Shadowing Practice: What is AI governance? - Learn English Speaking with Video
Kies een oefenmodus
Elke modus opent een volledig scherm oefenruimte.
34 zinnen
Als zinnen te kort of te lang zijn, klik op Bewerken om ze aan te passen.
1
Hello, my name is Kush Varshney.
2
I'm a distinguished research scientist and senior manager at IBM Research.
3
I'm here to answer three questions about AI governance.
4
Governance is an interesting word.
5
It means control.
6
And if we think back in history, steam engines had this part called the governor and it regulated the flow of steam
7
and it was there to make sure that the system remains safe.
8
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.
9
So it includes things like respecting regulations, curating data, and creating fact sheets that explain how the system works.
10
Some of the risks posed by generative AI and LLMs are actually the same as traditional machine learning.
11
So things like fairness, transparency, robustness to attacks, they're all still concerns.
12
But then there's some new ones as well.
13
So new risks that are emerging with generative AI include things like toxicity, harmful behaviors, bullying, these sort of things.
14
And then there's also hallucination.
15
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.
16
And we've created a taxonomy of common harms that can mitigate these behaviors with data curation, with fine tuning, prompt tuning, prompt engineering.
17
So all of that is really the way to address them.
18
But this is just a starting point.
19
So if we start and think for a second,
20
governments, enterprises, all sorts of other organizations will have additional constraints to build into their LLMs so that they follow applicable laws,
21
industry standards, social norms, and so on.
22
And understanding the models is also quite different
23
because we no longer need to know exactly how the models make their decisions and predictions and predictions.
24
This is what we used to call explainability, but now instead what we need to be able to do
25
is trace an LLM's generative output to the user's prompt or to its training data.
26
So source attribution is the new explainability.
27
Safety guarantees with generative AI are very difficult because there's no one-size-fits-all approach.
28
Every organization needs to define their own values, their own behaviors that they find acceptable and unacceptable.
29
For example, once you know the context of your chatbot's deployment, you can start to reason through the relevant risks.
30
This could involve taking existing policy documents like laws,
31
corporate policies, or other rules and using them as instruction data to teach the model how to behave.
32
And interventions must also be scalable because we're dealing with such large models and even larger data sets.
33
And at IBM we're designing tools to address the unique threats posed by large language models and other content generating foundation models.
34
We're also devising new methods to limit chatbots from leaking personal or proprietary data and hallucinating wrong or irrelevant information.
App downloaden
Alles wat je nodig hebt om vloeiend te spreken
AI UitspraakScoor elke zin
IPA OefeningBeheers elk geluid
WoordenschatBouw je woordenschat op
WoordenspelLeren terwijl je speelt
Zelfde Kanaal
FOR YOU
Aanbevolen Video
C12
250 zinnen
AI Strategy, Policy, and Governance | Allan Dafoe
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C111
98 zinnen
What are AI Agents?
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C13
208 zinnen
AI & Education: Generative AI & the Future of Critical Thinking
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C143
6 zinnen
Ray Dalio on the AI Bubble
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
83 zinnen
Leading AI CEOs Warn UN Security Council of Existential Risks | Sam Altman On AI Controls | N18G
Business EnglishDaily ConversationUniversity Students
C11
402 zinnen
FULL DISCUSSION: Google's Demis Hassabis, Anthropic's Dario Amodei Debate the World After AGI | AI1G
IELTS PrepBusiness EnglishUniversity Students
C13
219 zinnen
Why AI is Legal’s New Competitive Advantage - Future of Work Podcast
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
127 zinnen
The Alignment Problem Explained: Crash Course Futures of AI #4
Business EnglishDaily ConversationUniversity Students
![What is AI and ML? [Pt 2] | Generative AI with .NET for Beginners](https://img.youtube.com/vi/Len8KRBFvGo/mqdefault.jpg)
B22
52 zinnen
What is AI and ML? [Pt 2] | Generative AI with .NET for Beginners
Business EnglishUniversity StudentsWorking Adults
C11
105 zinnen
AI Governance Explained: Ethical, Transparent & Accountable AI for the Future
Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
C11
114 zinnen
Harnessing generative AI in architecture, engineering & construction
Daily ConversationUniversity StudentsWorking Adults
Woordenschat en spreektips bij deze les
Deze spreekles op niveau C1 is gebaseerd op de video “What is AI governance?”. Deze woorden komen het vaakst terug: model, generative, prompt, behaviors, governance. Deze video bevat 34 zinnen en 485 woorden om na te spreken. Het gesproken deel duurt 3:18. De spreker praat in een gelijkmatig tempo van ongeveer 147 woorden per minuut, prettig om te shadowen. Slechts 80% van de woorden hoort bij de 3.000 meest gebruikte Engelse woorden, dus de woordenschat is pittig.
