and it has become one of the most pressing issues of our time We need a better understanding of how these systems learn from data and why they make the choices they do and we need to develop a more nuanced view of how humans fit into their grand plans In The Alignment Problem, a team of experts in machine learning and ethics delves into the challenges of aligning machines with human values and explores what can go wrong when they don't And how we might build machines that are better aligned to human needs. The book "The Alignment Problem: Machine Learning and Human Values" addresses the urgent need to understand the process of technological evolution and its impact on human society, particularly in the context of machine learning. The authors argue that as machines continue to advance and take on increasingly important roles in our lives, it is essential to study and comprehend the technology's development to ensure the survival of humanity and the unity of people in a world filled with conflict. One of the primary concerns surrounding machine learning is the alignment problem, which refers to the disconnect between the goals of these systems and human values. As machines learn from vast amounts of data and make decisions autonomously, there is a risk that they may not align with human expectations or ethical standards. This can lead to ethical and potentially existential risks, such as biases in decision-making and harmful actions. To mitigate these risks, researchers must develop a more nuanced understanding of how machines learn from data and why they make certain choices. To address this challenge, the book advocates for a personal paradigm shift in perceiving the technological process of developing modern knowledge. Rather than treating machines as separate entities, humans should adapt their approach to studying and understanding technology.

и это стало одной из самых насущных проблем нашего времени. Нам нужно лучше понять, как эти системы учатся на данных и почему они делают выбор, который они делают, и нам нужно разработать более детальное представление о том, как люди вписываются в их грандиозные планы В Проблема выравнивания, команда экспертов в области машинного обучения и этики углубляется в проблемы приведения машин в соответствие с человеческими ценностями и исследует, что может пойти не так, когда они этого не делают, и как мы можем построить машины, которые лучше соответствуют человеческим потребностям. В книге «Проблема выравнивания: машинное обучение и человеческие ценности» рассматривается насущная необходимость понимания процесса технологической эволюции и его влияния на человеческое общество, особенно в контексте машинного обучения. Авторы утверждают, что по мере того, как машины продолжают продвигаться и брать на себя все более важную роль в нашей жизни, важно изучать и понимать развитие технологии, чтобы обеспечить выживание человечества и единство людей в мире, наполненном конфликтами. Одной из основных проблем, связанных с машинным обучением, является проблема выравнивания, которая относится к разрыву между целями этих систем и человеческими ценностями. Поскольку машины учатся на огромных массивах данных и принимают решения автономно, существует риск того, что они могут не соответствовать человеческим ожиданиям или этическим стандартам. Это может привести к этическим и потенциально экзистенциальным рискам, таким как предвзятость в принятии решений и вредные действия. Чтобы снизить эти риски, исследователи должны выработать более детальное понимание того, как машины учатся на данных и почему они делают определенный выбор. Чтобы решить эту проблему, книга выступает за смену личной парадигмы в восприятии технологического процесса развития современных знаний. Вместо того, чтобы рассматривать машины как отдельные сущности, люди должны адаптировать свой подход к изучению и пониманию технологий.

