Google sitt Gemini AI-biletegenerator møter motstand og tent kontrovers

Google sitt Gemini AI-biletegenerator, lansert tidlegare denne månaden som ein del av Gemini-prosjektet, har fått kritikk for historiske unøyaktigheiter i utdataen sin. Verktøyet, designa for å lage bilete basert på brukarforespørsler, har møtt omfattande kritikk for å oppretthalde skjevheter og mangel på nøyaktigheit, særleg når det gjeld å skildre menneske med fargar i historisk feilaktige omgjevnader. Som svar på motstanden trakk Google raskt tilbake funksjonen og lova å adressere problema før dei relanserte han.

Kontroversen rundt Gemini AI-biletegeneratoren har også spredd seg inn i den personlege kvardagen til Jack Krawczyk, leiar for Google Gemini-produktet. Krawczyk har trekt seg frå sosiale media-plattformer, inkludert X og LinkedIn, som følgje av den intense granskinga og netthetsen han fekk. Enkelte sosiale media-brukarar anklaga han for å ha ein «anti-kvit» agenda, noko som bidrog til kritikken. Sjølv X CEO Elon Musk forsterka desse røystene ved å uttrykke overrasking over mangelen på følgjer internt i Google for kontroversen.

For å verne sin nettbaserte tilstadesvære gjorde Krawczyk store endringar, fjerna identifiserande informasjon, sletta bilete av seg sjølv, og privatgjorde visse kontoar. Men til tross for sitt fråver frå sosiale media, hevdar insidrar at Krawczyk framleis spelar ei aktiv rolle i utviklinga av Gemini og har same tittelen som før.

Google, som erkjenner avgrensingane til AI-modellens treningsdata, har innrømt at situasjonen er «heilt uakseptabel.» Alphabet CEO Sundar Pichai har lova å rette opp i skjevhetene og unøyaktigheitene tilstades i Gemini AI-biletegeneratoren. Med lærdom frå denne tumultaktige lanseringa har Google som mål å forbetre verktøyet si utdata og vinne tilbake tilliten til brukarane.

Kontroversen rundt Gemini AI-biletegeneratoren er ei påminning om utfordringane som er knytt til AI-utvikling. Medan teknologien held fram med å utvikle seg, vil det vere avgjerande å oppretthalde gjennomsiktigheit, adressere skjevheter, og stadig forbetre treningsdata for å sikre ansvarleg implementering av AI i framtida.

The source of the article is from the blog kewauneecomet.com

Privacy policy
Contact