Googles Gemini AI-billedgenerator, lanceret tidligere på måneden som en del af Gemini-projektet, er blevet kritiseret på grund af historiske unøjagtigheder i dets resultat. Værktøjet, udviklet til at skabe billeder baseret på brugerinput, har stået over for bred kritik for at fastholde skævheder og mangle nøjagtighed, især når det gælder afbildninger af mennesker med farvet hud i historisk ukorrekte miljøer. Som reaktion på modstanden trak Google hurtigt funktionen tilbage og lovede at adressere problemerne, før den genlanceres.
Kontroversen omkring Gemini AI-billedgeneratoren har også påvirket Jack Krawczyks personlige liv, som er Googles produktchef for Gemini. Krawczyk har trukket sig fra sociale medieplatforme som X og LinkedIn efter den intense granskning og online chikane, han har modtaget. Nogle brugere på sociale medier beskyldte ham for at have en “anti-hvid” agenda, hvilket bidrog til kritikken. Selv X’ administrerende direktør Elon Musk forstærkede disse stemmer ved at udtrykke overraskelse over manglen på konsekvenser inden for Google for kontroversen.
For at beskytte sin online tilstedeværelse foretog Krawczyk betydelige ændringer, fjernede identificerende oplysninger, slettede billeder af sig selv og gjorde visse konti private. På trods af hans fravær fra sociale medier hævder insidere, at Krawczyk fortsætter med at spille en aktiv rolle i Geminis udvikling og har samme titel som tidligere.
Google har erkendt begrænsningerne ved træningsdataene til dets AI-model og har indrømmet, at situationen er “helt uacceptabel”. Alphabets administrerende direktør Sundar Pichai har lovet at rette op på skævhederne og unøjagtighederne i Geminis AI-billedgenerator. Med lektioner lært fra denne tumultariske lancering er Google fast besluttet på at forbedre værktøjets resultat og vinde tilliden tilbage hos brugerne.
Kontroversen omkring Gemini AI-billedgeneratoren tjener som en påmindelse om udfordringerne forbundet med AI-udvikling. Mens teknologien fortsætter med at udvikle sig, vil det være afgørende at opretholde gennemsigtighed, adressere skævheder og konstant forbedre træningsdata for at sikre ansvarlige AI-implementeringer i fremtiden.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com