stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ג'וליה (שפת תכנות)
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות

מאחר שג'וליה משתמשת ב-JIT, היא מייצרת קבצים בינאריים ישירות, עוד לפני שהקוד רץ, ולא משתמשת ב-Bytecode. לג'וליה יש ארבע רמות תמיכה, מ-tier 1 בה מובטח כי ג'וליה תצליח לרוץ, וישנם בינאריים רשמיים להתקנה, דרך tier 2 שם ג'וליה עובדת אך לא עוברת את כל הבדיקות ו-tier 3 הניסויית ועד tier 4 בה ג'וליה כפי הנראה פעלה לפחות פעם אחת בעבר, אך אינה פועלת כיום.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות של אינטל

כל מעבדי IA-32 שמממשים ארכיטקטורת i686 נתמכים, וכך גם x86-64 (ידועה גם כ-amd64).
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות ARM

ג'וליה הותקנה עד כה בכמה פלטפורמות של ARM. ישנה תמיכה מלאה ב-tier 1 ב-ARMv8 AArch64, בעוד ARMv7 ו-ARMv6 AARCH32 נתמכים ברמה נמוכה יותר ובצורה פחות חלקה בג'וליה 1.0 אם כי יש להם קובצי התקנה רשמיים. התמיכה ב-ARM 32 ביט ירדה ל-tier 3 בגרסאות מאוחרות יותר, אם כי עדיין יש קובצי התקנה לא רשמיים לגרסה 1.5.1. ל-PowerPC 64 ביט יש תמיכה ב-tier 3, משמע "ייתכן שההידור יצליח".
יש פלטפורמות, כמו ראספברי פאי המקורי, להן צריך להדר את ג'וליה מקוד המקור עם דגלים ספציפיים. לחלקם יש בינאריים לא רשמיים שהודרו מראש והוראות כיצד להדר. ג'וליה כיום נתמכת ב-Raspberry Pi OS, עם תמיכה טובה יותר בפלטפורמות החדשות יותר בעלות מעבד ARMv7 ומעלה. קרן ראספברי פאי מקדמת כיום את התמיכה בג'וליה.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות ווב

ג'וליה עובדת בדפדפנים ובג'אווה סקריפט באמצעות JSExpr.jl. ישנו פרויקט רדום בשם Julia-wasm שמאפשר ריצה של REPL ג'וליה בסביבת WebAssembly. וישנם כלים להידור תוכנות שכתובות בג'וליה ל-WASM.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות מיקרוסופט

מערכת ההפעלה חלונות נתמכת בגרסאות 32 ו-64 ביט, מ-Windows 7 ומעלה. ב-Windows 10 גרסת ה-64 ביט נתמכת ברמה גבוהה יותר מגרסת 32 ביט. Windows על מעבדי ARM אינו מוזכר כנתמך.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות של אפל

לג'וליה יש תמיכת tier 1 ב-macOS (מחשבי מק מבוססי אינטל), אך לא מוזכרת שום תמיכה במעבדי Apple M1. ג'וליה נחשבת עובדת סביר, אם כי בביצועים פחותים, על מתרגם רוזטה 2 של אפל. עבודה על גרסת ג'וליה מקומית למעבדי M1 (ללא אמולציה) נמצאת בשלבים מתקדמים.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמת אנדרואיד

מאחר שג'וליה מתהדרת על ARM, בתיאוריה ניתן לכתוב אפליקציות אנדרואיד בעזרת ה-NDK, אך ג'וליה כיום מכוונת לרוץ על אנדרואיד רק בצורה עקיפה, משמע עם chroot של לינוקס, או תחת termux.
מימוש > פלטפורמות נוכחיות ועתידיות > פלטפורמות GPU

פלטפורמת CUDA של Nvidia נתמכת ב-tier 1, בסיוע חבילות חיצוניות. ישנן גם חבילות נוספות לתמיכה במאיצים אחרים כמו TPU של גוגל ו-GPU של AMD שנתמכים ב-OpenCL לדוגמה. ישנה גם תמיכה ניסיונית ב-ROCm של AMD. דף ההורדות באתר של ג'וליה מספק קובצי התקנה בינאריים וגם קוד מקור לכל הפלטפורמות שנתמכות באופן רשמי.
רישיונות