et c'est devenu l'un des problèmes les plus urgents de notre époque. Nous devons mieux comprendre comment ces systèmes apprennent à partir des données et pourquoi ils font des choix. ce qu'ils font, et nous devons développer une vision plus détaillée de ceci, Comment les gens s'intègrent dans leurs grands plans B problème de l'alignement, une équipe d'experts dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'éthique approfondit les problèmes de mise en conformité des machines avec les valeurs humaines et explore, ce qui pourrait mal se passer quand ils ne le font pas, et comment construire des machines mieux adaptées aux besoins humains. livre problème de l'alignement : l'apprentissage automatique et les valeurs humaines examine le besoin urgent de comprendre le processus d'évolution technologique et son impact sur la société humaine, en particulier dans le contexte de l'apprentissage automatique. s auteurs affirment qu'à mesure que les machines continuent d'avancer et de jouer un rôle de plus en plus important dans nos vies, il est important d'étudier et de comprendre le développement de la technologie pour assurer la survie de l'humanité et l'unité des gens dans un monde rempli de conflits. L'un des principaux problèmes liés à l'apprentissage automatique est le problème de l'alignement, qui se rapporte à l'écart entre les objectifs de ces systèmes et les valeurs humaines. Alors que les machines apprennent sur de vastes ensembles de données et prennent des décisions de manière autonome, elles risquent de ne pas répondre aux attentes humaines ou aux normes éthiques. Cela peut entraîner des risques éthiques et potentiellement existentiels, tels que des préjugés dans la prise de décisions et des actions néfastes. Pour réduire ces risques, les chercheurs doivent développer une compréhension plus détaillée de la façon dont les machines apprennent à partir des données et pourquoi elles font certains choix. Pour résoudre ce problème, le livre préconise un changement de paradigme personnel dans la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes. Au lieu de considérer les machines comme des entités distinctes, les gens doivent adapter leur approche de l'apprentissage et de la compréhension de la technologie.

y se ha convertido en uno de los problemas más acuciantes de nuestro tiempo. Necesitamos entender mejor cómo estos sistemas aprenden de los datos y por qué toman decisiones, lo que están haciendo, y necesitamos desarrollar una visión más detallada de eso, cómo la gente encaja en sus grandes planes B problema de la alineación, un equipo de expertos en aprendizaje automático y ética profundiza en los problemas de alinear las máquinas con los valores humanos e investiga, que puede salir mal cuando no lo hacen, y cómo podemos construir máquinas que se adapten mejor a las necesidades humanas. libro «problema de la alineación: aprendizaje automático y valores humanos» aborda la necesidad urgente de comprender el proceso de evolución tecnológica y su impacto en la sociedad humana, especialmente en el contexto del aprendizaje automático. autores sostienen que a medida que las máquinas continúan avanzando y asumiendo un papel cada vez más importante en nuestras vidas, es importante estudiar y entender el desarrollo de la tecnología para garantizar la supervivencia de la humanidad y la unidad de los seres humanos en un mundo lleno de conflictos. Uno de los principales problemas relacionados con el aprendizaje automático es el problema de la alineación, que se refiere a la brecha entre los objetivos de estos sistemas y los valores humanos. Debido a que las máquinas aprenden de enormes conjuntos de datos y toman decisiones de manera autónoma, existe el riesgo de que no cumplan con las expectativas humanas o los estándares éticos. Esto puede conducir a riesgos éticos y potencialmente existenciales, como sesgos en la toma de decisiones y acciones perjudiciales. Para reducir estos riesgos, los investigadores deben desarrollar una comprensión más detallada de cómo las máquinas aprenden de los datos y por qué toman ciertas decisiones. Para resolver este problema, el libro aboga por un cambio de paradigma personal en la percepción del proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno. En lugar de ver las máquinas como entidades separadas, las personas deben adaptar su enfoque al estudio y comprensión de la tecnología.

