Hacking Generative AI for Fun and Profit – Sự Kiện Sundai Club
Rất ít khi bạn cần ChatGPT để tạo ra một danh sách lý do tại sao trí tuệ nhân tạo sinh học thường không tuyệt vời. Cách mà các thuật toán được cung cấp công việc sáng tạo thường mà không cần sự cho phép, chứa đựng những đặc tính tiêu cực, và đòi hỏi một lượng lớn năng lượng và nước để đào tạo đều là những vấn đề nghiêm trọng.
Tuy nhưng, bỏ tất cả điều đó qua một bên trong một khoảnh khắc, thật đáng chú ý với sự mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo sinh học có thể là cho việc tạo mẫu các công cụ mới tiềm năng hữu ích.
Tôi đã được chứng kiến điều này trực tiếp bằng cách tham gia Sundai Club, một cuộc thảo luận trí tuệ nhân tạo sinh học diễn ra mỗi Chủ Nhật một lần gần khu vực MIT. Một vài tháng trước, nhóm đã đồng ý để tôi ngồi vào và chọn sử dụng phiên làm việc đó để khám phá các công cụ có thể hữu ích cho các nhà báo. Câu lạc bộ này được hỗ trợ bởi một tổ chức phi lợi nhuận có tên Æthos ở Cambridge, khuyến khích việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm xã hội.
Nhóm Sundai Club bao gồm sinh viên từ MIT và Harvard, một số nhà phát triển chuyên nghiệp và quản lý sản phẩm, và thậm chí có cả một người làm việc cho quân đội. Mỗi sự kiện bắt đầu bằng một ý tưởng các dự án có thể, nhóm sau đó thu nhỏ xuống một lựa chọn cuối cùng mà họ thực sự cố gắng xây dựng.
Các ý tưởng nổi bật từ thảo luận báo chí bao gồm sử dụng các mô hình ngôn ngữ đa dạng để theo dõi các bài đăng chính trị trên TikTok, tạo ra tự động yêu cầu thông tin tự do và kháng cáo, hoặc tóm tắt video các cuộc xử tại tòa địa phương để hỗ trợ bản tin tin tức địa phương.
Cuối cùng, nhóm quyết định xây dựng một công cụ giúp các phóng viên đang làm việc với AI xác định các bài báo tiềm năng đăng trên Arxiv, một máy chủ phổ biến cho các bản thảo bài báo nghiên cứu. Có lẽ sự hiện diện của tôi đã làm họ thay đổi quyết định ở đây, vì tôi đã đề cập ở cuộc họp rằng sắp xếp Arxiv để tìm các nghiên cứu thú vị là một ưu tiên hàng đầu của tôi.
Sau khi nêu mục tiêu, các lập trình viên trên nhóm đã tạo ra một embedding từ OpenAI API, một biểu thức toán học về từ và ý nghĩa của nó. Điều này đã giúp phân tích dữ liệu để tìm ra các bài báo liên quan đến một thuật ngữ cụ thể và khám phá mối quan hệ giữa các lĩnh vực nghiên cứu.
Sử dụng một embedding từ các chủ đề Reddit cũng như Google News search, các lập trình viên tạo ra một biểu đồ minh họa cho thấy các bài báo nghiên cứu cùng với các cuộc thảo luận trên Reddit và các bản tin tin tức liên quan.
Phiên bản tạo ra, được gọi là AI News Hound, vẫn còn còn rough-and-ready, nhưng nó đã cho thấy cách các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp khai thác thông tin theo cách mới thú vị. Dưới đây là ảnh chụp màn hình của công cụ được sử dụng để tìm kiếm thuật ngữ “AI agents.” Hai hình vuông màu xanh lá cây gần nhất với hàng bài báo và trao đổi Reddit đại diện cho các bài báo nghiên cứu có thể được bao gồm trong một bài viết về công cuộc xây dựng AI agents.
Cung cấp bởi Sundai Club.
#AI #GenerativeAI #Arxiv #SundaiClub #Hackathon
Nguồn: https://www.wired.com/story/sundai-club-generative-ai-hackathon-group/
You hardly need ChatGPT to generate a list of reasons why generative artificial intelligence is often less than awesome. The way algorithms are fed creative work often without permission, harbor nasty biases, and require huge amounts of energy and water for training are all serious issues.
Putting all that aside for a moment, though, it is remarkable how powerful generative AI can be for prototyping potentially useful new tools.
I got to witness this firsthand by visiting Sundai Club, a generative AI hackathon that takes place one Sunday each month near the MIT campus. A few months ago, the group kindly agreed to let me sit in and chose to spend that session exploring tools that might be useful to journalists. The club is backed by a Cambridge nonprofit called Æthos that promotes socially responsible use of AI.
The Sundai Club crew includes students from MIT and Harvard, a few professional developers and product managers, and even one person who works for the military. Each event starts with a brainstorm of possible projects that the group then whittles down to a final option that they actually try to build.
Notable pitches from the journalism hackathon included using multimodal language models to track political posts on TikTok, to auto-generate freedom of information requests and appeals, or to summarize video clips of local court hearings to help with local news coverage.
In the end, the group decided to build a tool that would help reporters covering AI identify potentially interesting papers posted to the Arxiv, a popular server for research paper preprints. It’s likely my presence swayed them here, given that I mentioned at the meeting that scouring the Arxiv for interesting research was a high priority for me.
After coming up with a goal, coders on the team were able to create a word embedding—a mathematical representation of words and their meanings—of Arxiv AI papers using the OpenAI API. This made it possible to analyze the data to find papers relevant to a particular term, and to explore relationships between different areas of research.
Using another word embedding of Reddit threads as well as a Google News search, the coders created a visualization that shows research papers along with Reddit discussions and relevant news reports.
The resulting prototype, called AI News Hound, is rough-and-ready, but it shows how large language models can help mine information in interesting new ways. Here’s a screenshot of the tool being used to search for the term “AI agents.” The two green squares closest to the news article and Reddit clusters represent research papers that could potentially be included in an article on efforts to build AI agents.
Compliments of Sundai Club.
[ad_2]