Belangrijke woorden in deze video
De 15 moeilijkste woorden uit de video, met uitspraak en betekenis:
| Woord | Uitspraak | Betekenis |
|---|---|---|
| prompt werkwoord | /pɹɑmpt/ | aansporen, aanmoedigen |
| governance zelfstandig naamwoord | /ˈɡʌvəɹnəns/ | bestuur |
| prediction zelfstandig naamwoord | /pɹɪˈdɪkʃən/ | voorspelling |
| chatbot zelfstandig naamwoord | /ˈtʃætbɑt/ | chatbot |
| constraint zelfstandig naamwoord | /kənˈstɹeɪnt/ | beperking, inperking |
| curate zelfstandig naamwoord | /ˈkjʊɹɪt/ | kapelaan |
| devise werkwoord | /dɪˈvaɪz/ | bedenken, ontwerpen |
| factually bijwoord | feitelijk | |
| hallucination zelfstandig naamwoord | /həˌluːsɪˈneɪʃən/ | waanbeeld, hallucinatie |
| robustness zelfstandig naamwoord | robuustheid | |
| scalable bijvoeglijk naamwoord | /ˈskeɪ.lə.bl̩/ | klimbaar, beklimbaar |
| taxonomy zelfstandig naamwoord | /tækˈsɑnəmi/ | taxonomie |
| mitigate werkwoord | /ˈmɪt.ɪ.ɡeɪt/ | mitigeren, verzachten |
| plausible bijvoeglijk naamwoord | /ˈplɑ.zɪ.bəl/ | plausibel, aannemelijk |
| proprietary bijvoeglijk naamwoord | /pɹəˈpɹaɪ.ə.tə.ɹi/ | eigendoms- |
Phrasal verbs die je zult horen
| Woord | Betekenis |
|---|---|
| put out werkwoord | buitenzetten, uitwerpen |
Uitspraak om op te letten
De spreker gebruikt 9 samentrekkingen en verkorte vormen, zoals they're, we're, I'm. Spreek ze kort uit, zoals je ze hoort.
- De klanken “sh” en “zh”: prediction /pɹɪˈdɪkʃən/, attribution /ˌæ.tɹɪˈbju.ʃən/, curation /kjəˈɹeɪʃən/, hallucination /həˌluːsɪˈneɪʃən/, distinguish /dɪˈstɪŋ.ɡwɪʃ/
- Lange woorden — let op de klemtoon: generative /ˈd͡ʒɛnəɹətɪv/, attribution /ˌæ.tɹɪˈbju.ʃən/, hallucinate /həˈl(j)uːsɪneɪt/, hallucination /həˌluːsɪˈneɪʃən/, taxonomy /tækˈsɑnəmi/
Klanken die Nederlandstaligen lastig vinden:
- Stemhebbende eindmedeklinker — /b/, /d/, /g/, /z/, /v/ niet verscherpen: generative /ˈd͡ʒɛnəɹətɪv/, devise /dɪˈvaɪz/, emerge /ɪˈmɝd͡ʒ/, behave /bɪˈheɪv/
- /æ/ — opener dan de Nederlandse “e”: attribution /ˌæ.tɹɪˈbju.ʃən/, chatbot /ˈtʃætbɑt/, taxonomy /tækˈsɑnəmi/, unacceptable /ˌʌn.ækˈsɛp.tə.bl̩/, transparency /tɹænsˈpæɹənsi/
- /g/ — een harde plofklank, geen Nederlandse “g”: governance /ˈɡʌvəɹnəns/, mitigate /ˈmɪt.ɪ.ɡeɪt/, regulate /ˈɹɛɡ.jə.leɪt/, distinguish /dɪˈstɪŋ.ɡwɪʃ/
Zo oefen je met deze video
- Luister de hele video één keer zonder te spreken en noteer de woorden die je niet kent.
- Spreek zin voor zin na op normale snelheid en herhaal elke zin tot je ritme gelijk is aan dat van de spreker.
- Neem jezelf op en vergelijk met het origineel; let daarbij op woorden als prompt, governance, prediction.
Wat is de Shadowing-techniek?
Shadowing is een wetenschappelijk onderbouwde taalleermethode die oorspronkelijk is ontwikkeld voor professionele tolkentraining en gepopulariseerd door polyglot Dr. Alexander Arguelles. De methode is eenvoudig maar krachtig: je luistert naar native Engelse audio en herhaalt het onmiddellijk hardop — als een schaduw die de spreker volgt met slechts 1–2 seconden vertraging. In tegenstelling tot passief luisteren of grammaticadrills, dwingt shadowing je hersenen en mondspieren om echte spraakpatronen tegelijkertijd te verwerken en te reproduceren. Onderzoek toont aan dat het de uitspraaknauwkeurigheid, intonatie, ritme, verbonden spraak, luisterbegrip en spreekvaardigheid aanzienlijk verbetert — waardoor het een van de meest effectieve methoden is voor IELTS Speaking-voorbereiding en echte Engelse communicatie.