e este foi um dos problemas mais urgentes do nosso tempo. Precisamos de entender melhor como esses sistemas aprendem com dados e por que eles fazem escolhas. que eles estão fazendo, e precisamos desenvolver uma visão mais detalhada de, como as pessoas se encaixam em seus planos grandiosos No problema de alinhamento, uma equipe de especialistas em aprendizado de máquinas e ética está a aprofundar-se nos desafios de ajustar as máquinas aos valores humanos e a investigar, o que pode dar errado quando eles não o fazem, e como podemos construir máquinas que se adequem melhor às necessidades humanas. O livro «O problema do alinhamento: aprendizagem de máquinas e valores humanos» aborda a necessidade urgente de compreender o processo de evolução tecnológica e seus efeitos na sociedade humana, especialmente no contexto do aprendizado de máquinas. Os autores afirmam que, à medida que as máquinas continuam avançando e assumindo um papel cada vez mais importante nas nossas vidas, é importante estudar e compreender o desenvolvimento da tecnologia para garantir a sobrevivência da humanidade e a unidade das pessoas em um mundo repleto de conflitos. Um dos principais problemas relacionados com o aprendizado de máquinas é o alinhamento, que se refere à disparidade entre os objetivos destes sistemas e os valores humanos. Uma vez que as máquinas aprendem com grandes conjuntos de dados e tomam decisões de forma autônoma, há o risco de elas não corresponderem às expectativas humanas ou aos padrões éticos. Isso pode levar a riscos éticos e potencialmente existenciais, como preconceito na tomada de decisões e ações nocivas. Para reduzir esses riscos, os pesquisadores devem desenvolver uma compreensão mais detalhada de como as máquinas aprendem com os dados e por que eles fazem certas escolhas. Para resolver este problema, o livro defende uma mudança de paradigma pessoal na percepção do processo tecnológico para o desenvolvimento do conhecimento moderno. Em vez de considerar as máquinas como entidades individuais, as pessoas devem adaptar sua abordagem ao estudo e à compreensão da tecnologia.

ed è diventato uno dei problemi più urgenti del nostro tempo. Dobbiamo capire meglio come questi sistemi imparano dai dati e perché scelgono. e abbiamo bisogno di elaborare una visione più dettagliata di ciò che stanno facendo. come le persone si adattano ai loro grandi piani Nel problema dell'allineamento, un team di esperti di apprendimento automatico ed etica approfondisce i problemi di allineamento delle macchine ai valori umani e esplora, cosa può andare storto quando non lo fanno, e come possiamo costruire macchine più adatte alle esigenze umane. «Il problema dell'allineamento: apprendimento automatico e valori umani» affronta l'urgente necessità di comprendere l'evoluzione tecnologica e il suo impatto sulla società umana, soprattutto nel contesto dell'apprendimento automatico. Gli autori sostengono che, mentre le macchine continuano a crescere e ad assumere un ruolo sempre più importante nelle nostre vite, è importante studiare e comprendere lo sviluppo della tecnologia per garantire la sopravvivenza dell'umanità e l'unità delle persone in un mondo pieno di conflitti. Uno dei principali problemi legati all'apprendimento automatico è il problema dell'allineamento, che riguarda il divario tra gli obiettivi di questi sistemi e i valori umani. Poiché le macchine imparano su enormi array di dati e decidono in modo autonomo, si rischia di non soddisfare le aspettative umane o gli standard etici. Ciò può portare a rischi etici e potenzialmente esistenziali, come pregiudizi decisionali e azioni dannose. Per ridurre questi rischi, i ricercatori devono sviluppare una comprensione più dettagliata di come le macchine imparano dai dati e perché fanno certe scelte. Per risolvere questo problema, il libro promuove il cambiamento di paradigma personale nella percezione del processo tecnologico dello sviluppo della conoscenza moderna. Invece di considerare le macchine come entità separate, gli esseri umani dovrebbero adattare il loro approccio allo studio e alla comprensione della tecnologia.

