2023年は、人工知能の歴史の中で最も野生で劇的な年の1つとして歴史において下がっていくかもしれません。

2023年3月に最新の大手言語モデルであるGPT-4をリリースした2022年後半に導入されたOpenaiのChatGPTの力を理解するのに苦労していました（LLMは本質的に消費者向けアプリケーションの背後にある脳です）。

2023年の春を通して、重要かつ信頼できる人々は、AIを改善することの可能性のある否定的な結果（やや厄介なものから実存的に悪いものに至るまで）についておかしくなりました。最初に、高度なモデルの開発に関する一時停止を求める公開書簡、次に実存的なリスク、AIの安全に関する最初の国際サミット、および米国の大統領令とE.U.の形での画期的な規制に関する声明が来ました。 AI ACT。

読者が彼らと一緒に費やした時間に従って、AIに関する2023年のSpectrumのトップ10の記事を以下に示します。 2023年にAIの風味を取得してください。これは、歴史上、2024年がさらに狂っている場合を除き、1年もかかる可能性があります。

10. AIアートジェネレーターは、NSFW画像を作成するためにだまされる可能性があります

Dall-E 2や安定した拡散などのテキストから画像のジェネレーターを使用すると、ユーザーは作成したい画像を説明するプロンプトを入力し、モデルは残りを行います。また、ユーザーが暴力的、ポルノ、およびその他の容認できない画像を生成するのを防ぐための保護手段がありますが、AIの研究者とハッカーの両方が、そのような保護を回避する方法を考え出すことに喜びを感じています。白い帽子と黒い帽子の場合、ジェイルブレイクは新しい趣味です。

9. Openaiのムーンショット：AIアライメントの問題の解決

OpenaiのJan Leikeを使用して、このQ＆amp; AはAIアライメントの問題を掘り下げます。それは、人間の目標と一致しておらず、私たちの種の絶滅につながる可能性のある緊急のAIシステムを構築することができるという懸念です。それは正当に重要な問題であり、Openaiはまだ存在しない問題を経験的に研究する方法を見つけるために深刻なリソースを捧げています（緊密なAIシステムはまだ存在していないため）。

8. Nvidiaの成功の秘密

Nvidiaは、Ai-Accelerating GPUであるH-100が、間違いなくハイテクで最もホットなハードウェアになったため、素晴らしい年を過ごしました。同社のチーフサイエンティストであるビルダリーは、成層圏にNvidiaを発射した4つの成分に関する会議に反映しました。 「ムーアの法則は、Nvidiaの魔法と新しい数字の形式の驚くほど小さな部分でした」とIEEE Spectrumのシニア編集者Sam Mooreは書いています。

7. ChatGptの幻覚は、それが成功しないようにする可能性があります

LLMSが潜んでいる1つの問題は、物事を補う習慣です。この習慣は、法的ブリーフを書くなど、本当に重要なことのために人々がそれを使用しようとするとき、特定の問題です。 Openaiはそれが解決可能な問題であると考えていますが、メタAIのYann Lecunのような外部の専門家は同意しません。

6. 2023年のAIの状態に関する10の本質的な洞察、グラフで

リスト内のリストです！毎年、Spectrum編集者は、スタンフォード大学の人工知能のために発行された大規模なAIインデックスを解き放ち、最も重要な傾向を話す少数のグラフにレポートを蒸留します。 2023年には、ハイライトには、大規模なモデルのトレーニングのコストとエネルギー要件、および博士号の採用と建物モデルの採用に関して、学界に対する業界の優位性が含まれていました。

5.不気味な新しいデジタルアフターライフ業界

Wendy H. Wongによる、We、The Dataという素晴らしい本からの抜粋です。抜粋は、新しいデジタルアフターライフ業界の一環としてポップアップしているサービスを長く見ています。一部の企業は、あなたに代わってあなたに代わってメッセージを送信することを提供します。質問。そして、彼らが残したデータに基づいて、亡くなった愛する人のデジタルレプリカを構築する人々の例がすでにいくつかありました。

4. AI黙示録：スコアカード

このプロジェクトは、スペクトル編集者が、何十年もこの分野で働いてきた本当に賢いAI実践者が、2つの重要な質問について非常に反対の意見を持っていることがどれほど驚くことであるかを議論したので、このプロジェクトが生まれました。つまり、今日のLLMは、AIがまもなく超人的知性を達成する兆候であり、そのような緊密なAIシステムがHomo SapiensのためにDOOMを綴るでしょう。読者が意見の範囲を理解するのを助けるために、スコアカードをまとめました。

3. 200歳の数学がAIの不思議なブラックボックスを開きます

今日のAIの大部分を強化するニューラルネットワークは、有名なブラックボックスです。研究者は彼らにトレーニングデータを提供し、結果を確認しますが、その間に何が起こるかについてあまり洞察を得ていません。流体ダイナミクスに取り組む研究者の1つは、乱流を予測するために訓練されたニューラルネットを研究するために、約200年前にあるパターンを特定するために使用される数学技術であるフーリエ分析を使用することを決定しました。

2. DuolingoのAIが学習する必要があることをどのように学ぶか

この記事は、SpectrumのSignature Deep Divesの1つであり、テクノロジーを構築している専門家によって書かれた特集記事です。この場合、それは言語学習アプリであるDuolingoの背後にあるAIチームです。彼らは、教育心理学と機械学習の両方を活用して、ユーザーに適切なレベルの困難なレッスンを提示するためのレッスンを提示するAIシステムであるBirdbrainを開発した方法を説明します。

1.すでにGPT-4について落ち着いてください

スペクトルの読者は逆の連勝を持っているため、何十年もの間この分野で働いてきた自称AI懐疑論者であるロドニー・ブルックスとこのQ＆amp; Aと非常に楽しんでいます。 GPT-4を人工的な一般情報への一歩として誘導するのではなく、ブルックスは、あるタスクから別のタスクに一般化することのLLMの困難に注意を向けました。 「大規模な言語モデルが得意なのは、答えがどのように聞こえるべきかを言っていることです。これは、答えがどうあるべきかとは異なります」と彼は言いました。