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[durutanhaber]

Siyah Turpun Bilinmeyen 10 Faydası

Siyah turp, güçlü faydalarıyla sağlığımıza pek çok alanda katkı sağlar. Bağışıklık sistemini güçlendirmekten, cilt sağlığını iyileştirmeye kadar birçok faydası bulunan bu mucizevi sebze, özellikle kış aylarında sofralarda yer bulur. İşte siyah turpun bilinmeyen 10 faydası: Karaciğer Dostudur Siyah turp, karaciğerin detoks sürecine yardımcı olur ve safra üretimini artırarak karaciğerin…

[itintervento]

I 5 errori più comuni nell'installazione dei sistemi di allarme

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[lefkosahaberleri]

Black Ops 6 temizlendi: Hilecilere geçit yok!

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Black Ops 6 temizlendi: Hilecilere geçit yok!

Microsoft ve Activision, Call of Duty serisinin yeni oyunu Black Ops 6 için hile meselelerini kökten çözmeye yönelik değerli adımlar atıyor. Oyunun çıkışıyla birlikte, Activision’ın güçlü anti-hile sistemi RICOCHET, daha da geliştirilmiş bir …

https://lefkosa.com.tr/black-ops-6-temizlendi-hilecilere-gecit-yok-27343/ --------

[alittlefurtheroutoftheway]

Bursa ulaşımında ‘yapay zeka’ dönemi

Bursa Büyükşehir Belediyesi iştiraklerinden BURULAŞ, 360 araçta yapay zeka destekli şoför izleme sistemini devreye alarak yolcuların daha güvenli ve konforlu seyahat etmelerini sağlıyor. Bursa’da toplu ulaşımı daha da ulaşılabilir hale getirip, kalite ve konforu en üst seviyeye çıkarmayı hedefleyen Büyükşehir Belediyesi, ulaşımda bir yeniliği daha devreye aldı. Her gün toplu taşıma araçlarında…

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PRIMA PAGINA La Provincia di Oggi domenica, 28 luglio 2024

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Liselere Geçiş Sistemi (LGS) sonuçları açıklandı

Liselere Geçiş Sistemi (LGS) kapsamında 2 Haziran'da yapılan merkezî sınavın sonuçları açıklandı. Öğrenciler, sınav sonuçlarını 'meb.gov.tr' adresinden öğrenebilecek.

Liselere Geçiş Sistemi (LGS) kapsamında 2 Haziran'da yapılan merkezî sınavın sonuçları açıklandı. Öğrenciler, sınav sonuçlarını "meb.gov.tr" adresinden öğrenebilecek. Millî Eğitim Bakanlığınca 2 Haziran tarihinde iki oturum hâlinde yapılan sınav, 973 yurt içi sınav merkezinde, 3 bin 891 okuldaki 62 bin 663 salonda; yurt dışında ise 11 sınav merkezinde, 11 okuldaki 35 salonda gerçekleştirildi. Sınavın birinci oturumunda öğrencilere sözel alanda Türkçe, T.C. inkılap tarihi ve Atatürkçülük, din kültürü ve ahlak bilgisiyle yabancı dil derslerinden toplam 50 soru soruldu. Sınavın ikinci oturumunda ise öğrencilere matematik ve fen bilimlerinden toplam 40 soru yöneltildi. Bu yıl LGS merkezi sınavına başvuran 1 milyon 038 bin 544 öğrencinin 992 bin 906'sı sınava katıldı, sınava katılım oranı yüzde 95,61 olarak gerçekleşti. LGS yerleştirme kılavuzuna göre, bu yıl Türkiye genelinde 2 bin 525 liseye merkezi sınav puanına göre öğrenci yerleştirilecek. Bu okulların kontenjanı da 203 bin 638 öğrenci olarak belirlendi. Öte yandan Liselere Geçiş Sistemi (LGS) kapsamında yapılacak ortaöğretim kurumları tercih süreci de bugün başladı, 17 Temmuz Çarşamba günü saat 17.00’ye kadar devam edecek. Yerleştirme sonuçları ise 22 Temmuz’da açıklanacak. Kaynak: Habertürk Magazine X Haberler Read the full article

[guida-ai]

Garantire un’intelligenza artificiale etica: sviluppare sistemi che rispettino i valori umani

L’Intelligenza Artificiale (AI) è diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. Dai sistemi di raccomandazione ai veicoli autonomi, i sistemi di intelligenza artificiale prendono sempre più decisioni che influenzano la vita umana. Tuttavia, poiché l’intelligenza artificiale diventa sempre più pervasiva, è essenziale garantire che questi sistemi rispettino i valori umani e i principi etici. Lo sviluppo di un’intelligenza artificiale etica richiede uno sforzo concertato da parte di sviluppatori, politici e della società in generale. Si tratta non solo di creare algoritmi imparziali ed equi, ma anche di garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano trasparenti e responsabili. In questo articolo esploreremo l’importanza dell’IA etica e discuteremo alcune strategie chiave per lo sviluppo di sistemi che rispettino i valori umani.

