2023 年に人工知能に期待されることは?
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A 人工知能 ネット上でも話題になりました。 人間がインターネットに預ける一般的な情報を収集するために使用されるツールは、私たちの生活のいくつかの分野で非常に使用されています。 最近では、画像、テキスト、ビデオなどの作成など、さまざまなものの作成が最も一般的です。 しかし、人工知能はどうなるのだろう 2023? アーティストのコピーから技術革新に至るまで、多くの議論がこのトピックを中心に展開されており、来年はこのアイデアの何かが見られるはずです.
AI によるアートワーク作成の問題
の成功で レンサ、AI 搭載の自撮りアプリ プリズムラボ これはバイラルになっているため、これらの線に沿った多くのアプリも期待できます. また、だまされて画像を作成できることも期待してください。 NSFW — 多くの場合、ヌード コンテンツに関連する、仕事に不適切な画像 — そして、女性の外見を不釣り合いに性的対象化したり、変更したりすること。
マクシミリアン・ガンツMozilla Foundation の上級政策研究者である氏は、モノを構築する AI をコンシューマ テクノロジに統合することで、これらの「防御」システムの効果が、良い面と悪い面の両方で増幅されることを望んでいると述べました。 ザ 安定拡散たとえば、特定の単語や概念を特定の画像に関連付けることを「学習」するまで、インターネットから何十億もの画像が供給されました。 テキスト生成テンプレートは、それらが推奨するコンテンツを作成するのを防ぐために簡単に操作されてきました ビジョン 攻撃 または生産する 偽のニュース.
マイク・クックオープン リサーチ グループ Knives and Paintbrushes のメンバーである . しかし、彼は、2023年は、物を作る人工知能が「最終的にはお金に見合ったものになる」年になるべきだと考えています.
[新しいテクノロジーを作成するために] 専門家のコミュニティに動機を与えるだけでは十分ではありません。テクノロジーが長期的に私たちの生活の一部になるためには、誰かに大金をもたらすか、人々の日常生活に大きな影響を与える必要があります。一般大衆。 したがって、ジェネレーティブ AI が実際にこれら XNUMX つのことのいずれかを達成できるようにするための本格的な推進が見られると予測していますが、成功はまちまちです。
オープン リサーチ グループ Knives and Paintbrushes のメンバーであるマイク クック氏は、2023 年までの人工知能の使用に関する彼の予測について語っています。
アーティストは自分の権利を主張しようとする
O DeviantArtの 組み込みのAIアートジェネレーターをリリース 安定拡散 プラットフォームのユーザーによって公開されたアートで調整されます。 アートジェネレーターは、アップロードされたアートを使用してシステムをトレーニングする際のプラットフォームの透明性の欠如を批判した元DeviantArtユーザーからの強い不満に直面しました.
最も人気のあるシステムの作成者 — OpenAI e スタビリティAI — 彼らは、システムが生成する有害なコンテンツの量を制限するための措置を講じたと言います. しかし、ソーシャル メディアの多くの世代から判断すると、やるべきことがたくさんあることは明らかです。
マクシミリアン・ガンツ、人工知能を介してアートを作成するプロセスを、ソーシャルメディアでのコンテンツモデレーションをめぐる進行中の論争と比較します. 研究者は、これらの問題を解決するには、このコンテンツのごく一部しか消費しない傾向があるコミュニティを含め、データセットを積極的にキュレーションする必要があると述べています。
OpenAI、Stability AI、法的な問題
Stable Diffusion の開発に主に資金を提供している Stability AI は、最近、モデルのトレーニングに使用されるデータセットをアーティストがオプトアウトできるようにすることを通知することで、世論の圧力に屈しました。 次世代の安定拡散. 作品の権利者は、ウェブサイトを通じて、ツールに適用されるトレーニングの開始前にキャンセルを要求することができます。
一方、OpenAI はこの除外メカニズムを提供せず、次のような組織と提携することを好みます。 シャッターストック 画像ギャラリーの一部のライセンスを取得します。 しかし、Stability AI と並んで直面している法的および宣伝上の反発を考えると、市場の兄弟のリードに従うのはおそらく時間の問題です.
また、物事の法的な意味では、いくつかの動きも見られます。 米国では、 Microsoft, GitHub そして—ここで彼女をもう一度見てください— OpenAI は、著作権法に違反していると非難する集団訴訟で訴えられています。 副操縦士は、コード行をインテリジェントに提案する GitHub サービスであり、有料、無料、または何らかの方法で、適切なクレジットを提供することなく、ライセンスされたコードのセクションを提供します。
おそらくこれ以上の法的な複雑化を避けるために、GitHub は最近、パブリック コードが Copilot の提案に表示されないようにする設定を追加し、コードの提案のソースを参照する機能を導入する予定です。 しかし、これらは実際に稼働するためにまだ真剣にテストされていない対策です.
オープン システム ソリューション
2022 年には、一握りの AI 企業がステージを支配しました。 OpenAI と安定性 AI. しかし、新しいシステムを構築する能力が「強力で機能豊富な AI ラボ"、 私が言ったように マクシミリアン ガンツ.
