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可能来源于道德的食物或咖啡豆,来源于道德可以找到行为。但是,随着AI掌握了所有容易获得的培训数据,获取数据的方式和方法变得越来越重要。一个围绕商业和道德来源建立业务的外包公司是盈利的Prolific于2014年在牛津大学成立,主要为学术研究提供数据。例如,如果行为科学家需要数据来研究消费者如何做出改变,他们可以使用Prolific来帮助它找到经过审查的参与者,并为实验收集数据
这家总部位于伦敦的公司已经对成立的天花板进行了超过75万项研究,并从半家庭参与者那里收集了超过1亿份回复。Prolifec拥有一个拥有20万活跃承包商(以及其他80万等待名单上的承包商)的网络,这些承包商被派往其特定的专家岗位;或实现人类感知的平均值–;人为策划的数据随着Generative AI的兴起,Prolific发现自己可以帮助客户将原始文本、视频、音频或图像数据转化为有用的信息。与项目合作的承包商经常被要求评估AI模型输出的准确性,并对输入模型的方案发表意见Prolific的产品副总裁萨拉萨博说:“我们使用了几乎所有基础的AI模型,或者你听说过的新闻。”。“第五次输入OpenAI资助者使用Prolific。我们最常用的情况是,他们希望通过人工评估进行专业化或以其他方式进行微调。”
为学术界提供治疗专家
一些公司所在的行业被指控给标签和广告工作者、Prolifec的道德来源和以人为本的广告提供了优势
“阻碍你数据的人很重要——谁填写了你的调查,谁参与了你的用户研究,谁训练了你的人工智能,”首席执行官兼Prolific公司创始人Phelim Bradley在公司网站上说。“我希望Prolifec能够成为高质量人文理念的基础,为未来的创新提供动力。”
主题似乎正在被讨论。2023年7月,该公司斥资2500万英镑(3200万美元)打造了Aroundation系列轿车,由PartechandOxfordScienceEnterprises(OSE)收购。然后在2月份,Prolific扩展版在美国完成。S.在纽约市设立了新办公室GenA的兴奋为培训数据库提供了动力,Prolific也提供了帮助。随着AI公司在网上传播越来越少的悬挂式图片,该公司一直在关注“高质量的培训数据集”,这些数据集在一起是合理和负责任的,可能会引起更广泛的共鸣SaabtellsDatanami表示:“我们进入的是第一波人工智能模型,其特征是它们被重新训练,不会被破解、清洗或封存。”。“有时,被授权使用该数据的人会被丢弃。有时,没有被授权使用这些数据。有时,您会模拟并生成一个警告标记。
(TippaAtt/Shutterstock)
她继续说道:“我们看到了很多真正不应该将AI引入AI的数据。”。“我认为,如果我们重新实施这些做法,我们将不再生产我们所熟知的试剂和助手。”
Goodpay也是Prolific的优先事项。该公司的最低工资为每小时8美元,尽管补偿通常需要更多的人力,特别是某些类型的工作。萨博说:“对这类专业化的要求是免费的。”数据标注要求员工在某些时候看起来很满意,这会影响员工的心理健康。Prolific拥有专门的参与者支持团队,以满足工人的需求。萨博说,它还使用一个可信的健康量表来跟踪员工的健康状况这家公司的员工多元化。多样性不会提升公司的声誉,但它应该更好、更丰富、更美好、更丰富萨布斯说:“平台选择的多样性对其他AI模型产生了更大的兴趣。”。“到了今天,他们再次表示人性,对吧?我们希望他们有一个很好的基础,让他们重新学习。”
A显然是世界贸易中的水资源需求,特别是大型语言管理模型所不需要的数据量继续减少。合成数据可能会为数据悬崖的形成提供一些缓解,但人类注释的高质量数据总是有很高的要求
多产被省略了是中央分析小组关于更新注释和标签公司的报告,Saabcall称这些公司“有点固执”。不出所料,多产动物在保持学术性和提供道德来源、以人为中心的数据方面受到了质疑
她说:“如果我们有大量的学术客户,我想这一切都不会改变。学术界和另类创作界并不是分开的世界。他们以很多重叠的方式重温文迪雅音乐。”。“到了今天,我认为没有人会像Prolife那样做。我们都活着,呼吸着,思考着我们所做的事情的道德和其中的人为因素,并试图每天在内部接受这些价值观。”
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