Wie gut können LLMs meine Werte vertreten? Wie, was und woher lernen LLMs?
Mit diesen übergreifenden Fragen werden wir uns in zwei unabhängigen Sitzungen beschäftigen.
Session 1
Wir stellen Large Language Models (LLMs) vor. Du kannst aus erster Hand die Bandbreite der Fähigkeiten von LLMs erkunden und herausfordern: von LLMs, die kreativ und analytisch sind bis hin zu jenen, die nur wenig anspruchsvolle Aufgaben ausführen. Wie würdest du einer KI sagen, dass sie sich so verhalten soll wie du selbst? Kannst du eine KI von einem Menschen unterscheiden? Wie würdest du die Werte der KI erkunden? Sind diese dieselben wie deine? Woher kommen ihre Werte? Kann sie dich täuschen?
Session 2
Wir gehen näher auf den Prozess der Datenproduktion und -kuratierung und seine Rolle bei der Modellierung und Implementierung ein und bieten eine umfassende Sicht auf den Datenfluss von der Generierung über Herkunft, Kontrolle, Einfluss, Datenschutz und Eigentum bis hin zur Integration ins Leben. In dieser Sitzung werden die Teilnehmer einen Blick hinter die Kulissen werfen können.
Anmeldung
Hinweis: Maximale Anzahl an Teilnehmer*innen: 25
Sprache: Englisch
Anmeldung erforderlich.
Teilnahme nur mit FESTIVALPASS+, FESTIVALPASS oder Tageskarte.
Credits
Credits: Presented in collaboration with the Johannes Kepler University and the Circus of Knowledge.
Jad Kabbara
Jad Kabbara is a postdoctoral researcher at the MIT Center for Constructive Communication (CCC) working with Prof. Deb Roy. His broad interests are in Artificial Intelligence and Natural Language Processing and its applications to address important societal problems at the intersection of social media, communication and political discourse. He received his PhD in Computer Science in 2022 from McGill University where he was part of the Reasoning & Learning Lab and the Montreal Institute for Learning Algorithms (Mila). His PhD research was at the intersection of computational pragmatics and natural language generation and natural language understanding. His work focused on the computational modeling of presupposition effects in natural language and was recognized with best paper awards from top NLP
academic conferences (ACL 2018 Best Paper Award and COLING 2022 Best Short Paper Award). Prior to his PhD, he received a Masters in Machine Learning & Statistical Signal Processing from McGill University in 2014 and a Bachelors in Computer Engineering (with a minor in history) from the American University of Beirut (AUB) in 2011.
Deb Roy
Director, MIT Center for Constructive Communication
CEO & Co-founder, Cortico
Deb Roy is Professor of Media Arts and Sciences at MIT where he directs the MIT Center for Constructive Communication, and co-founder and CEO of Cortico, a social technology non profit that develops and operates a conversation platform designed to surface underheard voices both within communities and across divides. His research on applied machine
learning, human-machine system design, and understanding large-scale social media ecosystems is directed toward developing safe and trusted spaces for meaningful, nonpolarizing human connection and civic impact.
Belén Saldías
Ph.D. Candidate, MIT Center for Constructive Communication
Belén Saldías is a Ph.D. Candidate at the MIT Center for Constructive Communication. She joined MIT in 2018 and has worked under the supervision of Professor Deb Roy since then. Her thesis focuses on explaining machine-guided community content moderation. Her
overarching interest is making the internet a safer and more fruitful place for children and historically marginalized communities, working on the intersection of machine learning and natural language processing with social sciences. In her TEDx Talk „Does AI Hold the Same Values We Do?“, Belén invites the audience to consider the cultural biases built into tools
like ChatGPT and shares some personal reflections on the hidden challenges of using AI. Belén enjoys sharing her research and learning from those who are outside of academia.
