शैडोइंग अभ्यास: What is AI governance? - वीडियो के साथ अंग्रेजी बोलना सीखें

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Hello, my name is Kush Varshney.
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I'm a distinguished research scientist and senior manager at IBM Research.
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I'm here to answer three questions about AI governance.
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Governance is an interesting word.
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It means control.
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And if we think back in history, steam engines had this part called the governor and it regulated the flow of steam
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and it was there to make sure that the system remains safe.
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And when we say AI governance, it's the set of practices to keep an AI system under control so that it remains safe as well.
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So it includes things like respecting regulations, curating data, and creating fact sheets that explain how the system works.
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Some of the risks posed by generative AI and LLMs are actually the same as traditional machine learning.
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So things like fairness, transparency, robustness to attacks, they're all still concerns.
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But then there's some new ones as well.
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So new risks that are emerging with generative AI include things like toxicity, harmful behaviors, bullying, these sort of things.
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And then there's also hallucination.
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So where the model is putting out things which kind of sound like they would make sense, they're plausible, but they're actually factually incorrect.
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And we've created a taxonomy of common harms that can mitigate these behaviors with data curation, with fine tuning, prompt tuning, prompt engineering.
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So all of that is really the way to address them.
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But this is just a starting point.
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So if we start and think for a second,
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governments, enterprises, all sorts of other organizations will have additional constraints to build into their LLMs so that they follow applicable laws,
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industry standards, social norms, and so on.
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And understanding the models is also quite different
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because we no longer need to know exactly how the models make their decisions and predictions and predictions.
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This is what we used to call explainability, but now instead what we need to be able to do
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is trace an LLM's generative output to the user's prompt or to its training data.
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So source attribution is the new explainability.
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Safety guarantees with generative AI are very difficult because there's no one-size-fits-all approach.
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Every organization needs to define their own values, their own behaviors that they find acceptable and unacceptable.
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For example, once you know the context of your chatbot's deployment, you can start to reason through the relevant risks.
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This could involve taking existing policy documents like laws,
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corporate policies, or other rules and using them as instruction data to teach the model how to behave.
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And interventions must also be scalable because we're dealing with such large models and even larger data sets.
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And at IBM we're designing tools to address the unique threats posed by large language models and other content generating foundation models.
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We're also devising new methods to limit chatbots from leaking personal or proprietary data and hallucinating wrong or irrelevant information.

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यह वीडियो किसके लिए है?

यह वीडियो उन सभी अंग्रेजी शिक्षार्थियों के लिए है जो अपने ज्ञान को गहरा करना चाहते हैं और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) गवर्नेंस के विषय में समझना चाहते हैं। चाहे आप शुरुआती हों या फिर अधिक अनुभवी, इस वीडियो में दी गई जानकारी आपको AI और इसके विभिन्न पहलुओं को समझने में मदद करेगी। विशेषकर वे लोग जो तकनीकी क्षेत्र में काम कर रहे हैं या जिनका रुझान डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग की तरफ है, उनके लिए यह वीडियो बेहद उपयोगी होगा।

चोरी करने योग्य शब्द और मुहावरे

  • गवर्नेंस - यह शब्द नियंत्रण को दर्शाता है, जो यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम सुरक्षित और प्रभावी ढंग से काम करे।
  • हॉलुसिनेशन - यह स्थिति तब होती है जब मॉडल ऐसी जानकारी प्रस्तुत करता है जो यथार्थ में गलत होती है, जबकि वह सुनने में सही लगती है।
  • डेटा क्यूरेशन - डेटा को व्यवस्थित और व्यवस्थित करने की प्रक्रिया, जिससे AI सिस्टम की प्रभावशीलता बढ़ती है।
  • एक्सप्लेनबिलिटी - यह अवधारणा अब विभिन्न है; अब हमें AI के निर्णयों और भविष्यवाणियों के मूल स्रोत को ट्रेस करने की आवश्यकता है।

उच्चारण सही कैसे करें

इस वीडियो में कुश वार्ष्णेय का उच्चारण स्पष्ट और सुगम है, जिससे आप उन्हें सुनकर अपने अंग्रेजी उच्चारण में सुधार कर सकते हैं। वे धीरे-धीरे और स्पष्ट रूप से बोलते हैं, जिससे नए शिक्षार्थियों के लिए शब्दों को समझना आसान हो जाता है। आप शैडोइंग तकनीक का उपयोग करके उनके बोलने के तरीके को अनुकरण कर सकते हैं। इसका मतलब है कि आप उनके बोलने के समय उनके शब्दों का अनुसरण करें और उन्हें दोहराएं। आप shadowspeak का अभ्यास भी कर सकते हैं, जो आपकी सुनने और बोलने की क्षमता को बढ़ाएगा। इस तरह के अभ्यास से न केवल आपका उच्चारण सुधरेगा, बल्कि आपकी आत्मविश्वास भी बढ़ेगी।

इस वीडियो के संवाद को ध्यान से सुनें और उनके बोलने के तरीके को पकड़ने की कोशिश करें। इससे आपको अंग्रेजी उच्चारण में सुधार करने का एक नया तरीका मिलेगा, जो आपके लिए फायदेमंद साबित होगा।

शैडोइंग तकनीक क्या है?

शैडोइंग (Shadowing) एक विज्ञान-समर्थित भाषा सीखने की तकनीक है जो मूल रूप से पेशेवर दुभाषिया प्रशिक्षण के लिए विकसित की गई थी। विधि सरल लेकिन शक्तिशाली है: आप मूल अंग्रेज़ी ऑडियो सुनते हैं और तुरंत इसे ज़ोर से दोहराते हैं — जैसे वक्ता की छाया 1-2 सेकंड की देरी से। शोध से पता चलता है कि यह उच्चारण सटीकता, स्वर, लय, जुड़ी हुई ध्वनियाँ, सुनने की समझ और बोलने की प्रवाहशीलता में काफ़ी सुधार करता है।

शैडोइंग तकनीक: पूरी चरण-दर-चरण गाइड पढ़ें →