Avançar para o conteúdo principal

AI Generates The ‘Most Stereotypical Person’ From 22 Countries.



Artificial Intelligence has been continuously astonishing us with its abilities. Recently, it’s been making astonishing progress in comprehending natural language and generating text-based responses, as seen with ChatGPT. Not a long time ago, Microsoft unveiled its AI integration with the Edge browser and Bing search engine. Google also presented its own solution, although it was not as successful as its competitors.

In addition to written language, there has been a lot of discussion in recent years about the advancements in artificial intelligence for imaging technology, which has produced remarkable outcomes. There are various tools such as DALL-E 2, Stable Diffusion, and Midjourney, among others, that have the capability to generate new images and even recreate art.

Reddit user WeirdLime used an image generator Midjourney to craft representations of the most “stereotypical” men and women from different European countries, and the reactions from viewers have been quite noteworthy.

1. Iceland

Iceland

2. Ukraine

Ukraine

3. Denmark

Denmark

4. Finland

Finland

AI’s potential to reinforce stereotypes borders on the dangerous. It varies depending on numerous factors in its development and deployment. The degree to which AI perpetuates biases hinges on the quality and diversity of training data, the algorithms employed, and the awareness of developers regarding ethical concerns. When AI systems are trained on biased data or designed with algorithmic flaws, they can inadvertently amplify existing stereotypes, leading to biased outcomes in various applications, from hiring algorithms to content recommendation systems. However, with proactive measures like diverse training data, careful algorithm design, and ethical guidelines, it is possible to mitigate these issues and harness the power of AI to foster fairness and inclusivity rather than perpetuate harmful stereotypes.

5. France

France

6. Ireland

Ireland

7. Sweden

Sweden

8. Portugal

Portugal

9. Germany

Germany

Training AI to avoid reinforcing stereotypes requires a multifaceted approach. Central to this effort is the use of diverse and representative training data, ensuring that the dataset encompasses a wide range of demographics and perspectives. Prior to training, thorough data preprocessing should be conducted to identify and mitigate biases. Regular audits and testing are essential to detect and quantify any bias that may emerge during the training process. Employing fair sampling techniques and bias-reduction algorithms can further contribute to minimizing bias. Moreover, establishing clear ethical guidelines for AI development, fostering diverse development teams, and designing transparent and explainable models are vital components of a strategy aimed at creating AI systems that actively counteract, rather than perpetuate, stereotypes. This holistic approach reflects a commitment to harnessing AI’s potential while upholding principles of fairness, non-discrimination, and equity.

10. Greece

Greece

11. Netherlands

Netherlands

12. Czechia

Czechia

13. Poland

Poland

14. Austria

Austria

15. Belgium

Belgium

16. Croatia

Croatia

17. Italy

Italy

18. Norway

Norway

19. Slovenia

Slovenia

20. Spain

Spain

21. England

England

22. Switzerland

Switzerland

 


AI Generates The ‘Most Stereotypical Person’ From 22 Countries. - The Language Nerds


Comentários

Notícias mais vistas:

Constância e Caima

  Fomos visitar Luís Vaz de Camões a Constância, ver a foz do Zêzere, e descobrimos que do outro lado do arvoredo estava escondida a Caima, Indústria de Celulose. https://www.youtube.com/watch?v=w4L07iwnI0M&list=PL7htBtEOa_bqy09z5TK-EW_D447F0qH1L&index=16

Armazenamento holográfico

 Esta técnica de armazenamento de alta capacidade pode ser uma das respostas para a crescente produção de dados a nível mundial Quando pensa em hologramas provavelmente associa o conceito a uma forma futurista de comunicação e que irá permitir uma maior proximidade entre pessoas através da internet. Mas o conceito de holograma (que na prática é uma técnica de registo de padrões de interferência de luz) permite que seja explorado noutros segmentos, como o do armazenamento de dados de alta capacidade. A ideia de criar unidades de armazenamento holográficas não é nova – o conceito surgiu na década de 1960 –, mas está a ganhar nova vida graças aos avanços tecnológicos feitos em áreas como os sensores de imagem, lasers e algoritmos de Inteligência Artificial. Como se guardam dados num holograma? Primeiro, a informação que queremos preservar é codificada numa imagem 2D. Depois, é emitido um raio laser que é passado por um divisor, que cria um feixe de referência (no seu estado original) ...

TAP: quo vadis?

 É um erro estratégico abismal decidir subvencionar uma vez mais a TAP e afirmar que essa é a única solução para garantir a conectividade e o emprego na aviação, hotelaria e turismo no país. É mentira! Nos últimos 20 anos assistiu-se à falência de inúmeras companhias aéreas. 11 de Setembro, SARS, preço do petróleo, crise financeira, guerras e concorrência das companhias de baixo custo, entre tantos outros fatores externos, serviram de pano de fundo para algo que faz parte das vicissitudes de qualquer empresa: má gestão e falta de liquidez para enfrentar a mudança. Concentremo-nos em três casos europeus recentes de companhias ditas “de bandeira” que fecharam as portas e no que, de facto, aconteceu. Poucos meses após a falência da Swissair, em 2001, constatou-se um fenómeno curioso: um número elevado de salões de beleza (manicure, pedicure, cabeleireiros) abriram igualmente falência. A razão é simples, mas só mais tarde seria compreendida: muitos desses salões sustentavam-se das assi...