ダボス会議では生成AIが登場し、OpenAIのCEOはAIは次の時代に進むと述べた。

過去 1 年で、生成 AI が強く台頭しました。

テキストから画像、ビデオ、さらにはコードに至るまで、思いつく限りのほぼすべての生成 AI がこれを行うのに役立ちます。

いいえ、2023 年の世界経済年次サミットであるダボス フォーラムでも、2022 年の生成 AI の輝かしい成果を挙げ、賞賛しました。

この記事では、生成 AI を「社会と企業が真剣に取り組む必要があるゲームブレイカー」と呼んでいます。重要性。

さらに、このフォーラムでは、OpenAI の CEO、サム アルトマン氏も招待され、「AI は次へ向かう」の閉会基調講演に出席し、講演を行いました。 AIの今後の発展が経済や社会にどのように役立つかなど、一連のトピックが議論されました。

今回のアルトマンとの対談は、アメリカの有名企業でありLinkedInの共同創設者であるリード・ホフマンです。

会話とインタビューの短い断片を傍受しました。インタビュー全文へのリンクも以下に掲載します。

リード ホフマン: 多くの人が興味を持っていることの 1 つは、非常に大きなモデルが作成されるということだと思います。 API に基づいているので、実際のビジネスチャンスは何でしょうか?将来を見据えるにはどのような方法がありますか? API を複数のプレーヤーが利用できるとすると、独自のビジネスをどのように作成すればよいでしょうか?

サム・アルトマン: はい。したがって、これまでのところ、過去には複雑だったモデルで多くのことができる無限の可能性の領域に入ったと思います。しかし、今後数年間に見られる言語モデルの品質を考えると、この検索製品は初めて Google に対して深刻な課題を突きつけることになるのではないかと私は考えています。私たちの ChatGPT は以前は嘲笑されましたが、今ではどの企業も無視できない機能を実証しています。

アルトマンは、人工知能が、大規模な言語モデルから画像を切り替えるマルチモーダル アプリケーションに至るまで、あらゆる科学技術の開発の基本プラットフォームであると信じています。科学者の能力の応用範囲が大幅に拡大され、そこからあらゆる産業にわたって多くの進歩がもたらされるでしょう。

ビデオリンク: https://youtu.be/WHoWGNQRXb0

#インタビュー全文リンク: https://greylock.com/greymatter/sam-altman-ai-for-the-next-era/

###最後の記事はまだ入手可能 長年にわたる生成 AI の開発の歴史を要約します。 ############前の写真セットを見てみましょう。2014 年から 2022 年にかけて、AI によって画質が飛躍的に向上しました。これらの写真はすべて、存在しない AI モデルによって生成された人物です。実際には。 ##################生成 AI のスーパーパワー#########Generative Pre-trained Transformer (GPT) は大規模な言語モデル (LLM) です。 、深層学習を使用して人間のようなテキストを生成します。 ######

現在の市場低迷とテクノロジー業界における人員削減にもかかわらず、生成 AI 企業は投資家からの注目を集め続けています。

たとえば、Stability AI と Jasper は最近、それぞれ 1 億 100 万米ドルと 1 億 2,500 万米ドルを調達しました。Sequoia Capital などの投資家は、生成 AI の分野が数兆ドルの経済価値を生み出す可能性があると信じています。 。

Stable Diffusion や ChatGPT などの新しいモデルのリリースにより、生成 AI はテクノロジー専門家、投資家、政策立案者、社会にとって重要なトピックとなっています。一般的に、ホットなトピック。

生成 AI は新しい概念ではなく、生成 AI の背後にある機械学習テクノロジーは、過去 10 年間にわたって継続的に開発されてきました。

生成 AI トレーニング モデルは、大規模なデータ セットから学習し、この知識を使用してトレーニング データ セットの例に似た新しいデータを生成することで機能します。

これは通常、生成モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムを使用して行われます。生成モデルにはさまざまな種類があり、それぞれが異なる方法を使用して新しいデータを生成します。

