2023년 인공 지능에서 기대할 수 있는 것은 무엇입니까?

A 인공 지능 인터넷상에서 화제가 되었습니다. 인간이 인터넷에 기탁하는 일반 정보를 수집하기 위해 사용되는 도구는 우리 삶의 여러 영역에서 극도로 사용되고 있습니다. 최근에는 이미지, 텍스트, 비디오 등의 생성과 같이 다양한 것을 생성하는 것이 가장 일반적입니다. 하지만 인공지능은 앞으로 어떻게 될까요? 2023? 아티스트 복사에서 기술 혁신에 이르기까지 많은 논의가 이 주제를 중심으로 진행되며 내년에 이 아이디어에서 볼 수 있어야 합니다.

AI를 통한 작품 제작 문제

의 성공으로 렌사, AI 기반 셀카 앱 프리즈마 연구소 입소문이 났기 때문에 이러한 라인을 따라 많은 앱도 기대할 수 있습니다. 그리고 그들도 속아서 이미지를 만들 수 있을 것으로 기대합니다. NSFW — 종종 과도한 노출 콘텐츠와 관련된 작업에 부적절한 이미지 — 그리고 도구의 오용 가능성을 최소화하려는 시도인 여성의 외모를 과도하게 성적 대상화하고 변경하는 행위가 이미 발생하고 있습니다.

막시밀리안 간츠Mozilla Foundation의 선임 정책 연구원인 는 사물을 구축하는 AI를 소비자 기술에 통합하면 이러한 "방어" 시스템의 효과가 좋든 나쁘든 증폭되기를 희망한다고 말했습니다. ㅏ 안정적인 확산예를 들어, 특정 단어와 개념을 특정 이미지와 연관시키는 것을 "학습"할 때까지 인터넷에서 수십억 개의 이미지를 제공받았습니다. 텍스트 생성 템플릿은 옹호하는 콘텐츠를 생성하지 못하도록 쉽게 조작되었습니다. 비전 공격 또는 생산 가짜 뉴스.

마이크 쿡오픈 리서치 그룹인 Knives and Paintbrushes의 구성원인 Gahntz는 창의적인 인공 지능이 변화를 위한 주요한(불행하게도 비례적으로 문제가 되는) 힘을 계속 증명할 것이라고 말하면서 Gahntz에 동의합니다. 그러나 그는 2023년이 사물을 창조하는 인공 지능이 "마침내 관련된 돈에 부응하는" 해가 되어야 한다고 생각합니다.

[새로운 기술을 창조하도록] 전문가 커뮤니티에 동기를 부여하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기술이 장기적으로 우리 삶의 일부가 되려면 기술이 누군가에게 많은 돈을 벌게 해주거나 일상 생활에 상당한 영향을 미쳐야 합니다. 일반 대중. 그래서 저는 제너레이티브 AI가 두 가지 중 하나를 실제로 달성하도록 하는 진지한 노력을 보게 될 것이라고 예측합니다. 혼합된 성공입니다.

공개 연구 그룹인 Knives and Paintbrushes의 회원인 Mike Cook이 2023년까지 인공 지능 창작물의 사용에 대한 예측에 대해 말했습니다.

아티스트는 자신의 권리를 주장하려고 합니다.

O DeviantArt 내장된 AI 아트 제너레이터 출시 안정적인 확산 플랫폼 사용자가 게시한 예술로 조정됩니다. 예술 생성기는 업로드된 예술을 시스템 교육에 사용하는 플랫폼의 투명성 부족을 비판한 이전 DeviantArt 사용자로부터 강한 반대를 받았습니다.

가장 인기 있는 시스템의 제작자 — OpenAI e 안정성 AI — 시스템에서 생성하는 유해 콘텐츠의 양을 제한하기 위한 조치를 취했다고 말합니다. 그러나 소셜 미디어를 사용하는 많은 세대의 판단에 따르면 해야 할 일이 분명히 있으며 그 외에도 많은 일이 있습니다.

막시밀리안 간츠, 인공 지능을 통해 예술을 창조하는 과정을 소셜 미디어의 콘텐츠 조정에 대한 지속적인 논쟁과 비교합니다. 연구원은 데이터 세트가 이 콘텐츠의 일부만 소비하는 경향이 있는 커뮤니티를 포함하여 이러한 문제를 해결하기 위해 적극적인 큐레이션이 필요하다고 말합니다.

