競争に直面して、米国は「善意」で「人工知能は核爆弾に匹敵し、全人類を絶滅させる可能性がある」と思い出させる
文/黑木
ChatGPT などの AI ツールの登場により、人々はテキスト作成や画像レンダリングなどにおける AI の無限の可能性を認識しました。多くの人が AI の力は「無敵」であると叫んでおり、米国には深い知識があります。人工知能分野の基礎を築く巨大なレイアウトも注目を集めました。 現段階で米国が人工知能技術でリードしていることは疑いの余地がありませんが、このリードを維持するために米国はますます悪質な手段を使い始めています。
(公開書簡の重要な部分)
Observer.comによると、現地時間5月30日、非営利団体「人工知能セキュリティセンター」は、人工知能のリスクと脅威を真剣に受け止めるよう国際社会に呼び掛ける公開書簡を発表した。一言で言えば、人工知能が人類を滅亡させる可能性があり、そのリスクはパンデミックや核戦争と同じくらい高く、各国が注意を払う必要がある。
報道によると、この公開書簡には、米国の人工知能トップ 3 企業の CEO に加え、ジェフリー・ヒントンとジョシュア・ベンジオの 2 人の「AI ゴッドファーザーの署名」を含む多くの著名人が署名しています。
(OpenAI 創設者兼 CEO アルトマン)
この公開書簡は、今日世界で最も権威のある人工知能の専門家、核科学者、疫学者などの専門家や学者の意見を結集し、人工知能がもたらすリスクを明確に整理したものと言えます。
確かに、人工知能の画期的な進歩に伴い、その悪影響は無視できません。たとえば、宿題やレポートを書くために人工知能を使用する学生が増えており、盗作の定義が困難になっていますが、同時に犯罪者は依然として存在しています。これを使用して、脅迫のために機密データを盗むための新しいハッキング方法を開発します。
最も重要なことは、将来の働き方への影響であり、人工知能ツールの普及により、多くの仕事が置き換えられることになります。一部の専門家は、2030 年までに 7,500 万人から 3 億 7,500 万人が転職し、新しいスキルを学ぶ可能性があると予測しています。
(最も批判されているのは、AI が失業を引き起こす可能性があるということです)
実際には、他の新しいものと同様に、人工知能の急速な普及にも大きな論争が伴います。人々はその良い面を利用していますが、起こり得るリスクにも注意しなければなりません。上手に活用してリスクを防いでいれば、「私のために使って」も大丈夫です。
専門家による連名はこの考え方に矛盾するものではありませんが、結局のところ、専門家は主に専門的な見地から人々の注意を引くものであり、最悪のシナリオを皆さんに伝えるのが仕事です。
(ホワイトハウスがAI会議を開催)
多くのメディアは、これは他国との技術競争に直面して米国が人工知能技術を独占する計画であると考えていますが、結局のところ、米国の大手テクノロジー企業がAI技術を後追いしており、その優位性は非常に高いのです。明らか。
少し前に、ハリス副大統領はアメリカのテクノロジー大手との会合を招集しました。これは、アメリカが人工知能を独占することに非常に熱心であることを示しています。このようにして、アメリカは脅しを利用して他国の投資を思いとどまらせています。彼らが人工知能に熱中するのは当然のことです。しかし、米国のこうした発言は、我々の人工知能の研究と追求を妨げるものではなく、現在、中国の人工知能分野における技術的埋蔵量は悪くなく、中国が世界をリードする良い時期に来ている。 。
(AIが災いとなるかどうかは管理方法次第)人工知能は多くの産業を置き換え、多くの新しい雇用を生み出します。新しいスキルを継続的に学習する準備ができている限り、損失を最小限に抑えることができます。米国の誇大宣伝については、人工知能がコーナーで追い越すという概念をしっかりと研究する必要があり、突然の騒音に妨げられてはなりません。
以上が競争に直面して、米国は「善意」で「人工知能は核爆弾に匹敵し、全人類を絶滅させる可能性がある」と思い出させるの詳細内容です。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。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

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