und das ist zu einem der drängendsten Probleme unserer Zeit geworden. Wir müssen besser verstehen, wie diese Systeme aus Daten lernen und warum sie Entscheidungen treffen, was sie tun, und wir müssen eine detailliertere Vorstellung davon entwickeln, wie Menschen in ihre großen Pläne passen B Das Problem der Ausrichtung, ein Team von Experten auf dem Gebiet des maschinellen rnens und der Ethik vertieft sich in die Herausforderungen, Maschinen mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen, und untersucht, was schief gehen kann, wenn sie es nicht tun, und wie wir Maschinen bauen können, die den menschlichen Bedürfnissen besser entsprechen. Das Buch The Problem of Alignment: Machine arning and Human Values untersucht die dringende Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution und ihre Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft zu verstehen, insbesondere im Kontext des maschinellen rnens. Die Autoren argumentieren, dass, während Maschinen sich weiterentwickeln und eine immer wichtigere Rolle in unserem ben einnehmen, es wichtig ist, die Entwicklung der Technologie zu studieren und zu verstehen, um das Überleben der Menschheit und die Einheit der Menschen in einer Welt voller Konflikte zu gewährleisten. Eines der Hauptprobleme im Zusammenhang mit maschinellem rnen ist das Problem der Ausrichtung, das sich auf die Kluft zwischen den Zielen dieser Systeme und den menschlichen Werten bezieht. Da Maschinen aus riesigen Datenmengen lernen und autonom Entscheidungen treffen, besteht die Gefahr, dass sie nicht den menschlichen Erwartungen oder ethischen Standards entsprechen. Dies kann zu ethischen und potenziell existenziellen Risiken wie Voreingenommenheit bei der Entscheidungsfindung und schädlichen Handlungen führen. Um diese Risiken zu reduzieren, müssen Forscher ein detaillierteres Verständnis dafür entwickeln, wie Maschinen aus Daten lernen und warum sie bestimmte Entscheidungen treffen. Um dieses Problem zu lösen, plädiert das Buch für einen persönlichen Paradigmenwechsel in der Wahrnehmung des technologischen Prozesses der modernen Wissensentwicklung. Anstatt Maschinen als separate Einheiten zu betrachten, sollten Menschen ihren Ansatz anpassen, um Technologie zu lernen und zu verstehen.

i stał się jednym z najpilniejszych problemów naszych czasów. Musimy lepiej zrozumieć, w jaki sposób te systemy uczą się od danych i dlaczego dokonują wyboru, co robią, i musimy opracować bardziej szczegółowy obraz tego, czy ludzie pasują do ich wielkich planów B Problem wyrównawczy, zespół specjalistów w dziedzinie uczenia maszynowego i etyki zmierza w kierunku wyzwań związanych z dostosowywaniem maszyn do ludzkich wartości i badań, co może pójść nie tak, gdy nie, i jak możemy budować maszyny, które lepiej zaspokajają ludzkie potrzeby. Książka „Problem dostosowania: uczenie maszynowe i wartości ludzkie” porusza pilną potrzebę zrozumienia procesu ewolucji technologicznej i jej wpływu na społeczeństwo ludzkie, zwłaszcza w kontekście uczenia maszynowego. Autorzy twierdzą, że ponieważ maszyny nadal postępują i odgrywają coraz ważniejszą rolę w naszym życiu, ważne jest, aby studiować i rozumieć rozwój technologii, aby zapewnić przetrwanie ludzkości i jedność ludzi w świecie pełnym konfliktów. Jednym z głównych problemów związanych z uczeniem maszynowym jest problem wyrównywania, który odnosi się do różnicy między celami tych systemów a wartościami ludzkimi. Ponieważ maszyny uczą się z ogromnych ilości danych i podejmują decyzje autonomicznie, istnieje ryzyko, że nie spełniają one ludzkich oczekiwań lub standardów etycznych. Może to prowadzić do ryzyka etycznego i potencjalnie egzystencjalnego, takiego jak stronniczość w podejmowaniu decyzji i szkodliwe działania. Aby złagodzić te zagrożenia, naukowcy muszą lepiej zrozumieć, w jaki sposób maszyny uczą się od danych i dlaczego dokonują pewnych wyborów. Aby rozwiązać ten problem, książka opowiada się za zmianą osobistego paradygmatu w postrzeganiu technologicznego procesu rozwoju nowoczesnej wiedzy. Zamiast postrzegać maszyny jako odrębne podmioty, ludzie powinni dostosować swoje podejście do uczenia się i rozumienia technologii.

