DataBricks의 Jonathan Frankle과 AI 윤리, 정책 및 기술 통합
Brief news summary
Ross는 DataBricks의 최고 과학자인 Jonathan Frankle과 AI 정책에 대해 인터뷰합니다. 그들은 모델 훈련에 고객 데이터를 사용하는 윤리, AI 모델을 개인 장치에 통합하는 방법, 사람들이 정책 대화에 참여할 수 있는 방법에 대해 논의합니다. Frankle은 사용자 데이터를 존중하고 프라이버시를 유지하는 중요성을 강조합니다. 고객이 AI를 사용하여 기존 문제를 해결하고 프로세스를 강화하는 방법을 설명합니다. 그들은 또한 전력, 데이터 가용성 및 프라이버시 문제를 고려하여 개인 장치에서 AI 모델을 실행하는 도전에 대해 이야기합니다. Frankle은 정책 결정에 데이터 기반 접근법의 필요성을 강조하고 국가 간 프라이버시 관점의 차이를 인정합니다. 그는 개인들이 지역 수준에서 정책 논의에 참여하고 그들이 미칠 수 있는 영향을 강조합니다.Ross는 DataBricks의 최고 과학자인 Jonathan Frankle을 인터뷰하며 AI 정책에 대한 깊이 있는 논의를 나눕니다. Frankle은 모델 훈련에 고객 데이터를 사용하는 윤리, AI 모델을 개인 장치에 통합하는 방법, 정책 대화에 참여하는 방법을 설명합니다. DataBricks는 모델 훈련을 위해 고객 데이터를 사용하지 않지만, 고객은 평가 데이터 세트를 적절한 보안 조치와 함께 공유할 수 있습니다. 개인 장치에서 AI를 실행하는 데 기술적 제한, 프라이버시 문제, 사용자 편의 등 많은 도전 과제가 있습니다.
Frankle은 데이터 기반 정책의 중요성과 국제적인 문화적 차이가 논의를 형성하는 데 어떤 역할을 하는지 강조합니다. 또한, 학제 간 협력의 필요성과 AI 기술의 잠재적 위험과 혜택을 강조합니다. 그는 개인들이 모든 수준에서 정책 논의에 참여하고, 지역 참여가 미치는 영향을 강조합니다.
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