השפה עצמה היא תחת רישיון MIT. ספריות שונות יוצאות תחת רישיונות שונים, כגון GPL,‏ LGPL ו-BSD, כך שהסביבה עליה נשענת השפה מוגדרת כולה תחת רישיון GPL, אם כי ניתן להדר אותה גם ללא החלקים שתחת GPL. ניתן להדר את השפה גם כספריה משותפת, כדי לשלב אותה עם קוד של המשתמש ב-C או בפורטרן, או עם ספריות צד שלישי. ג'וליה מאפשרת שילוב עם ספריות שנכתבו ב-C או פורטרן ללא התאמות ואפילו ללא הידור מחדש – ניתן להתממשק ישירות לספריות האלו אפילו מן הממשק האינטראקטיבי ולנסות אותן עם תגובות מידיות. הפרטים המלאים על רישוי החלקים השונים נמצאים במסמכי הרישוי של ג'וליה.
גרסאות

| גרסה | זמן שחרור | הערות |
| --- | --- | --- |
| 0.3 | אוגוסט 2014 |  |
| 0.4 | אוקטובר 2015 |  |
| 0.5 | אוקטובר 2016 |  |
| 0.6 | יוני 2017 |  |
| 0.7 | 8 באוגוסט 2018 | גרסה לבדיקת חבילות ובדיקת עדכון שלהן לגרסה 1.0. כללה שינויים קלים בתחביר, לתחביר שמקובל גם ב-1.x. |
| 1.0 | 8 באוגוסט 2018 | יצאה לאור ביחד עם גרסה 0.7. הגרסה המועמדת ליציאה לאור כג'וליה 1.0 יצאה לאור ב-7 באוגוסט 2018, ויום אחריה יצאה לאור גרסת 1.0 הסופית. |
| 1.1 | ינואר 2019 | כוללת "מחסנית חריגות". |
| 1.2 | אוגוסט 2019 | כוללת תמיכה מובנית בדפדפנים. |
| 1.3 | דצמבר 2019 | כוללת מיקבול מרובה תהליכונים שנשלט מהקוד. |
| 1.4 | מאי 2020 | כוללת תחביר לעבודה עם מערכים על בסיס 0 ושינוי במודל הזיכרון. |
| 1.5 | אוגוסט 2020 |  |
| 1.6 | יולי 2021 | כוללת הידור מקבילי ושיפורי מהירות משמעותיים. |
| 1.7 | נובמבר 2021 | חזרה לשחרורים תקופתיים (אנ'). כוללת מחולל מהיר יותר של מספרים רנדומליים, תיקונו אבטחה. |
| 1.8 | ספטמבר 2022 | כוללת שיפורים לשחרור תוכנות ג'וליה ללא קוד מקור, האצת קומפיילר (לעיתים ברמה של 25% שיפור), ושיפור של ה־Inlining שמאפשר להגדיר Inlining לפונקציה בזמן קריאה ולא רק בעת הגדרת הפונקציה. |
| 1.9 | מאי 2023 | יכולת קימפול מלא לקוד native, והאצת קדם-קימפול שמאיצה ריצה של חבילות. |
| 1.10 | דצמבר 2023 | שיפור זמן טעינת חבילות, parser חדש, הודעות שגיאה משופרות. |
הגרסה המוקדמת ביותר שנתמכת עדיין היא 1.6.7, עם תמיכה לטווח ארוך של שנה לפחות. תיקוני באגים משוחררים על בסיס חודשי.
חבילות שעבדו בגרסה 1.0.x עובדות גם ב-1.1.x ובגרסאות חדשות יותר, מתוך הבטחה מוצהרת לתאימות קדימה בתחביר. אמנם היו ממשקים לשפות אחרות שנתקלו בבעיה בהקשר של תהליכונים, למשל JavaCall.jl שמהווה ממשק לשפות JVM כמו ג'אווה או סקאלה, או Rcall.jl שמהווה ממשק לשפת R, אך יצרו מעקף לבעיה בגרסה 1.3.
דוגמאות > שימוש אינטראקטיבי ב-REPL

julia> println("hola mundo")
hola mundo
julia> x = 1
julia> y = 2
julia> if x<y
 println("smaller")
 else
 println("larger")
 end
es menor
julia> (x < y) ? "x is smaller than y" : (x > y) ? "x is larger than y" : "x is equal y"
"x is smaller than y"
julia> comparison(x, y) = println((x < y) ? "x=$x is smaller than y=$y" : (x > y) ? "x is larger than y" : "x is equal to y")
comparison (generic function with 1 method)
julia> comparison(4, 5)
x=4 is smaller than y=5
דוגמאות > שימוש ביוניקוד

julia> "LᴬTₑX"
"LᴬTₑX"
דוגמאות > יצירת קבוצת מנדלברוט

function mandel(z)
 c = z
 max = 80
 for n = 1:max
 if abs(z) > 2
 return n-1
 end
 z = z^2 + c
 end
 return max
end
דוגמאות > סטטיסטיקות על מערך

using LinearAlgebra: tr
using Statistics #importing std, mean etc.

function randmatstat(t)
 n = 5
 v = zeros(t)
 w = zeros(t)
 for i = 1:t
 a = randn(n,n)
 b = randn(n,n)
 c = randn(n,n)
 d = randn(n,n)
 P = [a b c d]
 Q = [a b; c d]
 v[i] = tr((P'*P)^4)
 w[i] = tr((Q'*Q)^4)
 end
 std(v)/mean(v), std(w)/mean(w)
end
ראו גם