L’importanza dell’intelligenza artificiale etica

L’intelligenza artificiale etica è cruciale per diversi motivi. In primo luogo, i sistemi di intelligenza artificiale hanno il potenziale per perpetuare e persino amplificare i pregiudizi e le disuguaglianze esistenti. Ad esempio, i pregiudizi algoritmici nelle decisioni di assunzione e prestito possono avere effetti dannosi sulle comunità emarginate. Garantendo che i sistemi di intelligenza artificiale siano etici, possiamo mitigare questi impatti negativi e promuovere l’equità e l’uguaglianza. In secondo luogo, l’IA etica è essenziale per costruire la fiducia del pubblico e l’accettazione di queste tecnologie. Se le persone ritengono che i sistemi di intelligenza artificiale siano ingiusti o irresponsabili, è meno probabile che li adottino. Sviluppando un’intelligenza artificiale etica, possiamo creare fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale e incoraggiarne un uso responsabile e vantaggioso.

Strategie chiave per lo sviluppo di un’intelligenza artificiale etica

Lo sviluppo di un’intelligenza artificiale etica richiede un approccio multiforme che comprenda interventi tecnici, normativi e sociali. Ecco alcune strategie chiave per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale rispettino i valori umani: 1. Diversità e inclusione nello sviluppo dell'IA Uno dei modi fondamentali per garantire un’IA etica è promuovere la diversità e l’inclusione nei team di sviluppo dell’IA. Riunendo individui con background ed esperienze diversi, possiamo ridurre il rischio di bias algoritmici e garantire che i sistemi di intelligenza artificiale riflettano un’ampia gamma di prospettive e valori. 2. Considerazioni etiche sugli algoritmi di intelligenza artificiale Gli algoritmi di intelligenza artificiale dovrebbero essere progettati tenendo presente considerazioni etiche. Ciò include garantire che gli algoritmi siano trasparenti, spiegabili e verificabili. Rendendo i sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti, possiamo ritenerli responsabili delle loro decisioni e identificare e correggere eventuali pregiudizi o errori. 3. Coinvolgimento e trasparenza delle parti interessate Il coinvolgimento delle parti interessate, compreso il pubblico, i politici e le comunità interessate, è fondamentale per lo sviluppo di un’IA etica. Coinvolgendo queste parti nello sviluppo e nell’implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale, possiamo garantire che si allineino ai valori sociali e affrontino eventuali preoccupazioni o rischi. 4. Linee guida e regolamentazione etica I quadri normativi e le linee guida etiche svolgono un ruolo fondamentale nel garantire che i sistemi di intelligenza artificiale aderiscano ai principi etici. I governi e gli organismi industriali dovrebbero collaborare per stabilire e applicare normative che promuovano l’uso responsabile ed etico dell’IA. 5. Monitoraggio e valutazione continui Infine, il monitoraggio e la valutazione continui dei sistemi di IA sono essenziali per garantirne un uso etico. Ciò include la valutazione continua delle distorsioni algoritmiche, le valutazioni d’impatto e l’istituzione di meccanismi di risarcimento e responsabilità.

Conclusione

Lo sviluppo di un’IA etica è fondamentale per garantire che i sistemi di IA rispettino i valori umani e i principi etici. Promuovendo la diversità e l’inclusione nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, incorporando considerazioni etiche negli algoritmi di intelligenza artificiale, coinvolgendo le parti interessate, stabilendo quadri normativi e garantendo monitoraggio e valutazione continui, possiamo costruire sistemi di intelligenza artificiale equi, trasparenti e responsabili. Adottando queste strategie, possiamo sfruttare il potenziale dell’intelligenza artificiale per apportare benefici alla società, mitigando al tempo stesso eventuali danni. Read the full article

[glossopoiesi]

Il primo post lo dedico a tutti coloro seguiranno questa pagina a seguito del post.

Il mondo della Glossopoiesi prende sempre più forma. Ogni lingua non creata è un mondo nuovo abortito senza saperlo.

[kaotikmelankoli]

içimde sana karşı asla bitmeyecek bir nefret var

[tadicikarilmayankahveler]

HAK HUKUK MESELEMİZ!

