AI Ethics

Давайте начнём с неприятной правды: этот безобидный на вид чат-бот ChatGPT обладает большим аппетитом, чем студент магистратуры в период сессии, выпивший слишком много кофе. Пока вы просите его объяснить квантовую физику или создать мемы с котиками, где-то на серверах тратится энергия, как на заправке для «Хаммера». Но насколько это плохо на самом деле? Давайте посчитаем, как бухгалтер, заботящийся об экологии: def calculate_ai_footprint(queries_per_day: int): co2_per_query = 4.32 # грамм daily_emissions = queries_per_day * co2_per_query print(f"Ежедневное выделение CO₂: {daily_emissions} г (это {daily_emissions/1000} кг)") print(f"Годовое выделение CO₂: {(daily_emissions * 365)/1000}кг") calculate_ai_footprint(50) # Средняя оценка пользователя Ежедневное выделение CO₂: 216,0 г (это 0,216 кг) Годовое выделение CO₂: 78,84 кг Это 78 кг CO₂ в год — эквивалентно сжиганию 31 литра бензина....

Picture this: You’ve just generated a beautiful piece of Python code using the latest AI assistant. It works perfectly, passes all tests, and even has better documentation than your last three team projects. You proudly slap an MIT license on it because “that’s what all the cool open-source kids use.” Congratulations - you might have just become a software pirate. YARRR! The MIT License: A Brief Refresher (With 50% More Pirate Metaphors) The MIT License is like the Switzerland of software licenses - neutral, permissive, and everyone thinks they understand it until they actually read the text....

Лицензия MIT: краткое напоминание (с 50% пиратовских метафор) Лицензия MIT — это как Швейцария среди лицензий на программное обеспечение: нейтральная, разрешительная, и каждый думает, что понимает её, пока не прочтёт текст. По своей сути она даёт разрешение на: # Вот на что вы действительно соглашаетесь: print("Делайте с этим кодом что хотите, но:") print("1. Сохраняйте этот текст лицензии") print("2. Не подавайте на меня в суд, если он сломается") print("3. Бонус, если пришлёте ром") # Не имеет юридической силы Но когда в дело вступает искусственный интеллект, наше простое пиратское соглашение становится сложнее, чем Dockerfile с 287 слоями....

Picture this: A world where algorithms play Cupid between employers and candidates, swiping right on qualified applicants faster than you can say “recruitment bias.” But what happens when our digital matchmakers start replicating humanity’s worst tendencies? Let’s dissect this modern paradox with code samples, flowcharts, and enough snark to power a Silicon Valley startup. The Bias Boomerang Effect Machine learning models are like overeager interns - they’ll mimic exactly what they see in the training data....

Представьте себе мир, где алгоритмы играют роль Купидона между работодателями и кандидатами, одобряя квалифицированных соискателей быстрее, чем вы успеете произнести «предвзятость при найме». Но что происходит, когда наши цифровые свахи начинают воспроизводить худшие человеческие наклонности? Давайте разберём этот современный парадокс на примерах фрагментов кода, блок-схем и сарказма, которого хватит на целый стартап из Кремниевой долины. Эффект бумеранга предвзятости Модели машинного обучения подобны слишком старательным стажёрам — они в точности копируют то, что видят в обучающих данных....