MATLAB
GNU Octave
שפת R
Mathematica
SageMath
אנדרטת אליושה (מורמנסק)

| --- | --- |

 מידע כללי
 סוג:  פסל מונומנטלי, מונומנט, פסל ענק 
 על שם:  מגני העיר במלחמת העולם השנייה
 מיקום:  מורמנסק 
 מדינה:  רוסיה 
 הקמה ובנייה
 תקופת הבנייה:  ?–1974
 תאריך פתיחה רשמי:  1974 
 אדריכל:  איגור פוקרובסקי 
 מידות
 גובה:  42.5 מ' 
 
 קואורדינטות:  68°59′34″N 33°04′16″E﻿ / ﻿68.9928995°N 33.0710498°E﻿ / 68.9928995; 33.0710498
  (למפת רוסיה מוגדלת) מוסקבה סנקט פטרבורג נובוסיבירסק אנאדיר נורילסק סקנדינביה אי רו פה  קזחסטן איראן סין מונגוליה ק. יפן האוקיינוס השקט  אוקיינוס הקרח הצפוניאנדרטת אליושה(למפת רוסיה רגילה) מוסקבה סנקט פטרבורג נובוסיבירסק אנאדיר נורילסק סקנדינביה אי רו פה  קזחסטן איראן סין מונגוליה ק. יפן האוקיינוס השקט  אוקיינוס הקרח הצפוניאנדרטת אליושה(למפת מחוז מורמנסק רגילה) מורמנסק אפטיטי סברומורוסק מונצ'גורסק קנדלקשה קירובסק פוליארני זפוליארני נורווגיה פינלנד קרליה א. ים ברנץ הים הלבןאנדרטת אליושה(למפת מחוז מורמנסק מוגדלת) מורמנסק אפטיטי סברומורוסק מונצ'גורסק קנדלקשה קירובסק פוליארני זפוליארני נורווגיה פינלנד קרליה א. ים ברנץ הים הלבןאנדרטת אליושה
 
אנדרטת אליושה, או בשמה הרשמי: למגיני המרחב הארקטי הסובייטי במלחמה הפטריוטית הגדולה (ברוסית:  Защитникам Советского Заполярья в годы Великой Отечественной войны), היא אנדרטה בעיר מורמנסק שבצפון-מערב רוסיה. היא הוקמה בשנת 1974 לכבוד חיילי, מלחי וטייסי ברית המועצות אשר הגנו על העיר וסביבתה מפני התקפות גרמניה הנאצית במלחמת העולם השנייה.
הקמת האנדרטה

אנדרטה למגיני מורמנסק נועדה לקום בחמש הפינות, הכיכר המרכזית של העיר, אך הוחלט במקום זאת להקימה על גבעה הצופה אל העיר ואל מפרץ קולה, המוליך ממנה אל הים הפתוח. הכספים להקמת האנדרטה נאספו מן הציבור. בניית האנדרטה החלה ב-1969 והסתיימה ב-1974. יוצריה היו האדריכל א.א. פוקרובסקי (Pokrovsky) והפסל א.ד. ברודסקי (Brodsky). האנדרטה נחנכה בטקס חגיגי ב-19 באוקטובר 1974, לצלילי 30 מטחי כבוד של תותחים שירתה הסיירת מורמנסק במפרץ קולה.
האנדרטה

האנדרטה היא פסל של חייל עוטה מעיל חורף וחובש קסדה, שתת מקלע תלוי על כתפו. פני החייל פונות מערבה אל עבר עמק התהילה, אתר שבו ניטשו קרבות מרים בקיץ 1941 בין מגיני מורמנסק לבין הגרמנים התוקפים. גובה הפסל לרבות בסיסו הוא 35.5 מטר. ככזה הוא הפסל השני בגובהו ברוסיה לאחר אנדרטת אמא מולדת שבעיר וולגוגרד. הפסל חלול, ומשקלו למעלה מ-5,000 טון. בתחתיתו קבועים שני תאים: באחד נטמנה קופסה ובה עפר מעמק התהילה ומאתר קרבות נוסף בנהר ורמן; באחר נטמן מכל מי ים שנלקחו מאתר טביעתה של ספינת סיור "טומאן" מצפון למורמנסק. ספינה זו טבעה ב-10 באוגוסט 1941 תוך קרב עם שלוש משחתות גרמניות.
לפני הפסל מוצב משטח של אבן שחורה, שעליו דולקת אש תמיד. בקרבתו מוצבת אסטלת גרניט ועליה כתובת זיכרון. מאחורי הפסל ולצידו ניצב מבנה של פירמידה משולשת, שלדברי יוצרי האנדרטה מסמל דגל אדום המונף בחצי התורן. בשולי האתר מוצבים שני תותחי נ"מ, שכמותם ניצבו על אותה גבעה במהלך המלחמה.
ב-9 במאי 1975 נקבר חייל סובייטי אלמוני מתחת לפסל, לכן אש התמיד דולקת באנדרטה.
בשנת 2004 הוצב באתר כותל ועליו לוח זיכרון לערים גיבורות ברוסיה, שמורמנסק היא אחת מהן. אז גם הוטמנה באתר קופסה ובה עפר מערים אלו.
אתיקה של בינה מלאכותית

