Isso abrange componentes básicos de tecnologia, incluindo classificação, localização, legendagem, recuperação, resposta visual a perguntas, geração de texto para imagem ou texto para vídeo e edição generativa de imagens e vídeos.Outro desafio é equilibrar a interação entre métricas de justiça e outras métricas de produto (por exemplo, satisfação do usuário, precisão, latência), que são frequentemente consideradas conflitantes, apesar de serem compatíveis.Através do nosso projeto Media Understanding for Social Exploration (MUSE), estabelecemos parcerias com investigadores académicos, organizações sem fins lucrativos e grandes marcas de consumo para compreender os padrões nos principais meios de comunicação e no conteúdo publicitário.Primeiro, democratizar o acesso a ferramentas de análise de equidade bem compreendidas e amplamente aplicáveis, envolver organizações parceiras na sua adoção em fluxos de trabalho de produtos e informar a liderança de toda a empresa na interpretação dos resultados.Queremos que estes modelos inspirem as pessoas, produzindo resultados diversos, traduzindo conceitos sem depender de tropos ou estereótipos e fornecendo comportamentos e respostas consistentes através de variações contrafactuais de instruções.
Fonte: https://ai.googleblog.com/2023/08/responsible-ai-at-google-research.html