וזה הפך לאחד הנושאים הדחופים ביותר של זמננו. אנחנו צריכים להבין טוב יותר איך המערכות האלה לומדות מהמידע ומדוע הן בוחרות, מה שהם עושים, ואנחנו צריכים לפתח מבט מפורט יותר על האם אנשים משתלבים בבעיית השוויון הגדולה שלהם, צוות של מומחים ללימוד מכונה ואתיקה מתעמק באתגרים של יישור מכונות עם ערכים אנושיים וחוקר, מה יכול להשתבש כשהם לא, ואיך אנחנו יכולים לבנות מכונות שעונות טוב יותר לצרכים אנושיים. הספר ”בעיית ההיערכות: למידת מכונה וערכים אנושיים” מתייחס לצורך הדחוף להבין את תהליך האבולוציה הטכנולוגית ואת השפעתה על החברה האנושית, במיוחד בהקשר של למידת מכונה. המחברים טוענים שכאשר המכונות ממשיכות להתקדם ולוקחות על עצמן תפקיד חשוב יותר ויותר בחיינו, חשוב ללמוד ולהבין את התפתחות הטכנולוגיה כדי להבטיח את הישרדות האנושות ואת אחדות האנשים בעולם מלא בקונפליקט. אחת הבעיות העיקריות הנלוות ללמידת מכונה היא בעיית השוויון, המתייחסת לפער בין מטרות מערכות אלו לבין ערכים אנושיים. מכיוון שהמכונות לומדות מכמויות עצומות של נתונים ומקבלות החלטות באופן עצמאי, קיים סיכון שהן לא יעמדו בציפיות או בסטנדרטים האתיים של האדם. זה יכול להוביל לסיכונים אתיים ופוטנציאליים קיומיים, כמו הטיה בקבלת החלטות ופעולות מזיקות. כדי למתן סיכונים אלה, על החוקרים לפתח הבנה מנואשת יותר של כיצד מכונות לומדות מנתונים ומדוע הן מקבלות החלטות מסוימות. כדי לפתור בעיה זו, הספר תומך בשינוי בפרדיגמה האישית של תפיסת התהליך הטכנולוגי של התפתחות הידע המודרני. במקום לראות במכונות ישויות נפרדות, על בני האדם להתאים את גישתם ללמידה ולהבנת הטכנולוגיה.''

ve zamanımızın en acil sorunlarından biri haline geldi. Bu sistemlerin verilerden nasıl öğrendiklerini ve neden seçim yaptıklarını daha iyi anlamamız gerekiyor. Bunu yapıyorlar ve insanların büyük B planlarına uyup uymadığına dair daha ayrıntılı bir görüş geliştirmemiz gerekiyor. Eşitleme problemi, Makine öğrenimi ve etik uzmanlarından oluşan bir ekip, makineleri insani değerlerle hizalamanın zorluklarını araştırıyor ve Yapmadıklarında ne yanlış gidebilir ve insan ihtiyaçlarını daha iyi karşılayan makineleri nasıl yapabiliriz? "The Problem of Alignment: Machine arning and Human Values" (Hizalanma Sorunu: Makine Öğrenimi ve İnsani Değerler) adlı kitap, özellikle makine öğrenimi bağlamında, teknolojik evrim sürecini ve bunun insan toplumu üzerindeki etkisini anlamanın acil ihtiyacını ele alıyor. Yazarlar, makineler ilerlemeye ve yaşamlarımızda giderek daha önemli bir rol üstlenmeye devam ettikçe, insanlığın hayatta kalmasını ve çatışmalarla dolu bir dünyada insanların birliğini sağlamak için teknolojinin gelişimini incelemek ve anlamak önemlidir. Makine öğrenimi ile ilgili temel sorunlardan biri, bu sistemlerin hedefleri ile insani değerler arasındaki boşluğu ifade eden eşitleme problemidir. Makineler büyük miktarda veriden öğrendikleri ve kararları özerk olarak aldıkları için, insan beklentilerini veya etik standartları karşılamama riski vardır. Bu, karar vermede önyargı ve zararlı eylemler gibi etik ve potansiyel olarak varoluşsal risklere yol açabilir. Bu riskleri azaltmak için araştırmacılar, makinelerin verilerden nasıl öğrendikleri ve neden belirli seçimler yaptıkları konusunda daha ayrıntılı bir anlayış geliştirmelidir. Bu sorunu çözmek için, kitap, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin algılanmasında kişisel paradigmada bir değişikliği savunmaktadır. Makineleri ayrı varlıklar olarak görmek yerine, insanlar teknolojiyi öğrenme ve anlama yaklaşımlarını uyarlamalıdır.