אריסטו: אתיקה, פוליטיקה וכלכלה
אתיקה של בינה מלאכותית עוסקת במחשבים שיכולים לעשות שיקולים מוסריים. זהו תחום מחקר בבינה מלאכותית. אדם יכול להעניק למחשב את הקוד האתי ישירות באמצעות כתיבת קוד, או בעקיפין על ידי קריאה, או שהמחשב יסיק את הקוד הזה מתוך רשימה של חוקים קיימים
.
בעוד שהתקשורת עם בני אדם היא פשוטה וצפויה יחסית, התקשורת בין מערכות אוטונומיות לומדות יכולה להוביל לשגיאות גדולות. אלגוריתמים עשויים ללמוד זה מזה ולהפיק תובנות שאינן תמיד תואמות את כוונת המתכנתים המקורית.
תְּחוּם הדַּעַת שעוסק באתיקה של הבינה המלאכותית, במיוחד כשמדובר בבינה מלאכותית חזקה שונה באופן מהותי מתחום הדעת שעוסק באתיקה של טכנולוגיות לא-קוגניטיביות. להלן ההבדלים בין שני התחומים האלה:
אפילו אם המתכנתים עושים הכל נכון, ייתכן שלא ניתן יהיה לחזות את ההתנהגות הספציפית של מערכת הבינה המלאכותית, מלבד העובדה שההתנהגות הזאת תהיה בטיחותית;
בדיקת בטיחות המערכת הופכת לאתגר גדול ביותר, שכן עלינו לברר מה בדיוק המערכת מנסה לעשות ולא רק שהיא מתנהלת באופן בטיחותי בכל המצבים;
ההכרה האתית הופכת להיות נושא שהמהנדסים עוסקים בו.
אלגוריתמים והשפעתם על חיי היומיום

אלגוריתם הוא תהליך מתמטי לפתרון בעיה באמצעות מספר סופי של שלבים. בעולם המחשבים, אלגוריתם הוא מערך ההוראות שמגדיר לא רק מה צריך לעשות אלא באיזה סדר לעשות את הפעולות.
אלגוריתמים משמשים בתחומים רבים בחיי יומיום, למשל - אלגוריתם למיון כביסה:
הרם בגד מערימת הבגדים
בחן את הצבע
שורת תנאי: אם הבגד צבעוני הנח אותו בערימה מספר 1
אם הבגד שחור הנח אותו בערימה מספר 2
אם הבגד לבן הנח אותו בערימה מספר 3
חזור על הפעולה כל עוד יש בגדים בערימה
אלגוריתמים מצויים בכל פעולות המחשבים והטלפונים. רובם מורכבים משרשרות מסובכות וארוכות של הוראות, עד כדי כך שקשה לעקוב אחר ההגיון שלהן ולא תמיד ניתן להסביר את פעולותיהן.
דוגמה:
כאשר אנחנו קונים מוצר או מזמינים שירות באינטרנט מערכות מחליטות אם לאשר את הרכישה שלנו בהתבסס על אלגוריתמים לומדים. האלגוריתמים האלה לומדים אלו אוכלוסיות נוטות יותר לבצע הונאות אשראי ואלו לא. הם יוצרים הכללה של אוכלוסיות שנוטות יותר לבצע הונאות, ומונעים מהן לבצע עסקאות. כמו שאמר לי אנליסט הונאות בכיר באחת מחברות הקניות הגדולות בעולם: "היו מקרים שהמערכת החליטה לא למכור למדינה שלמה, לניגריה למשל". לכן, ייתכן שגם אזרח ניגרי תמים לא יוכל לקנות חולצה עם הדפס של להקת הפאנק האהובה עליו, כי "האלגוריתם לא מאשר".
תחום רשתות הנוירונים המלאכותיות תופס חלק גדל והולך של ה"בינה מלאכותית". מכיוון שרשתות אלו לא מממשות אלגוריתמים דטרמיניסטיים ולמעשה, אין "ידע הרמטי" לגבי האופן שבו הן מצליחות לבצע משימות מורכבות, לא תמיד ניתן להסביר איך הן הגיעו לתוצאה כזו ולא לתוצאה אחרת. תחום זה מהווה תחום מחקר מהותי ואולם לא ברור אם יהיה לו פתרון.
ככל שהשימוש ברשתות הנוירונים המלאכותיות הופך להיות נפוץ יותר, התופעה ולפיה הן "מקדדות" לעצמן את העיוותים הקוגניטיביים-חברתיים הקיימים, הולכת ומחריפה. נושא זה במיוחד משמעותי בכל הקשור ללמידה מונחית כאשר "התנהגותה" של הרשת נקבעת לפי בסיס הנתונים ששימש לאימון שלה. כך למשל, אם הרשת אומנה לתת תחזית לגבי סיכוייו של סטודנט מסוים לסיים את התואר באוניברסיטה, על בסיס רשימת כל הסטודנטים בשני העשורים האחרונים באוניברסיטה מסוימת - במקרים בהם יש יותר סטודנטים ממין זכר, הרשת באופן אוטומטי, תיטה לתת תחזיות מוטות "לטובת" המין הגברי ו"תופעה" כזו אינה רצויה חברתית[דרושה הבהרה].
בינה מלאכותית שוחרת-טובת-האדם

