Hacker News Digest

Исследователи обучили модель для идентификации акцентов, используя 25 тысяч часов английской речи. Теперь можно услышать, как ИИ «слышит» разные акценты, преобразуя их в единый нейтральный голос. Это позволяет сравнивать акценты, скрывая личные особенности голосов. Например, испанский и итальянский акценты оказались рядом, что ожидаемо из-за схожести языков. Интересно, что ирландский акцент ближе к американскому, чем британский.

• Обсуждение охватывает широкий спектр тем: от трудностей распознавания акцентов до визуализации кластеров акцентов и их влияния на обучение моделей.
• Участники делятся личным опытом, включая то, как их собственные акценты были распознаны и интерпретированы.
• Обсуждаются ограничения и предвзятость в данных, используемых для обучения таких систем.
• Также обсуждается влияние акцента на распознавание речи и как это влияет на пользователей с акцентом.

• Критика отсутствия методологии и прозрачности в исследовании CrowdStrike, на котором основана статья The Washington Post.
• Подозрения в предвзятости и пропагандистском характере публикации, направленной против китайских ИИ-разработок.
• Обсуждение возможных технических причин явления, таких как артефакты данных обучения или обобщение моделями политических ограничений.
• Отмечается, что другие модели (например, OpenAI, Google) могут иметь схожие геополитические предубеждения, но это не исследовалось.
• Несколько пользователей провели собственные тесты, частично подтвердив основные выводы о разном качестве ответов для разных групп.
• Подчеркивается, что добавление в промт несвязанной контекстной информации (например, упоминание группы) может влиять на вывод модели.
• Высказывается мнение, что подобное поведение может быть непреднамеренным следствием обучения, а не злонамеренной "задней дверью".