وأصبحت واحدة من أكثر القضايا إلحاحا في عصرنا. نحن بحاجة إلى فهم أفضل لكيفية تعلم هذه الأنظمة من البيانات ولماذا تتخذ الخيارات، وهو ما يفعلونه، ونحن بحاجة إلى تطوير نظرة أكثر تفصيلاً حول ما إذا كان الناس يتناسبون مع خططهم الكبرى B. فريق من خبراء التعلم الآلي والأخلاقيات يتعمق في تحديات مواءمة الآلات مع القيم والاستكشافات الإنسانية، ما الذي يمكن أن يحدث عندما لا يحدث، وكيف يمكننا بناء آلات تلبي احتياجات الإنسان بشكل أفضل. يتناول كتاب «مشكلة المواءمة: التعلم الآلي والقيم الإنسانية» الحاجة الملحة لفهم عملية التطور التكنولوجي وتأثيرها على المجتمع البشري، خاصة في سياق التعلم الآلي. يجادل المؤلفون بأنه مع استمرار الآلات في التقدم والقيام بدور متزايد الأهمية في حياتنا، من المهم دراسة وفهم تطور التكنولوجيا لضمان بقاء البشرية ووحدة الناس في عالم مليء بالصراع. إحدى المشاكل الرئيسية المرتبطة بالتعلم الآلي هي مشكلة المساواة، والتي تشير إلى الفجوة بين أهداف هذه الأنظمة والقيم الإنسانية. نظرًا لأن الآلات تتعلم من كميات هائلة من البيانات وتتخذ القرارات بشكل مستقل، فهناك خطر من أنها قد لا تلبي التوقعات البشرية أو المعايير الأخلاقية. يمكن أن يؤدي هذا إلى مخاطر أخلاقية وربما وجودية، مثل التحيز في صنع القرار والإجراءات الضارة. للتخفيف من هذه المخاطر، يجب على الباحثين تطوير فهم أكثر دقة لكيفية تعلم الآلات من البيانات ولماذا تتخذ خيارات معينة. لحل هذه المشكلة، يدعو الكتاب إلى تغيير النموذج الشخصي في تصور العملية التكنولوجية لتطوير المعرفة الحديثة. بدلاً من رؤية الآلات ككيانات منفصلة، يجب على البشر تكييف نهجهم لتعلم التكنولوجيا وفهمها.