יש בבינה המלאכותית תכונות חיוביות לרוב:
פיתוח כלי תחבורה אוטונומיים שעתידים לייעל את התחבורה לסוגיה ולצמצם את תאונות הדרכים.
דמוקרטיזציה והחבבנות, כלומר הפצת מידע, נתונים וכוח מחשוב לכל דורש, חינם ובאופן נגיש.
קידום המחקר בפיזיקה ובמתמטיקה.
שיפור השרות הרפואי והוזלתו.
פיי-פיי לי היא פרופסור למדעי המחשב באוניברסיטת סטנפורד וכיום מנהלת שותפה של המכון לבינה מלאכותית ממוקדת-אדם בסטנפורד. לדבריה המכון מתמקד בכיווני מחקר חדשניים:
פיתוח לימודי בינה מלאכותית שניתנת להבנה (לפרשנות) בידי אדם (Explainability AI) - כלומר יצירת תוכנות שמסבירות את האלגוריתמים ומתאימות אותם לאופן החשיבה של בני אדם.
פיתוח שיעמיק לחקור לא רק נתונים אלא גם אינטואיציה, ידע, אינטליגנציה אנושית.
שילוב של דיסציפלינות שונות במחקר הבינה המלאכותית - פילוסופים, היסטוריונים, אנשי מדעי המדינה, כלכלנים, אנשי אתיקה, אנשי משפט, חוקרי מוח, פסיכולוגים וחוקרים בתחומים רבים נוספים - כדי להבין את ההשפעה שלה על חברת בני האדם מכל הבחינות.
בינה מלאכותית ברמת האדם היחיד

לדברי יובל נוח הררי בינה מלאכותית יכולה לאפשר תקיפת-מוח (brain hacking), כאשר יותר ויותר החלטות בחיים שלנו ייעשו על ידי אלגוריתמים, שכן הם יכירו את האדם טוב יותר מההכרות שלו את עצמו. לדבריו, כדי למנוע זאת עליך להכיר את עצמך יותר טוב, כך שיהיה יותר קשה לרמות אותך באמצעות מכונות. הררי מציע לפתח מערכות שמעניקות הגנה לאנשים ולא לממשלות ולא לחברות מסחריות. כל אחד מאיתנו צריכים מכונה כזאת – בת לווייה - שתפקידה להכיר את הבעלים שלה באופן אישי ביותר ולהגן עליו.
הסכנה שבבינה המלאכותית מצד תעשיית המידע

יוחאי בנקלר מתאר כיצד חברות המידע - גוגל, פייסבוק, אמזון, מיקרוסופט, אפל - מפתחות מוצרים של בינה מלאכותית, כשהאינטרס שלהן הוא השגת רווחים. גם תחום כלכלת תשומת הלב מעיד על כך שאלגוריתמים בהכרח אינם תואמים את האינטרס הציבורי כאשר הם מיועדים אך ורק לייצר רווח לחברה המסחרית.
בתוך הקופסה השחורה של האלגוריתמים יכולה להתקיים אפליה בלתי נראית ובלתי ניתנת לתיאור. כיוון שהנתונים נצברו לאורך השנים ובשל העובדה שהם משקפים אי-שוויון חברתי, קיימת אפשרות סבירה שנתונים אלה ינציחו מצב של אי-צדק שלא תהיה דרך לפענח את מקורו. לדוגמה, מערכות שחוזות עבריינות חוזרת עלולות לשלב שיטור נוקשה במיוחד בקהילות של שחורים. דוגמה נוספת: מערכות שמדרגות הצלחה של מועמדים לתפקיד כלשהו עלולות להפלות על בסיס מגדר או גיל. תופעה זו מחריפה ככל שתפוצת רשתות הנוירונים המלאכותיות עולה, בכלל, ונושא הלמידה מונחית בפרט.
כלכלת תשומת הלב עוסקת בהגדלת הרווחים של חברות המידע באמצעות יצירת התמכרות של הצרכנים.
הסכנה שבבינה המלאכותית בתחום המדיני

