Learn more about Responsible AI

Скрытое влияние загрязнения данных на большие языковые модели

Раскройте риски загрязнения данных в больших языковых моделях. Стратегии обнаружения и смягчения смещений данных в БМЯ.

Ответственность искусственного интеллекта Решающая роль наблюдателей искусственного интеллекта в борьбе с дезинформацией на выборах

Необходимо иметь всеобъемлющее понимание дезинформации во время выборов в демократических процессах. Дезинформация во...

5 столпов надежного тестирования LLM

Откройте ключевые принципы ответственного искусственного интеллекта, включая управление галлюцинациями, предубеждения...

С развитием генеративного искусственного интеллекта настал тот момент, когда пора заняться ответственным применением искусственного интеллекта.

В 2022 году компании имели в среднем 3,8 рабочих моделей искусственного интеллекта. Сегодня семь из десяти компаний э...

Установка стандартов для ответственного искусственного интеллекта с генеративной способностью.

С быстрым развитием искусственного интеллекта во всех отраслях стала актуальной тема ответственного применения ИИ для...

Сбалансирование инноваций с безопасностью и конфиденциальностью в эпоху больших языковых моделей (LLM)

Руководство по внедрению механизмов безопасности и конфиденциальности для ваших приложений генеративного искусственно...

«Мониторинг и наблюдаемость LLM – сводка техник и подходов к ответственному искусственному интеллекту»

Целевая аудитория Практикующие специалисты, желающие узнать, какие подходы доступны и с чего начать их внедрение, а т...

Ответственный искусственный интеллект в Google Research справедливость в восприятии

Опубликовано Сюзанной Рикко и Утсавом Прабху, соруководителями команды Perception Fairness, Google Research Исследова...