2023 년은 인공 지능의 역사에서 가장 거칠고 극적인 시절 중 하나로 역사상로 내려갈 수 있습니다.
사람들은 2022 년 3 월 2023 년 3 월에 최신 대형 언어 모델 GPT-4를 발표 한 2022 년 후반에 소개 된 OpenAi의 ChatGpt의 힘을 이해하기 위해 여전히 고군분투하고있었습니다 (LLM은 본질적으로 소비자를 향한 응용 프로그램의 뇌입니다).
2023 년 봄 내내 중요하고 신뢰할 수있는 사람들은 끊임없이 개선하는 AI의 다소 문제에서 실존 적으로 나쁜 것에 이르기까지 가능한 부정적인 결과에 대해 놀라게했습니다. 먼저 고급 모델 개발에 대한 일시 정지, 실존 위험에 대한 진술, AI 안전에 관한 최초의 국제 정상 및 미국 행정 명령 및 E.U의 형태로 랜드 마크 규정을 요구하는 공개 서한이 나왔습니다. AI 행위.
독자들이 그들과 함께 얼마나 많은 시간을 보냈는지에 따르면 AI에 관한 2023 년 스펙트럼의 20 개 기사는 다음과 같습니다. 2024 년이 더 미치지 않는 한 2023 년에 AI의 풍미를 얻으십시오.
10. AI Art Generators는 NSFW 이미지를 만드는 데 속일 수 있습니다.
Dall-E 2 및 안정적인 확산과 같은 텍스트-이미지 생성기를 사용하여 사용자는 생성하려는 이미지를 설명하는 프롬프트를 입력하며 나머지 모델을 수행합니다. 또한 사용자가 폭력적이고 포르노 및 용납 할 수없는 이미지를 생성하지 못하도록 보호 수단을 가지고 있지만 AI 연구원과 해커는 그러한 보호 조치를 우회하는 방법을 알아내는 데 기뻐했습니다. 흰 모자와 검은 모자의 경우 탈옥이 새로운 취미입니다.
9. Openai의 Moonshot : AI 정렬 문제 해결
OpenAi의 Jan Leike가있는이 Q & amp; A는 AI 정렬 문제를 해결합니다. 이것이 우리가 목표가 인간의 목표와 일치하지 않는 Superintelligent AI 시스템을 구축 할 수 있다는 우려입니다. 합법적으로 중요한 문제이며 OpenAi는 아직 존재하지 않는 문제를 경험적으로 연구 할 수있는 방법을 찾기 위해 심각한 자원을 바치고 있습니다 (초 지능 AI 시스템은 아직 존재하지 않기 때문입니다).
8. Nvidia의 성공의 비결
Nvidia는 AI-Accelerating GPU, H-100이 기술에서 가장 인기있는 하드웨어가되었을 때 좋은 해를 보냈습니다. 이 회사의 최고 과학자 인 Bill Dally는 Nvidia를 성층권으로 발사 한 4 가지 성분에 대한 회의에서 반영되었습니다. IEEE Spectrum 수석 편집자 인 Sam Moore는“무어의 법칙은 놀랍게도 Nvidia ‘s Magic의 작은 부분이었고 새로운 숫자 형식은 매우 큰 부분이었습니다.
7. Chatgpt의 환각은 성공하지 못하게 할 수 있습니다
LLM이 침해 된 한 가지 문제 중 하나는 사물을 만드는 습관입니다. 이 습관은 사람들이 법적 브리핑을 쓰는 것과 같은 문제에 대해 그것을 사용하려고 할 때 특별한 문제입니다. Openai는 그것이 해결 가능한 문제라고 생각하지만 Meta AI의 Yann Lecun과 같은 외부 전문가들은 동의하지 않습니다.
6. 2023 년 AI 상태에 대한 10 가지 필수 통찰력, 그래프.
목록 내 목록입니다! 매년 스펙트럼 편집자들은 스탠포드 인간 중심 인공 지능 연구소 (Stanford Institute for Human Centered Intificial Intelligence)가 발행 한 대규모 AI 지수를 풀고 보고서를 가장 중요한 트렌드와 관련된 소수의 그래프로 증류합니다. 2023 년에는 대규모 모델을 훈련하는 비용과 에너지 요구 사항과 박사 학위 및 건물 모델을 모집 할 때 학계에 대한 산업의 지배력이 포함되었습니다.
5. 소름 끼치는 새로운 디지털 내세 산업
다음은 Wendy H. Wong의 We We, The Data라는 훌륭한 책에서 발췌 한 내용입니다. 발췌문은 새로운 디지털 내세 산업의 일환으로 나타나는 서비스를 오랫동안 살펴 보는 것입니다. 일부 회사는 당신의 죽음 이후에 귀하를 대신하여 메시지를 보내겠다고 제안합니다. 질문. 그리고 이미 남은 데이터를 바탕으로 사망 한 사랑하는 사람들의 디지털 복제품을 구축하는 사람들의 몇 가지 사례가 이미있었습니다.
4. AI 묵시록 : 스코어 카드
이 프로젝트는 Spectrum 편집자들이 실제로 현장에서 수십 년 동안 근무한 사람들이 실제로 두 가지 중요한 질문에 대해 매우 반대되는 견해를 가지고 있다는 사실에 대해 이야기하면서 스펙트럼 편집자들이 얼마나 놀라운 지에 대해 논의하면서 나왔습니다. 즉, 오늘날의 LLM은 AI가 곧 초인간 지능을 달성 할 것이라는 신호이며, 그러한 초 지성 AI 시스템은 Homo Sapiens에 대한 Doom을 철자 할 것입니다. 독자가 의견 범위를 이해하도록 돕기 위해 스코어 카드를 구성했습니다.
3. 200 세의 수학은 AI의 신비한 블랙 박스를 열어줍니다.
오늘날 AI의 많은 부분에 전원을 공급하는 신경망은 유명한 블랙 박스입니다. 연구원들은 그들에게 훈련 데이터를 제공하고 결과를 확인하지만 그 사이에 무슨 일이 일어나는지에 대한 통찰력은 많지 않습니다. 유체 역학을 연구하는 한 연구원들은 푸리에 분석을 사용하기로 결정했습니다. 푸리에 분석은 약 200 년 동안 주변에 있었던 패턴을 식별하는 데 사용 된 수학 기술을 사용하여 난기류를 예측하도록 훈련 된 신경망을 연구했습니다.
2. Duolingo의 AI가 배우는 데 필요한 것을 배우는 방법
이 기사는 스펙트럼의 시그니처 딥 다이브 중 하나이며, 기술을 구축하는 전문가가 작성한 장편 기사입니다. 이 경우 언어 학습 앱인 Duolingo의 AI 팀입니다. 그들은 교육 심리학과 기계 학습을 모두 활용하는 AI 시스템 인 Birdbrain을 어떻게 개발했는지 설명합니다.
1. 이미 GPT-4에 대해 진정하십시오
스펙트럼 독자들은 반대의 행진을 가지고 있기 때문에 수십 년 동안 현장에서 일해 온 자칭 AI 회의론자 인 Rodney Brooks와 함께이 Q & amp; A를 매우 즐겼습니다. Brooks는 인공 일반 정보를 향한 단계로 GPT-4를 환영하기보다는 LLM의 어려움에 주목하여 한 작업에서 다른 작업으로 일반화하는 데 주목했습니다. “대형 언어 모델이 잘하는 것은 대답이 어떻게 될지 말하는 것입니다. 이는 대답이 무엇인지와 다릅니다.”