יובל נוח הררי מזהיר מפני שני סוגים של דיסטופיות כתוצאה מפיתוחים בתחום הבינה המלאכותית. אחת – מעקב קפיטליסטיאנ שבו אלגוריתמים יעשו עבורנו לא רק החלטות כגון מה לקנות או איפה לאכול אלא החלטות חשובות כגון איפה לעבוד, עם מי להתחתן ולמי להצביע. והשנייה - משטר טוטליטרי, שמבוסס על מערכת פיקוח שעוקבת ומדווחת אחרי כל אזרח כל הזמן. הררי, יחד עם 1,000 חוקרי בינה מלאכותית נוספים, בהם אילון מאסק וסטיב ווזניאק (ממייסדי אפל), חתם בחודש מרץ 2023 על מכתב הקורא להשהות את פיתוחי הבינה המלאכותית המתקדמים יותר ממודל השפה GPT-4, אשר שוחרר כשבועיים קודם לפרסום המכתב, למשך שישה חודשים. זאת, בשל דאגות הנוגעות לאובדן שליטה ביכולתה של הבינה המלאכותית, ולהיעדר הרגולציה בתחום זה.
בתחום היחסים בין מדינות קיימת סכנה של האצת מרוץ החימוש, מאחר שיותר ויותר מדינות מגיעות להבנה שבינה מלאכותית היא האמצעי להשיג שליטה במאה ה-21 וכולן ממהרות לפתח אלגוריתמים מורכבים שיכולים להיות זדוניים.
דרכי הגנה מפני איומי הבינה המלאכותית

נדרשת השקעה ציבורית מוגברת במחקר עצמאי בתחום האתיקה של הבינה המלאכותית.
יש צורך בשיתוף פעולה בינלאומי, כדי להגביר את האמון בין ארצות ועמים.
סטודנטים לתכנות צריכים ללמוד קורסים באתיקה.
יש לחשוף לציבור את הנתונים שנמצאים בידי החברות המסחריות.
ארגונים הפועלים על מנת להבטיח כי מערכות של אינטליגנציה מלאכותית יתנהלו בהוגנות ויועילו לחברה חייבים להיות ממומנים על ידי הציבור, בכפוף לביקורת עמיתים ושקופים לחברה האזרחית.
רגולציה

עם עליית תפוצתה של הטכנולוגיה, החלו מספר גורמים בינלאומיים, ביניהם אונסק"ו, לקדם קווים מנחים לקביעת תקנות בינלאומיות לשימוש ראוי בבינה מלאכותית.
בשנת 2021 סין הייתה למדינה הראשונה בעולם שפרסמה תקנות אתיקה הנוגעות לשימוש בבינה מלאכותית, זאת כאשר השימוש של סין בבינה מלאכותית נחשב במערב לכזה שאינו תואם את ערכי החירות של הדמוקרטיות הליברליות, ופעילותה של סין בתחום זכויות האדם, כמו הפעלת מערכת אשראי חברתי, סותרות את המתווים הבינלאומיים לשימוש ראוי בבינה מלאכותית, מתווים עליהם חתומה גם סין עצמה.
על פי הפרסומים בסין, מטרתן של התקנות לאפשר לגולשים, בכל פעם שאמורה לפעול מולם מערכת של בינה מלאכותית, לבחור באופן אקטיבי האם להפעיל או לבטל אותה. כלומר, על ספק השירות להציע במקביל גם אפשרות שאינה מבוססת על בינה מלאכותית שתהייה נגישה לגולשים שיבחרו בכך. ההנחיות בסין נשענות על שישה עקרונות בסיס להפעלת AI: אמינות, שליטה, שיפור ההוויה לבני אדם, קידום צדק ובטיחות ושיפור המוסר. עם זאת, נושא האתיקה בסין מורכב, מכיוון שבמקרים שונים גישתה של סין, שבאופן כללי אינה נוטה לכבד את זכותם לפרטיות של אזרחיה, סייעה להתפתחות תחום הבינה במלאכותית במדינה תוך גישה להיקפי מידע שאין בנמצא במדינות אחרות, דוגמת מסד נתונים רחב של צילומי וידאו עם טכנולוגיה של זיהוי תווי פנים.
בשנת 2022 פרסמה המחלקה המייעצת לנשיא ארצות-הברית בנושאי מדע וטכנולוגיה (The Office of Science and Technology Policy (OSTP)) את "המתווה למגילת זכויות בבינה מלאכותית – הפעלת מערכות אוטומטיות עבור העם האמריקאי" (The Blueprint for an AI Bill of Rights: Making Automated Systems Work for the American People). המתווה מציע קווי מתאר לפיתוח מדיניות ופרקטיקות להגנה על זכויות אזרחיות ולקידום ערכים דמוקרטיים בבנייה, פיתוח וממשל של מערכות אוטומטיות העשויות להשפיע על זכויות הציבור, על הזדמנויות, או על גישה לצרכים חיוניים.
בריאות

