Вчера я принял участие в EDPC, Евразийском конгрессе по защите данных [1] где рассказывал про то какие рейтинги и индексы оценки AI Governance бывают и что с ними делать. Думаю что скоро на сайте выложат видео где будет и моё короткое выступление.

Скажу лишь что рейтингов и индексов применительно к AI в мире сейчас будет много. Часть из них будут по, сути, про оценку рынков стран, часть про community empowerment, по сути про потенциальные направления поддержки НКО за борьбу за права в контексте внедрения ИИ, а часть будут про научные достижения.

Я упоминал там индексы Government AI Readiness, GIRAI и AGILE, но в реальности их сильно больше.

Относится к ним всем нужно очень рационально, понимая для кого они составляются и насколько они полезны.

Ссылки:
[1] https://edpc.network/

#ai #conferences

Хорошая статья в Системном блоке про судьбу ABBYY, их продукта Compreno и научного подхода в переводе текстов [1]. Если вкратце, то судьба печально, LLM ИИ пожирают мир. Я помню в 2010-х разговоры про Compreno как люди вовлеченные в этот проект его расхваливали, но вживую его так и не успел попробовать, а теперь уже и непонятно зачем.

А вообще то что пишет автор про то что простые методы обученные на бесконечном объёме данных дают больший эффект - это не только про гибель трансформацию компьютерной лингвистики, это и про будущее онтологического моделирования, это про судьбу проектов вроде Wolfram Alpha (похоже недолгую уже), это про применение LLM в моделировании и систематизации данных.

Вот я вам приведу пример, у нас в Dateno десятки миллионов карточек датасетов и далеко не у всех есть привязка к категориям, не у всех есть теги, не у всех есть геометки и тд.. Можно вложить усилия и категоризировать их вручную, а можно натравить одну или несколько LLM и проделать эту работу. Можно ещё на несколько задач LLM натравить и будет ещё больший эффект, вопрос лишь в цене запросов или развертывания open source LLM.

А что говорить про задачи онтологического моделирования во многих исследовательских проектах. Я всё жду когда появятся научные статьи с тезисами вроде "Мы заменили команду из 10 онтологов на LLM модель и результат был не хуже".

Ссылки:
[1] https://sysblok.ru/blog/gorkij-urok-abbyy-kak-lingvisty-proigrali-poslednjuju-bitvu-za-nlp/

#thoughts #readings #ai