Prática de Shadowing: What is AI governance? - Aprenda a falar inglês com vídeo

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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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Para quem é este vídeo?

Este vídeo é perfeito para aprendizes de inglês intermediários e avançados que querem combinar prática de conversação em inglês com conhecimentos sobre tecnologia. Se seu objetivo é melhorar a compreensão de temas técnicos e treinar a pronúncia de termos específicos, ele é uma ótima escolha. Além disso, é ideal para quem pratica o shadow speak, pois a fala do especialista é clara e bem articulada, com ritmo moderado, facilitando a imitação.

Palavras e expressões para usar no dia a dia

O vídeo traz termos interessantes que valem a pena aprender. Veja alguns exemplos:

  • Governance: Refere-se a "governança" ou "controle". No contexto, "AI governance" é a governança de sistemas de inteligência artificial.
  • Hallucination: Aqui, não significa "alucinação" no sentido psicológico, mas sim quando um modelo de IA produz informações plausíveis, mas factualmente incorretas.
  • Taxonomy: "Taxonomia", ou seja, uma classificação sistemática de elementos (no vídeo, de danos causados por IA).
  • Scalable: "Escalável", usado para descrever soluções que podem se adaptar a grandes volumes de dados ou modelos.

Como melhorar a pronúncia com este vídeo

Para praticar o shadowing em inglês, preste atenção ao seguinte: O falante usa uma pronúncia clara, com ênfase em sílabas-chave, como em "distinguished" (destaque na sílaba "tin") ou "robustness" (ênfase em "bus"). Observe também a entonação nas frases longas: ela cai no final de declarações, como "it remains safe as well", o que ajuda a transmitir confiança. Para treinar, pause o vídeo após cada frase e repita imitando o ritmo e a entonação. Isso ajudará a melhorar sua fluência e a se sentir mais confortável em conversas técnicas. Lembre-se: o shadowspeaks é uma técnica eficaz para internalizar a pronúncia natural, então use este vídeo como material de prática diária!

O que é a Técnica de Shadowing?

Shadowing é uma técnica de aprendizado de idiomas com base científica, originalmente desenvolvida para o treinamento de intérpretes profissionais. O método é simples, mas poderoso: você ouve áudio em inglês nativo e repete imediatamente em voz alta — como uma sombra seguindo o falante com 1-2 segundos de atraso. Pesquisas mostram melhora significativa na precisão da pronúncia, entonação, ritmo, sons conectados, compreensão auditiva e fluência na fala.

Técnica de shadowing: leia o guia completo passo a passo →