OpenAI, 안정성 AI 및 법적 문제

Stable Diffusion의 개발에 주로 자금을 지원하는 Stability AI는 최근 아티스트가 모델 훈련에 사용되는 데이터 세트를 옵트아웃할 수 있다는 신호를 보내 대중의 압력에 굴복했습니다. 차세대 안정적 확산. 웹사이트를 통해 자신의 작품에 대한 권리 보유자는 도구에 적용될 교육이 시작되기 전에 취소를 요청할 수 있습니다.

반면에 OpenAI는 이러한 배제 메커니즘을 제공하지 않으며 다음과 같은 조직과 협력하는 것을 선호합니다. Shutterstock 이미지 갤러리의 일부에 라이선스를 부여합니다. 그러나 Stability AI와 함께 직면한 법적 및 홍보 반발을 감안할 때 시장 형제의 선두를 따르는 것은 아마도 시간 문제일 것입니다.

그리고 법적인 의미에서 약간의 움직임도 볼 수 있습니다. 미국에서는 Microsoft, GitHub의 그리고 — 여기 그녀를 다시 보세요 — OpenAI 를 허용함으로써 저작권법을 위반했다고 비난하는 집단 소송에서 고소당했습니다. 부조종사, 코드 줄을 지능적으로 제안하는 GitHub 서비스는 유료, 무료 또는 어떤 방식으로든 적절한 크레딧을 제공하지 않고 라이선스 코드 섹션을 제공합니다.

추가 법적 문제를 피하기 위해 GitHub는 최근 Copilot 제안에 공개 코드가 표시되지 않도록 하는 설정을 추가했으며 코드 제안의 소스를 참조하는 기능을 도입할 계획입니다. 그러나 이것들은 아직 본격적으로 테스트되지 않은 조치입니다.

개방형 시스템 솔루션

2022년에는 소수의 AI 회사가 무대를 장악했습니다. OpenAI 및 안정성 AI. 그러나 새로운 시스템을 구축하는 능력이 "강력하고 기능이 풍부한 AI 연구소", 내가 말했듯이 막시밀리안 간츠.

커뮤니티 접근 방식은 구축 및 배포되는 시스템에 대한 정밀 조사를 강화할 수 있습니다. 간츠 계속해서 모델이 공개되고 데이터 세트도 공개되면 인공 지능에 의한 생성과 관련된 많은 결함과 피해를 지적한 훨씬 더 중요한 연구가 가능할 것이며 이는 종종 매우 어렵습니다. 지휘하다.

커뮤니티 중심 노력의 예로는 대규모 언어 모델이 있습니다. Eleuther AI 그리고 의한 빅사이언스, 인공지능 스타트업 허깅페이스가 지원하는 작품. Stability AI는 다음과 같은 다양한 커뮤니티에 자금을 지원하고 있습니다. 하모니 e 오픈바이오ML, 생명 공학 실험의 무료 컬렉션 외에도 음악 생성에 중점을 둡니다.

정교한 인공 지능 모델을 교육하고 실행하려면 여전히 돈과 전문 지식이 필요하지만 분산형 컴퓨팅은 오픈 소스 노력이 점점 더 성숙해짐에 따라 더 전통적으로 정보를 모으는 서버에 도전할 수 있습니다.

BigScience는 최근 Petals 오픈 소스 프로젝트를 시작하여 분산형 개발을 가능하게 하는 데 한 걸음 더 나아갔습니다. 영형 꽃잎 이를 통해 사람들은 일반적으로 평소보다 더 높은 품질의 GPU 또는 서버가 필요한 대규모 인공 지능 언어 모델을 실행하는 데 컴퓨팅 성능을 기여할 수 있습니다.

최신 생성 모델은 훈련 및 실행에 계산 비용이 많이 듭니다. 일부 대략적인 추정치에 따르면 ChatGPT의 일일 지출은 약 3만 달러입니다. 이를 상업적으로 실행 가능하고 보다 광범위하게 액세스할 수 있도록 하려면 이 문제를 해결하는 것이 중요합니다.

Chandra Bhagavatula, Allen Institute for AI 선임연구원 on the Investing in the Open Way of Artificial Intelligence

찬드라 바가바툴라 그러나 방법과 데이터가 독점적으로 유지되는 한 대규모 실험실은 계속해서 경쟁 우위를 점할 것이라고 지적합니다. 최근 예에서 OpenAI는 가리키다, 텍스트 프롬프트에서 3D 개체를 생성할 수 있는 모델입니다. 그러나 OpenAI는 해당 모델을 오픈소스로 공개했음에도 불구하고 Point-E 트레이닝 데이터의 소스를 공개하거나 이 데이터를 공개하지 않았습니다.

