Pratica di Shadowing: What is AI governance? - Impara a parlare inglese con i video

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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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Che cosa imparerai in questa lezione?

In questa lezione, praticherai l'ascolto e la pronuncia inglese attraverso un video che spiega la governance dell'AI. Imparerai a seguire un discorso tecnico ma accessibile, a capire termini specifici e a ripetere frasi con fluenza. È un'ottima occasione per migliorare la tua pratica di conversazione in inglese e familiarizzare con argomenti attuali.

Parole e frasi chiave

  • AI governance: Governo dell'intelligenza artificiale, insiemi di pratiche per controllare i sistemi AI.
  • Hallucination: "Allucinazione" del modello, output plausibile ma factualmente incorretto.
  • Fine tuning: Aggiustamento preciso del modello per migliorarne le prestazioni.
  • Source attribution: Attribuzione della fonte, tracciamento dell'output a prompt o dati di formazione.
  • Toxicity: Tossicità, comportamenti dannosi o offensivi generati dal modello.

Consigli per la pratica con il shadowing

Il video ha una velocità media e un tono chiaro, perfetto per il shadowing in inglese. Ecco come procedere:
1. Ascolta un frammento di 5-10 secondi, poi ripetilo immediatamente, imitando l'intonazione e il ritmo. Questo metodo, chiamato shadowspeak, aiuta a migliorare la pronuncia e la fluidità.
2. Concentrati sulle parole tecniche: ripeta "governance", "hallucination" e "fine tuning" finché non le pronunci correttamente.
3. Per esercitarti meglio, usa un shadowing site per riprodurre i frammenti più volte. Ricorda: la chiave è la costanza! Ogni ripetizione ti avvicina a una conversazione più naturale.
Non ti preoccupare se alla prima non ci riesci: il shadowing è un esercizio che richiede tempo, ma i risultati sono visibili velocemente. Continua a praticare e sentirai la differenza!

Cos'è la tecnica dello Shadowing?

Shadowing è una tecnica di apprendimento delle lingue supportata da studi scientifici, originariamente sviluppata per la formazione dei traduttori professionisti e resa popolare dal poliglotta Dr. Alexander Arguelles. Il metodo è semplice ma potente: ascolti un audio in inglese di madrelingua e lo ripeti immediatamente ad alta voce — come un'ombra che segue il parlante con un ritardo di solo 1–2 secondi. A differenza dell'ascolto passivo o degli esercizi di grammatica, lo shadowing costringe il tuo cervello e i muscoli della bocca a elaborare e riprodurre simultaneamente i modelli di discorso reale. La ricerca dimostra che migliora significativamente la precisione della pronuncia, l'intonazione, il ritmo, il discorso connesso, la comprensione dell'ascolto e la fluidità del parlato — rendendolo uno dei metodi più efficaci per la preparazione alla prova di speaking dell'IELTS e per la comunicazione reale in inglese.

Tecnica dello shadowing: leggi la guida completa passo dopo passo →