그리고 그것은 우리 시대의 가장 시급한 문제 중 하나가되었습니다. 우리는 이러한 시스템들이 데이터로부터 어떻게 배우고 왜 그들이 선택을 하는지를 더 잘 그리고 우리는 사람들이 그랜드 플랜 B 평등화 문제에 어떻게 적응하는지에 대한보다 자세한 견해를 개발해야합니다. 머신 러닝 및 윤리 전문가 팀은 머신을 인간의 가치와 조화시키고 탐구하는 과제를 탐구합니다. 그렇지 않을 때 무엇이 잘못될 수 있고, 어떻게 인간의 요구를 더 잘 충족시키는 기계를 만들 수 있을까요? "정렬의 문제: 기계 학습 및 인간 가치" 라는 책은 기술 진화 과정과 인간 사회에 미치는 영향, 특히 기계 학습의 맥락에서 긴급한 필요성을 다룹니다. 저자들은 기계가 계속 발전하고 우리 삶에서 점점 더 중요한 역할을 수행함에 따라 인류의 생존과 갈등으로 가득 찬 세상에서 사람들의 통일성을 보장하기위한 기술 개발을 연구하고 이해하는 것이 중요하다고 주장합니다. 머신 러닝과 관련된 주요 문제 중 하나는 이퀄라이제이션 문제인데, 이는 이러한 시스템의 목표와 인간 가치 사이의 간격을 나타냅니다. 기계는 방대한 양의 데이터를 통해 배우고 자율적으로 의사 결정하기 때문에 인간의 기대 나 윤리적 기준을 충족시키지 못할 위험이 있습니다. 이것은 의사 결정의 편견 및 유해한 행동과 같은 윤리적이고 잠재적으로 존재하는 위험으로 이어질 수 있습니다. 이러한 위험을 완화하기 위해 연구원들은 기계가 데이터에서 배우는 방법과 특정 선택을하는 이유에 대한보다 미묘한 이해를 개발해야합 이 문제를 해결하기 위해이 책은 현대 지식 개발의 기술 과정에 대한 인식에서 개인 패러다임의 변화를 옹호합니다. 인간은 기계를 별도의 실체로 보지 않고 학습 및 이해 기술에 대한 접근 방식을 조정해야합니다.

とそれは私たちの時代の最も差し迫った問題の一つとなっています。これらのシステムがデータからどのように学び、なぜ選択をするのかをよりよく理解する必要があります。 人々が彼らの壮大な計画Bの平等化問題にどのように適合するかについて、より詳細な見解を開発する必要があります。 機械学習と倫理の専門家のチームは、機械を人間の価値観と整合させることの課題を掘り下げ、探求します。 人間のニーズを満たす機械を作ることができます。「アライメントの問題：機械学習と人間の価値観」は、特に機械学習の文脈において、技術進化のプロセスとその人間社会への影響を理解する緊急の必要性を扱っています。著者たちは、機械が私たちの生活の中でますます重要な役割を果たしていくにつれて、人類の存続と紛争の多い世界における人々の団結を確保するためには、技術の発展を研究し理解することが重要であると主張している。機械学習に関連する主な問題の1つは、これらのシステムの目標と人間の価値のギャップを指す平等化の問題です。機械は膨大な量のデータから学び、自律的に意思決定を行うため、人間の期待や倫理基準に合わない可能性があります。これは、意思決定のバイアスや有害な行動など、倫理的かつ潜在的な実存的リスクにつながる可能性があります。これらのリスクを軽減するために、研究者は、機械がデータからどのように学び、なぜ特定の選択をするのかについて、より微妙な理解を深めなければなりません。この問題を解決するために、本は現代知識の発展の技術的プロセスの認識における個人的パラダイムの変化を提唱している。機械を別々の存在として見るのではなく、人間は技術を学習し理解するためのアプローチを適応させるべきです。

「AVR Workshop A HandsOn Introduction with 60 Projects」一書的情節圍繞著技術進化的概念及其對飽受戰爭蹂躪的世界中人類生存和團結的影響。這個故事發生在反烏托邦的未來，技術已經變得面目全非，但人類正處於崩潰的邊緣。主角，一位名叫Alex的輕工程師，發現了一本名為「AVR Workshop A HandsOn Introduction with 60 Projects」的舊書，該書為創建具有流行且通用的AVR微控制器系列的55多個動手項目提供了指導。在深入研究這本書時，他開始了解發展現代知識的技術過程作為人類生存和交戰國人民團結的基礎的個人範式的重要性。當亞歷克斯（Alex）閱讀該書時，他了解了Microchip AVR 8bit微控制器家族，該家族因在Arduino和其他兼容板中的使用而聞名。他對使用這些微控制器創建和發明的無限可能性著迷，並決定踏上旅程，以掌握構建超過55個項目所需的技能。