오픈 소스 노력과 탈중앙화 노력은 가치가 있으며 더 넓은 범위의 연구자, 실무자 및 사용자에게 혜택을 준다고 생각합니다. 그러나 오픈 소스임에도 불구하고 최고의 모델은 리소스 제약으로 인해 많은 연구자와 실무자가 여전히 액세스할 수 없습니다.

찬드라는 그녀의 추론을 따른다

일부 규제를 향한 첫 걸음

다음과 같은 규정 유럽연합 인공지능법 기업이 미래에 AI 시스템을 개발하고 배포하는 방식을 바꿀 수 있습니다. 실제로 사용되기 전에 모집, 고용 또는 승진을 위한 알고리즘 및 AI 기반 기술을 감사하도록 요구하는 뉴욕시의 AI 고용 법령과 같은 더 많은 지역적 노력도 마찬가지입니다.

찬드라 바가바툴라 특히 잠재적으로 오해의 소지가 있는 정보를 공개하는 경향과 같은 생성자 인공 지능 기술의 점점 더 명백한 기술적 결함에 비추어 볼 때 이러한 규정이 필요하다고 생각합니다.

이로 인해 오류로 인해 비용이 많이 들 수 있는 많은 영역(예: 의료 분야)에 생성 AI를 적용하기가 어렵습니다. 또한 잘못된 정보 생성의 용이성으로 인해 잘못된 정보 및 허위 정보와 관련된 문제가 발생합니다. 그럼에도 불구하고 AI 시스템은 이미 도덕적, 윤리적 의미가 담긴 결정을 내리고 있습니다.

Chandra Bhagavatula, 차세대 인공 지능을 위한 솔루션을 찾고 있는 Allen Institute for AI의 선임 연구원

그러나 내년에는 규제의 위협만 가져올 것이다. 그런 의미에서 우리는 누구에게든 벌금이 부과되거나 기소되기 전에 규칙과 사법 절차에 대해 훨씬 더 많은 논의를 기대할 수 있습니다. 그러나 기업은 다음 법률의 위험 범주와 같이 다음 법률의 가장 유리한 범주에서 위치를 놓고 경쟁할 수 있습니다. 인공지능법.

현재 작성된 이 규칙은 AI 시스템을 각각 요구 사항과 수준이 다른 네 가지 위험 범주 중 하나로 나눕니다. 가장 위험도가 높은 범주에 속하는 시스템, "의 인공 지능위험예를 들어 신용 점수 알고리즘, 로봇 수술 앱 및 민감한 데이터가 있는 기타 앱은 유럽 시장에 진출하기 전에 특정 법적, 윤리적 및 기술적 표준을 충족해야 합니다.

위험도가 가장 낮은 범주인 "인공 지능"최소 위험 또는 위험 없음예를 들어 스팸 필터, AI 지원 비디오 게임 및 그러한 민감한 데이터를 포함하지 않는 기타는 사용자가 인공 지능 시스템과 상호 작용하고 있음을 알리는 것과 같은 투명성 의무만 부과합니다.

더 키이스워싱턴 대학의 박사 과정 학생인 는 기업이 규제 기관에 대한 책임과 가시성을 최소화하기 위해 가장 낮은 수준의 위험을 추구한다는 우려를 표명했습니다. “그 우려는 제쳐두고, 이 AI 규제 문제는 제가 테이블에서 보는 가장 긍정적인 것입니다. 나는 의회 밖에서 많이 보지 못했다"라고 말한다. Os.

그리고 경제는 어떻습니까?

Maximilian Gahntz는 인공 지능 시스템이 대부분의 사람들에게 충분히 잘 작동하더라도 해로운 다른 사람들에게는 회사가 실제로 널리 사용하기 전에 수행해야 할 어려운 작업이 여전히 많이 있습니다.

투자자들이 유망한 제너레이티브 AI를 넘어 돈을 투자하기를 열망하는 것처럼 보이기 때문에 내년에 기업들이 이 주장에 설득될지 그리고 앞으로 몇 년 동안 누가 알 수 있을지는 불확실합니다.

Stable Diffusion 논란 속에서 Stability AI가 제기한 US $ 101 milhões 이상의 평가에서 스폰서로부터 1억 달러, 다음과 같이 해당 분야에서 잘 알려진 이름을 포함합니다. 코트 e 광속 벤처 파트너. 또한 OpenAI의 가치는 20억 달러 2019년에 Microsoft에서 더 많은 자금을 조달하기 위해 고급 협상을 Microsoft는 1년 OpenAI에 2019억 달러를 투자했습니다..

그리고 당신은 내년에 인공 지능이 어떻게 행동할 것이라고 생각합니까? 댓글로 알려주세요!

참조 :

아티스트 사용 내면의 아이와 대화하는 AI.

출처: 테크 크런치.