ארגון הבריאות העולמי פרסם בינואר 2024 מסמך הוראות באשר לשימושים רפואיים בבינה מלאכותית.
המסמך כולל המלצות לממשלות, לחברות טכנולוגיה ולספקי שירותי בריאות כדי להבטיח ולהגן על בריאות האוכלוסייה. סביבות בינה מלאכותית- LMMs - יכולות לקלוט נתונים מסוג מסוים, למשל טקסט, סרטונים ותמונות, וליצור מהם פלט מסוג אחר. למשל לקלוט תמונה וליצור ממנה טקסט. עד התקופה האחרונה הייתה יכולת כזאת רק לבני אדם. כיום המחשב יכול לחקות תקשורת אנושית ולבצע משימות שלא יועדו לו מלכתחילה. לפי המסמך המדובר אפשרויות אלה אומצו מהר יותר מכל יישום צרכני אחר בהיסטוריה, עם מספר פלטפורמות - כמו ChatGPT, Bard.
ההנחיות החדשות של ארגון הבריאות העולמי מתארות חמישה יישומים רחבים של בינה מלאכותית מסוג זה בתחום הבריאות:
אבחון וטיפול קליני, כגון מענה לשאילתות כתובות של מטופלים;
חקירת תסמינים וטיפול בהתאם לממצאי החקירה;
משימות פקידותיות וניהוליות, כגון תיעוד וסיכום ביקורי חולים;
לימודי רפואה וסיעוד, לרבות מפגשי מטופלים מדומים;
מחקר מדעי ופיתוח תרופות, כולל זיהוי תרכובות חדשות.
עם זאת ישנם סיכונים בתחום הזה, כגון הפקת איבחונים שגויים, לא מדויקים, מוטים או חלקיים, שעלולים להזיק לאנשים המשתמשים במידע לקבלת החלטות בריאותיות. יתר על כן, ניתן להכשיר את ה-LMM תוך שימוש בנתונים באיכות ירודה או מוטים, בין אם לפי גזע, מוצא אתני, מוצא, מין, זהות מגדרית או גיל.
בישראל

בדצמבר 2023 התפרסם מסמך עקרונות מדיניות, רגולציה ואתיקה בתחום הבינה המלאכותית 2023.
ב -30.10.2022, משרד החדשנות, מדע וטכנולוגיה פרסם "מצפן" להתייחסות הציבור. המסמך מתייחס לאסדרה ואתיקה בנושא בינה מלאכותית. במסמך יש כמה וכמה פריצות דרך ובכללן ההחלטה שלא תהיה חקיקה ראשית רוחבית - אלא קריאה לרגולטורים השונים לאסדר את הנושא, כל אחד בתחום אחריותו. במסמך יש גם סקירה מקיפה של מסמכים מקבילים בעולם והפניות לחומרי קריאה חשובים בתחום. המסמך, בין השאר, מתאר שישה עקרונות בסיסיים:
בינה מלאכותית תשמש לקידום צמיחה, פיתוח בר קיימא והמובילות הישראלית בתחום החדשנות - שימוש אחראי בבינה מלאכותית מהימנה הוא אמצעי לעודד צמיחה, פיתוח בר-קיימא, רווחה חברתית וקידום המובילות הישראלית בתחום החדשנות.
האדם במרכז: כיבוד זכויות יסוד ואינטרסים ציבוריים - פיתוח בינה מלאכותית, או שימוש בה, ייעשו תוך כיבוד שלטון החוק, זכויות יסוד ואינטרסים ציבורים ובפרט תוך שמירה על כבוד האדם ופרטיות.
שוויון ומניעת אפליה פסולה - בפיתוח ושימוש בבינה מלאכותית יובאו בחשבון הצורך בשוויון, גיוון, החשש להטיה במערכות בינה מלאכותית והסיכון לאפליה פסולה כנגד יחידים או קבוצות.
שקיפות והסברתיות - בפיתוח בינה מלאכותית ושימוש בה, יובאו בחשבון הצורך ליידע את מי שבא במגע עם בינה מלאכותית או מושפע מפעילותה והצורך במתן הסבר להחלטתה או לאופן שבו פעלה, בין היתר בשים לב למידת השפעתה, השלכותיה על מי שמושפע ממנה והאפשרויות הטכנולוגיות הזמינות.
אמינות, עמידות אבטחה ובטיחות - בפיתוח בינה מלאכותית ושימוש בה, יובא בחשבון הצורך בכך שמערכות בינה מלאכותית תהיינה אמינות, מאובטחות בטיחותיות לאורך כל מחזור חייהן, כך שבתנאי שימוש רגילים, שימוש צפוי או שימוש שגוי או תנאים מסוכנים אחרים - יפעלו כראוי ולא יהוו סיכון בטיחותי בלתי סביר. לשם כך יש לנקוט אמצעים סבירים בהתאם לתפיסות מקצועיות מקובלות לצמצם סיכוני בטיחות ואבטחת מידע בכל מחזור החיים של מערכות בינה מלאכותית.
אחריותיות - מפתחי בינה מלאכותית, מפעיליה או המשתמשים בה יגלו אחריות לתפקודה התקין, ולקיום העקרונות האחרים בפעילותם, בין היתר בשים לב לתפיסות ניהול סיכונים מקובלות ולאפשרויות הטכנולוגיות הזמינות.
בקהילה האירופית

