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世界银行的一份报告和纪录片揭示，AI系统依赖于一个由1.5亿至4.3亿低薪数据工作者组成的隐性劳动力，他们通常是全球南方的难民或危机人口，在保密条件下从事剥削性的标注和注释任务。
本文介绍了面向学生的 Eskwai，这是一款用于加纳法律教育的生成式 AI 助手，采用检索增强生成技术，基于包含超过 12,000 条判例法和 1,400 部立法的数据库。该系统在为期 30 个月的研究中部署，有 3,100 名法律学生参与，为全球南方地区法律教育中 AI 的使用提供了洞见。
本文介绍了 NSMQ Riddles，这是一个使用来自加纳全国科学与数学测验（NSMQ）的科学和数学谜题来评估大语言模型的全新基准，旨在解决人工智能研究中全球南方数据集代表性不足的问题。