Google’s Gemini AI Image Generator Spotyka Się z Negatywnymi Reakcjami i Wywołuje Kontrowersje Google’s Gemini AI generator obrazów, uruchomiony wcześniej w tym miesiącu w ramach projektu Gemini, został skrytykowany ze względu na historyczne nieścisłości w jego wynikach. Narzędzie to, stworzone w celu tworzenia obrazów na podstawie sugestii użytkowników, spotkało się z powszechną krytyką za promowanie uprzedzeń i brak dokładności, zwłaszcza przy przedstawianiu osób o kolorowej skórze w historycznie niepoprawnych kontekstach. W odpowiedzi na negatywne reakcje, Google szybko wycofał tę funkcję i obiecał rozwiązać problemy przed ponownym uruchomieniem.
Kontrowersje wokół generatora obrazów Gemini AI również przeniosły się na życie osobiste Jacka Krawczyka, lidera produktu Google Gemini. Krawczyk wycofał się z platform mediów społecznościowych, w tym X i LinkedIn, w odpowiedzi na zaciętą krytykę i nękanie online, które otrzymał. Niektórzy użytkownicy mediów społecznościowych oskarżyli go o posiadanie „antybiałą” agendę, podsycając krytykę. Nawet Elon Musk, CEO X, wzmocnił te głosy wyrażając zdziwienie brakiem konsekwencji w Google za kontrowersje.
Aby chronić swoją obecność online, Krawczyk dokonał znaczących zmian, usuwając dane identyfikacyjne, usuwając obrazy siebie i prywatyzując niektóre konta. Jednak pomimo jego nieobecności w mediach społecznościowych, informatorzy twierdzą, że Krawczyk nadal odgrywa aktywną rolę w rozwoju Gemini i nadal piastuje ten sam tytuł jak wcześniej.
Google, uznając ograniczenia danych szkoleniowych swojego modelu AI, przyznał, że sytuacja ta jest „całkowicie nieakceptowalna”. Sundar Pichai, CEO Alphabet, zobowiązał się usunąć uprzedzenia i niedokładności obecne w generatorze obrazów Gemini AI. Dzięki wyciągniętym wnioskom z tego burzliwego startu, Google ma zamiar poprawić wyniki narzędzia i odzyskać zaufanie użytkowników.
Kontrowersje wokół generatora obrazów Gemini AI stanowią przypomnienie trudności związanych z rozwojem sztucznej inteligencji. W miarę jak technologia ewoluuje, zachowanie przejrzystości, eliminacja uprzedzeń i stałe doskonalenie danych szkoleniowych będą kluczowe dla zapewnienia odpowiedniego wdrożenia AI w przyszłości.
The source of the article is from the blog macholevante.com