コミュニティ アプローチは、システムの構築と展開に際し、システムに対する精査の強化につながる可能性があります。 ガンツ モデルがオープンであり、データセットもオープンである場合、人工知能による創造に関連する多くの欠陥と害を指摘した、より重要な研究が可能になると彼は言います。これはしばしば非常に困難です。行為。
コミュニティに焦点を当てた取り組みの例には、大規模な言語モデルが含まれます。 エレウテライ とにより、 ビッグサイエンス、人工知能スタートアップHugging Faceが支援する作品。 Stability AI は、次のようなさまざまなコミュニティに資金を提供しています。 ハルモナイ e OpenBioML、バイオテクノロジー実験の無料コレクションであることに加えて、音楽の生成に焦点を当てています。
洗練された人工知能モデルをトレーニングして実行するには、依然として資金と専門知識が必要ですが、分散コンピューティングは、オープンソースの取り組みがますます成熟するにつれて、より伝統的に情報をプールするサーバーに挑戦する可能性があります.
BigScience は、Petals オープン ソース プロジェクトの最近の立ち上げにより、分散型開発を可能にする一歩を踏み出しました。 ザ 花びら 通常、通常よりも高品質の GPU またはサーバーを必要とする大規模な人工知能言語モデルを実行するために、コンピューティング能力を提供することができます。
最新の生成モデルは、トレーニングと実行に計算コストがかかります。 概算では、ChatGPT の 3 日あたりの支出は約 XNUMX 万ドルです。 これを商業的に実行可能にし、より広くアクセスできるようにするためには、これに対処することが重要です。
Chandra Bhagavatula 氏、人工知能のオープンな方法への投資に関する Allen Institute for AI のシニア フェロー
チャンドラ・バガヴァトゥラ しかし、メソッドとデータが独自のものである限り、大規模な研究所は引き続き競争上の優位性を持ち続けると指摘しています。 最近の例では、OpenAI は 点、テキスト プロンプトから 3D オブジェクトを生成できるモデル。 ただし、OpenAI はモデルをオープンソース化しましたが、Point-E トレーニング データのソースを公開したり、このデータを公開したりしていません。
オープンソースの取り組みと分散化の取り組みは価値があり、幅広い研究者、実践者、ユーザーに利益をもたらすと思います。 ただし、オープンソースであるにもかかわらず、リソースの制約により、多くの研究者や実務家が最良のモデルにアクセスすることはまだできません.
チャンドラは自分の推論に従う
何らかの規制に向けた第一歩
などの規制 欧州連合人工知能法 将来、企業が AI システムを開発および展開する方法が変わる可能性があります。 ニューヨーク市の AI 雇用法など、よりローカルな取り組みも同様です。この法律では、採用、採用、または昇進のためのアルゴリズムおよび AI ベースのテクノロジーが実際に使用される前に監査を受ける必要があります。
チャンドラ・バガヴァトゥラ 特に誤解を招く可能性のある情報を公開する傾向など、作成者の人工知能技術のますます明白な技術的欠陥に照らして、これらの規制は必要であると考えています。
これにより、ヘルスケアなど、エラーが非常に高くつく可能性のある多くの分野でジェネレーティブ AI を適用することが困難になります。 さらに、誤った情報を簡単に生成できるため、誤った情報や偽情報に関する問題が生じます。 それでも、AI システムはすでに道徳的および倫理的な影響を伴う決定を下しています。
Chandra Bhagavatula 氏は、アレン AI 研究所の上級研究員であり、次世代の人工知能のソリューションを探しています。
しかし、来年は規制の脅威をもたらすだけです。 その意味で、誰かが罰金または起訴される前に、ルールと司法プロセスについてさらに多くの議論が期待できます。 しかし、企業は依然として、次の法律の最も有利なカテゴリーでの地位を争うことができます。 人工知能法.
このルールは、現在書かれているように、AI システムを XNUMX つのリスク カテゴリのいずれかに分類し、それぞれ要件とレベルが異なります。 最もリスクの高いカテゴリのシステム、「人工知能」アルトリスコ」—たとえば、クレジットスコアリングアルゴリズム、ロボット手術アプリ、その他の機密データを扱うもの—は、ヨーロッパ市場への参入を許可される前に、特定の法的、倫理的、および技術的基準を満たす必要があります.
最もリスクの低いカテゴリである「人工知能」最小限のリスクまたはリスクなし」 — たとえば、スパム フィルター、AI 対応のビデオ ゲーム、およびそのような機密データを含まないその他のもの — は、人工知能システムと対話していることをユーザーに認識させるなど、透明性の義務を課すだけです。
キーズワシントン大学の博士号候補である は、企業が自らの責任と規制当局への可視性を最小限に抑えるために、最低レベルのリスクを求めていることに懸念を表明しました。 「その懸念はさておき、この AI 規制の問題は、私が検討した中で最もポジティブなことです。 私は議会の外ではあまり見ませんでした"、それは言う Os.
そして、経済はどうですか？
Maximilian Gahntz は、人工知能システムがほとんどの人にとって十分に機能するとしても、それは深刻な問題であると主張しています。 有害な 他の人にとっては、企業が実際にそれを広く利用できるようにする前に、まだやるべきことがたくさんあります.
企業が来年この議論に納得するかどうかは不明であり、今後何年も続くかどうかは誰にもわからない.
安定拡散の論争の中で、安定性 AI が提起されました US $101milhões 以上の評価で スポンサーから1億ドルのような分野で有名な名前を含む コート e Lightspeed Venture Partners. OpenAIが評価されていることも報告されました 20億ドル Microsoft からより多くの資金を調達するための事前交渉に入ることによって — 2019 年に Microsoft は 1 年に OpenAI に 2019 億ドルを投資しました.
そして、来年、人工知能はどのように振る舞うと思いますか? コメントで教えてください！
以下も参照してください。
ソース: TechCrunchの.
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