Практика Shadowing: What is AI governance? - Изучайте разговорный английский по видео

Выберите режим практики

Каждый режим открывает полноэкранную комнату практики.

34 предложений
Если предложения слишком короткие или длинные, нажмите Edit, чтобы их изменить.
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.

Скачать приложение

Всё для свободной речи

ИИ-оценка произношенияОценка каждой фразы
Практика IPAОсвойте каждый звук
СловарьСоберите свой словарный запас
Игра со словамиУчитесь играя

Тот же канал

FOR YOU

Рекомендуемое видео

Сценарий: Обсуждение управления ИИ

Представьте, вы смотрите видео, где ученый объясняет, что такое AI governance (управление искусственным интеллектом). Он сравнивает это с регулятором парового двигателя — системой, которая держит процесс под контролем. В разговоре упоминаются риски, такие как hallucination (галлюцинации моделей) и toxicity (токсичность), а также способы их решения: fine tuning (тонировка модели), prompt engineering (работа с подсказками). Это реальный разговор о современных технологиях, где важны как профессиональные термины, так и ясность объяснения.

Полезные сочетания и фразы

  • AI governance — управление искусственным интеллектом (ключевой термин, который часто используется в дискуссиях о безопасности ИИ)
  • Keep under control — держать под контролем (распространенная фраза для описания регулирования процессов)
  • Generative AI — генеративный ИИ (тип ИИ, который создает контент: текст, изображения и т.д.)
  • Factually incorrect — фактически неверный (используется для описания ошибок в выводах моделей)
  • Source attribution — атрибуция источника (новый подход к объяснению работы моделей вместо старого explainability)

Ваше задание на shadowing

Shadowing — это техника, где вы повторяете за говорящим сразу после него, копируя интонацию и ритм. Для тренировки возьмите отрывок из видео, где ученый объясняет, что такое AI governance. Сначала прослушайте фрагмент (2-3 предложения), затем повторите его, стараясь совпадать по скорости и эмоциональной окраске. Обращайте внимание на фразы keep under control и factually incorrect — прочитайте их медленно, чтобы понять, как звучают в естественном английском. Проведите 5-10 минут тренировки: это поможет улучшить ваше произношение и реакцию. Помните, что shadow speak — это эффективный способ освоить живой язык, поэтому не стесняйтесь повторять даже сложные фразы!

Если вы учите английский по видео, такой подход поможет не только запомнить новые слова, но и научиться говорить так, как говорят носители. Попробуйте today — и ощутите прогресс!

Что такое техника Shadowing?

Shadowing — это научно обоснованная техника изучения языка, изначально разработанная для подготовки профессиональных переводчиков и популяризированная полиглотом доктором Александром Аргуэльесом. Метод прост, но эффективен: вы слушаете аудио на английском от носителей языка и немедленно повторяете вслух — как тень, следующая за говорящим с задержкой в 1–2 секунды. В отличие от пассивного прослушивания или грамматических упражнений, Shadowing заставляет мозг и мышцы рта одновременно обрабатывать и воспроизводить реальные речевые паттерны. Исследования показывают, что это значительно улучшает точность произношения, интонацию, ритм, связную речь, понимание на слух и беглость речи — что делает его одним из самых эффективных методов для подготовки к IELTS Speaking и реального общения на английском.

Техника шедоуинга: читать полное пошаговое руководство →