一般的な生成モデルの種類には、敵対的生成ネットワーク (GAN)、VAE、自己回帰モデルなどがあります。

たとえば、顔画像のデータセットでトレーニングされた生成モデルは、顔の一般的な構造と外観を学習し、この知識を使用して、これまで見たことのない、本物に見える新しい顔を生成する可能性があります。そして信じられる。

生成モデルは、画像生成、自然言語処理、音楽生成など、さまざまなアプリケーションで使用されます。これらは、製品の新しいデザインを作成したり、リアルな音声を生成したりするなど、新しいデータを手動で生成することが難しいタスクに特に役立ちます。

OpenAI の最新バージョンである ChatGPT は物議を醸し、わずか 5 日間で 100 万人のユーザーを魅了し、より広範囲のタスクにわたる画期的なものであると言われています。

現在議論されているユースケースには、検索エンジンの新しいアーキテクチャ、複雑なアルゴリズムの説明、パーソナライズされた治療ボットの作成、アプリをゼロから構築する支援、科学的概念の説明などが含まれます。

Midjourney、DALL-E、Stable Diffusion などのテキストから画像へのプログラムは、アート、アニメーション、ゲーム、映画、建築などのレンダリング方法を変える可能性があります。

人間と機械のコラボレーションの新時代に基づいて、楽観主義者は、生成 AI システムが現実性を高めるため、生成 AI がアーティストやデザイナーの創造的なプロセスを支援すると主張します。創造的な段階を大幅にスピードアップします。

生成 AI モデルは、創造的な空間に加えて、コンピューター エンジニアリングなどの複雑な科学分野でも変革をもたらす機能を備えています。

たとえば、Microsoft が所有する GitHub Copilot は OpenAI の Codex モデルに基づいており、コードを提案し、開発者のプログラミング タスクの自動化を支援できます。

このシステムは、開発者コードの最大 40% を自動化し、ワークフローを大幅に向上させると言われています。

潜在的かつ未知のリスク

生成 AI がもたらす創造性に人々は興奮していますが、これらのモデルが社会に与える影響についての懸念もあります。

デジタル アーティストの Greg Rutkowski は、システムに自分の独自のスタイルでアートワークをコピーするよう指示するだけで、自分の作品と見分けがつかないアートワークがインターネットに氾濫することを懸念しています。

美術教授のカーソン・グルーボー氏も同じ懸念を共有し、エンターテイメント、ビデオゲーム、広告、出版業界で働く商業アーティストを含むクリエイティブな労働力の多くが、生成AIモデルによって職を失う可能性があると予測しています。

タスクや仕事への重大な影響に加えて、生成 AI モデルと関連する外部性は、AI ガバナンス コミュニティに警戒を引き起こしています。

大規模な言語モデルの問題の 1 つは、誤った誤解を招くコンテンツを生成する可能性があることです。

メタのギャラクティカ - 学術論文を要約し、数学的問題を解決し、科学コードを書くことができると主張する 4,800 万件の科学論文でトレーニングされたモデル - 公開されてから 3 日も経たないうちに廃止されましたなぜなら、科学界が学生たちに誤解を与え、誤ったデータや知識を生み出していたことが判明したからである。

チューリング テストに合格したボットは、人間と同様、または人間と見分けがつかない知的な動作を示す能力に加えて、そのような能力が悪用されて、プラットフォームやエコシステム全体で偽情報が生成される可能性があります。

大規模なモデルは、書籍、記事、Web サイトに示されている大量のデータ セットを使用してトレーニングされ続けており、完全にフィルタリングすることが困難な方法で偏っている可能性があります。

ChatGPT の場合、ヒューマン フィードバックによる強化学習 (RLHF) の使用により、有害で本物ではない出力が大幅に削減されましたが、OpenAI は、モデルが依然として悪意があり、偏っている可能性があることを認めています。出力。

以上がダボス会議では生成AIが登場し、OpenAIのCEOはAIは次の時代に進むと述べた。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。