Arkadaşlar sizce Türkiye'deki okullarda eksik olan veya değişmesi gereken şeyler nelerdir?

Buna eğitim sistemimizdeki eksik ve yanlışları da ekleyebilirsiniz ve her sınıf düzeyi için fikrinizi belirtebilirsiniz.

[itintervento]

Proteggi la tua casa: i migliori sistemi di sicurezza contro i furti

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[anglerflsh]

is there actually a specific definiton for being "socialised as [gender]". Counting the fact that different societies and cultures will inherently socialise their people differently- are there things that are genuinely counted as 'universal' in the "socialised as x" phrase? I see it used a lot in radfem arguments and the more I see it the less sense it makes. It's a bit just replacing biological essentialism methinks. Being "socialised as male" means different things for not only every culture but for different social classes as well, it's plain reductive if anything isn't it

[primepaginequotidiani]

PRIMA PAGINA Il Riformista di Oggi mercoledì, 24 luglio 2024

[guida-ai]

Combattere i pregiudizi nell'intelligenza artificiale: strumenti e strategie per ridurre i pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) è diventata una parte sempre più importante della nostra vita, dal potenziamento di assistenti virtuali come Siri e Alexa alla guida di automobili e all’analisi dei dati per le aziende. Tuttavia, una delle maggiori sfide che l’intelligenza artificiale deve affrontare è la questione dei pregiudizi. I pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale possono portare a risultati discriminatori, perpetuare i pregiudizi e rafforzare le disuguaglianze esistenti nella società. In questo articolo esploreremo gli strumenti e le strategie che possono essere utilizzati per combattere i pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale e ridurre i pregiudizi nei loro processi decisionali.

Comprendere i bias nell'intelligenza artificiale

Il bias nell’intelligenza artificiale si riferisce alle preferenze o ai pregiudizi sistematici e ingiusti che i sistemi di intelligenza artificiale possono mostrare in base a determinate caratteristiche come razza, sesso, età o status socioeconomico. Questo pregiudizio può essere involontario ed emergere dai dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale, dagli algoritmi utilizzati per elaborare tali dati o dalla progettazione e implementazione del sistema stesso. Ad esempio, se un sistema di intelligenza artificiale viene addestrato su dati già distorti, è probabile che riproduca e perpetui tale pregiudizio nei suoi processi decisionali. Una delle principali sfide nella lotta ai bias nell’intelligenza artificiale è che possono essere difficili da identificare e misurare. A differenza dei pregiudizi umani, che possono essere palesi e consapevoli, i pregiudizi nell’intelligenza artificiale possono essere sottili e spesso nascosti nella complessità degli algoritmi e dei dati utilizzati. Di conseguenza, è essenziale sviluppare strumenti e strategie che possano aiutare a scoprire e mitigare i bias nei sistemi di intelligenza artificiale.

Strumenti per combattere i pregiudizi nell’intelligenza artificiale

Sono stati sviluppati diversi strumenti per aiutare a identificare e mitigare i bias nei sistemi di intelligenza artificiale. Questi strumenti generalmente rientrano in due categorie: quelli che valutano i dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale e quelli che valutano i risultati o le decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale. Strumenti di valutazione dei dati Gli strumenti di valutazione dei dati sono progettati per aiutare a identificare e mitigare i bias nei dati utilizzati per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Questi strumenti analizzano i dati di addestramento per individuare modelli di bias e forniscono informazioni su come i bias possono influire sulle prestazioni del sistema di intelligenza artificiale. Ad esempio, il Indicatori di equità Lo strumento sviluppato da Google consente agli utenti di valutare l'equità dei propri modelli tra diversi gruppi di persone fornendo molteplici metriche e visualizzazioni di equità. Un altro esempio è il Strumento di rilevamento e mitigazione dei bias sviluppato da IBM, che aiuta a identificare e mitigare i bias nei modelli di machine learning. Questo strumento può essere utilizzato per misurare e visualizzare l'impatto di diverse variabili sulle previsioni del modello, aiutando a identificare potenziali fonti di distorsione. Strumenti di valutazione dei risultati Gli strumenti di valutazione dei risultati sono progettati per aiutare a valutare le decisioni prese dai sistemi di intelligenza artificiale per identificare e mitigare eventuali distorsioni. Questi strumenti analizzano i risultati dei sistemi di intelligenza artificiale e forniscono informazioni su come i pregiudizi potrebbero aver influenzato tali decisioni. Ad esempio, il equità Lo strumento sviluppato dall'Università di Chicago aiuta a valutare i bias nei modelli di machine learning utilizzando una varietà di metriche e visualizzazioni di equità. Allo stesso modo, il Strumento What-If sviluppato da Google consente agli utenti di visualizzare le prestazioni e il comportamento dei modelli di machine learning modificando gli input e osservando gli output, aiutando a identificare e comprendere potenziali fonti di bias.