הפרלמנט האירופי פרסם ב-12 בספטמבר 2023 הוראה כללית לבינה מלאכותית אמינה ואלה עיקריה:
אמצעי אבטחה מוסכמים בתחום הבינה המלאכותית הכללית (החזקה);
הגבלת השימוש במערכות זיהוי ביומטריות על ידי רשויות אכיפת החוק;
איסורים על קיום מערכת אשראי חברתי ובינה מלאכותית המשמשוח כדי לתמרן או לנצל נקודות חולשה של משתמשים;
זכותם של צרכנים להגיש תלונות ולקבל הסברים ניתנים להבנה;
שיעורי קנסות באחוז משתנה מההכנסות, החל מ-7.5 מיליון אירו ועד 35 מיליון אירו.
לפי קווי היסוד של נציבות האיחוד האירופי לבינה מלאכותית הראויה לאמון יש שלושה מאפיינים שצריכים להתקיים לאורך כל מחזור החיים שלה: עליה להיות חוקית - לכבד את כל החוקים והתקנות הרלוונטיים; עליה להיות אתית - לכבד עקרונות וערכים אתיים; עליה להיות איתנה, הן מבחינה טכנית והן מבחינת התחשבות בסביבה החברתית בה היא פועלת.
ראו גם

פילוסופיה של המוסר
אוריינות AI
אתיקה של מכונות
לקריאה נוספת

שושנה זובוף: The Age of Surveillance Capitalism - The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power, 2019
Cathy O'Neil, Weapons of Math Destruction How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy, 2016
תוכניות תעסוקה

תוכניות לעידוד תעסוקה הן תוכניות שמטרתן לסייע לבלתי מועסקים (הן למובטלים והן לפרטים המצויים מחוץ לכוח העבודה) להיקלט בשוק העבודה. לעיתים המדינה היא היוזמת תוכניות אלה ולעיתים מדובר בארגונים עצמאיים.
סוגי תוכניות

ניתן למיין את התוכניות השונות לעידוד תעסוקה על פי מספר חתכים, וביניהם:
א. בסיס ההשתתפות בתוכנית - האם ההשתתפות מנדטורית, שאז אי השתתפות מלווה בסנקציות כמו שלילת גמלה, או השתתפות וולונטרית ותלויה ברצון ומוטיבציית המשתתף בלבד;
ב. מטרתה העיקרית של התוכנית - האם צמצום ההוצאה הציבורית על קצבאות, צמצום העוני והתופעות החברתיות המלוות לעיתים מצבי חוסר תעסוקה או שדרוג הונם האנושי של משתתפי התוכנית ללא קשר למצבם הכלכלי.
ג. אוכלוסיית היעד של התוכנית - האם מקבלי קצבאות, קבוצות אוכלוסייה ממוקדות (נשים חד-הוריות, נגמלים מסמים, מהגרים וכדומה) או כלל אוכלוסיית הבלתי-מועסקים;
ד. הגופים המממנים את התוכנית - האם הממסד והממשלה, המגזר השלישי, גופים עסקיים פרטיים, המשתתף עצמו או תמהיל כלשהו של כמה גופים יחדיו;
ה. מידת האינטנסיביות של התוכנית והרכיבים הנכללים בה - מהו אורך התוכנית ומה הסיוע
שהיא מספקת: ליווי בחיפוש עבודה, הכשרה מקצועית, השלמת השכלה או הקניית מיומנויות מסוגלות תעסוקתית, והמשקל היחסי של כל רכיב במסגרת התוכנית;
ו. גמישות התוכנית - האם לתוכנית יש מבנה קבוע והמשתתפים צריכים להשתתף בכל הרכיבים, או שהמדובר בתוכנית פרטנית ותפורה על פי צורכי היחיד, כך שלכל משתתף נבנית תוכנית שונה
ז. המוקד התעסוקתי של התוכנית - האם הקניית מיומנויות תעסוקתיות ו"כישורים רכים", השלמת השכלה והקניית כישורים בסיסיים, הקניית הכשרה מקצועית ספציפית, סיוע בחיפוש עבודה ובקליטה מהירה בעבודה או שילוב כלשהו בין המטרות דלעיל.