Slovník AI

Rodina multimodálních modelů společnosti Google DeepMind, integrovaná do služeb Google a vývojářských nástrojů.

Architektura se dvěma soupeřícími sítěmi (generátorem a diskriminátorem), z nichž jedna tvoří obsah a druhá jej hodnotí; historicky využívaná mimo jiné pro deepfakes.

Doplňková část rámce NIST věnovaná specifickým rizikům a opatřením spojeným s generativní AI, která je přiřazuje k jednotlivým funkcím rámce.

Umělá inteligence, která na základě naučených vzorů vytváří nový obsah, například text, obrázky, zvuk nebo video.

Spor zahájený v roce 2023, v němž Getty Images vytýká společnosti Stability AI neoprávněné použití více než 12 milionů fotografií, jejich popisků a metadat k vytvoření generátorů obrázků Stable Diffusion a DreamStudio.

Nástroj vestavěný do vývojářských prostředí, který na základě kontextu navrhuje a doplňuje programový kód; byl předmětem sporů o autorská práva k trénovacímu kódu.

Dokument přijatý na půdě Organizace spojených národů v roce 2024, který stanoví společné cíle a zásady pro digitální spolupráci států, včetně závazku spravovat nastupující technologie a AI ve prospěch lidstva.

Cíl, aby se jednotlivé národní a mezinárodní rámce pro AI vzájemně doplňovaly a uznávaly, čímž se snižuje zátěž organizací působících ve více jurisdikcích.

Výzkumná a vývojová divize společnosti Google stojící za rodinou multimodálních modelů Gemini a za modely pro generování videa; významný hráč mezi poskytovateli GPAI modelů.

Ucelený rámec pravidel, rolí a procesů, který organizaci pomáhá systémově řídit vývoj, nasazení a dohled nad AI v souladu s právem a interními zásadami.

Model pro všeobecné účely, jehož schopnosti nebo dopad dosahují takové úrovně, že mohou představovat riziko pro celou společnost. Vztahují se na něj povinnosti podle článku 55 Aktu o UI.

Řada velkých jazykových modelů společnosti OpenAI pohánějících mimo jiné ChatGPT; novější generace přidávají multimodální schopnosti a pokročilejší uvažování.

Konverzační model společnosti xAI integrovaný do platformy sociální sítě X.

Ukotvení odpovědí modelu v ověřených zdrojích nebo datech, které snižuje riziko halucinací a zvyšuje faktickou správnost výstupů.

Ochranné mechanismy vymezující, co model smí a nesmí dělat, které brání škodlivým, nevhodným nebo nebezpečným výstupům a chování.