Strategie per combattere i bias nell’intelligenza artificiale

Oltre a utilizzare strumenti per identificare e mitigare i pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale, esistono diverse strategie che possono essere impiegate per ridurre i pregiudizi nei processi decisionali dell’intelligenza artificiale. Queste strategie si concentrano sulla progettazione e implementazione dei sistemi di intelligenza artificiale, nonché sul quadro etico e normativo che ne circonda l’utilizzo. 1. Dati diversi e rappresentativi Una delle strategie più efficaci per combattere i pregiudizi nell’intelligenza artificiale è utilizzare dati diversificati e rappresentativi per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Garantendo che i dati di formazione coprano un’ampia gamma di esperienze e prospettive, è possibile ridurre la probabilità che emergano distorsioni nel sistema di intelligenza artificiale. Ciò può essere ottenuto ricercando attivamente diverse fonti di dati e utilizzando tecniche come l’aumento dei dati per creare set di dati più rappresentativi. 2. Trasparenza e responsabilità La trasparenza e la responsabilità sono essenziali per combattere i pregiudizi nell’intelligenza artificiale. Rendendo i processi decisionali dei sistemi di intelligenza artificiale più trasparenti e responsabilizzando gli sviluppatori e gli utenti dei risultati di tali decisioni, è possibile ridurre la probabilità che emergano pregiudizi. Ciò può essere raggiunto attraverso l’uso di tecniche di intelligenza artificiale spiegabili e lo sviluppo di chiare linee guida etiche per l’uso dei sistemi di intelligenza artificiale. 3. Supervisione regolamentare La supervisione normativa è un’altra importante strategia per combattere i bias nell’intelligenza artificiale. Implementando regolamenti e linee guida per l’uso dei sistemi di IA, è possibile garantire che questi sistemi siano utilizzati in modo giusto ed equo. Ciò può essere raggiunto attraverso lo sviluppo di leggi e regolamenti che affrontino esplicitamente la questione dei pregiudizi nell’intelligenza artificiale e ritengano gli sviluppatori e gli utenti responsabili di eventuali risultati discriminatori.

Conclusione

Poiché l’intelligenza artificiale continua a svolgere un ruolo sempre più importante nelle nostre vite, è essenziale affrontare la questione dei pregiudizi nei sistemi di intelligenza artificiale. Utilizzando strumenti per identificare e mitigare i pregiudizi e implementando strategie per ridurre i pregiudizi nei processi decisionali dell’IA, è possibile creare sistemi di IA giusti ed equi per tutti. Con gli sforzi continui per combattere i pregiudizi nell’intelligenza artificiale, possiamo lavorare verso un futuro in cui l’intelligenza artificiale sia una forza positiva nella società. Read the full article

[nidclown]

Some bastards erased it btw (I won't forgive them)

[gregor-samsung]

" Nel corso di una conferenza stampa tenutasi nel maggio del 1962, John F. Kennedy proclamò, nei toni che gli erano consueti, la fine delle ideologie; rispose così a due bisogni della nazione: il bisogno di credere che le decisioni politiche siano nelle mani di specialisti imparziali e bipartitici e il bisogno di credere che i problemi di cui si occupano gli esperti siano incomprensibili ai profani: «Per molti anni la maggior parte di noi è stata condizionata ad avere un’opinione politica: repubblicana o democratica, “liberal”, conservatrice o moderata. La realtà dei fatti è che la maggior parte dei problemi… che dobbiamo affrontare ora, sono problemi tecnici, problemi amministrativi. Sono risoluzioni estremamente complesse, che non si prestano a quel nobile genere di agguerriti movimenti che in passato hanno infiammato il paese con tanta frequenza. [Essi] concernono questioni che trascendono ormai la capacità di comprensione della stragrande maggioranza…»*

*Citato in David Eakins, Policy-Planning for the Establishment in A New History of Leviathan, a cura di Ronald Radosh e Murray Rothbard, New York, Dutton, 1972, p. 198.

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Christopher Lasch, La cultura del narcisismo. L’individuo in fuga dal sociale in un’età di disillusioni collettive; Nuova postfazione dell’autore, traduzione di Marina Bocconcelli, Fabbri (collana Saggi Tascabili), 1992. [Libro elettronico]

[Edizione originale: The Culture of Narcissism: American Life in an Age of Diminishing Expectations, W. W. Norton, New York City, 1979]