Fokusthemen

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Do We Collaborate With What We Design?
Do We Collaborate With What We Design?
Der Artikel untersucht die Verwendung von Begriffen wie "Kollaboration" und "Kollegen" zur Beschreibung von Interaktionen zwischen Menschen und künstlichen Intelligenzsystemen. Es wird argumentiert, dass diese Begriffe nicht angemessen sind, um die Beziehungen zwischen Menschen und Maschinen zu erfassen. Die Autoren schlagen vor, den Begriff "gemeinsames Handeln" zu verwenden, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen zu beschreiben. Es wird betont, dass Maschinen zwar über Autonomie bei der Wahl der Mittel zur Erreichung von Zielen verfügen können, aber die Ziele von menschlichen Akteuren festgelegt werden. Der Artikel weist darauf hin, dass die Verwendung von Begriffen wie "Autonomie" und "Kollaboration" oft zu Missverständnissen führt und dass es wichtig ist, angemessene Begriffe zu verwenden, um die Beziehung zwischen Menschen und Maschinen zu beschreiben. Schließlich wird argumentiert, dass die Verwendung von anthropomorphen Begriffen zur Beschreibung von Maschinen dazu führen kann, dass ihre tatsächlichen Fähigkeiten und Rollen nicht angemessen erfasst werden.
Cyber_EthikCyber_Ethik#HCI#ethik#collaboration
·onlinelibrary.wiley.com·
Do We Collaborate With What We Design?
GitHub - facebookresearch/audiocraft: Audiocraft is a library for audio processing and generation with deep learning. It features the state-of-the-art EnCodec audio compressor / tokenizer, along with MusicGen, a simple and controllable music generation LM with textual and melodic conditioning.
GitHub - facebookresearch/audiocraft: Audiocraft is a library for audio processing and generation with deep learning. It features the state-of-the-art EnCodec audio compressor / tokenizer, along with MusicGen, a simple and controllable music generation LM with textual and melodic conditioning.
KIKI#KI tools#audio#lokal#LLama#generative KI
·github.com·
GitHub - facebookresearch/audiocraft: Audiocraft is a library for audio processing and generation with deep learning. It features the state-of-the-art EnCodec audio compressor / tokenizer, along with MusicGen, a simple and controllable music generation LM with textual and melodic conditioning.