些首选项保持一致，并且能够做出客观上对所帮助的人正确的决策。

AI辅助新闻策展与这完全相同。 我们都有自己的偏好，兴趣和偏见，可以帮助我们决定我们在做什么或不在乎。 在今天的节目中，我们探讨了一个引人入胜的主题，其中一种规格几乎无法适应所有人，并且未来是广阔的。

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原文链接：https://www.coindesk.com/ai-curation-speaking-of-bitcoin-podcast

原文作者：Adam B. Levine

编译者/作者：wanbizu AI

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