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Julian Posada
Julian Posada
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AI数据集：专有与公开的对比及其影响
Julian Posada博士讨论了用于人工智能开发的数据集可访问性的差异。他强调，一些AI数据集是专有的，被保密保存，而另一些则可公开获取，用于模型的训练和基准测试。Posada博士还谈到了扩大这些数据集内部代表性的努力以及对AI底层劳动力的更广泛影响。
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委内瑞拉AI数据工人时薪低至50美分
一份报告着重揭露了数据工人的剥削现象，他们主要在委内瑞拉，为训练AI算法每小时的报酬低至50美分，时间正值新冠疫情期间。这些工人常常受到监控算法的监视，并且不了解他们工作的最终目的或客户。这种情况凸显了AI行业内对劳工实践和透明度的担忧。
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AI的隐藏劳动力：发展中国家的数据标注者被强调
Julian Posada博士讨论了支撑AI发展的、通常不为人见的的劳动力，重点关注低收入国家的工作人员。这些人执行数据标注和内容识别等基本任务，构成了当前AI革命的基础层。谈话强调了这支劳动力在构建驱动AI技术的关键组成部分中的重要作用。
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批评人士称，人工智能训练数据助长了新形式的殖民主义
主要基于西方数据训练的人工智能模型，存在通过歪曲和抹杀原住民及有色人种的文化细微差别，从而助长新形式殖民主义的风险。批评人士认为，人工智能公司广泛的数据收集行为，常常未经同意，与历史上对土地的掠夺相似，科技公司从边缘化社区获利。这种数据偏见导致人工智能生成不准确或刻板的信息，削弱了文化的多元性。