「世界の人工知能首都」に新たな問題:AI熱狂は大量の雇用を創出できない
人工知能が世界中で注目の話題となる中、世界で最も AI 人材が集中している米国のサンフランシスコは、ちょうどインターネット ブーム 20 のように、熱狂的な投資と起業家精神の波をもたらしました。数年前。
しかし、サンフランシスコは「人工知能革命」によってダウンタウンの商業用不動産が補充され、流行前の経済活力を取り戻すことができると完全に期待していた矢先、状況は新たな変化を遂げた。テクノロジーブームとは異なり、AI業界の企業は効率を維持し、作業を自動化することに長けているため、AIブームは雇用の機会を生み出しませんでした。
###人々。 . .毛織物?「世界的な AI の首都」として、サンフランシスコには人工知能の人材が世界で最も密集しています。米国の AI 企業上位 20 社のうち 11 社がここに立地しており、サンフランシスコから総額 157 億米ドルの投資が集まっています。 2008 年から 2023 年まで。
しかし、ベンチャーキャピタル会社 NFX のデータに基づいたサンフランシスコ市長ロンドン ブリード事務所によると、これらの企業はサンフランシスコで合計 3,400 人を雇用しています。サンフランシスコのダウンタウンでは、パンデミックを通じてオフィスの雇用が約15万人失われると予想されており、それに応じて対応している。感染症流行前、会社員はサンフランシスコのGDPのほぼ4分の3を占めていた。
ジェネレーティブ AI は、サンフランシスコのテクノロジー業界の主要な労働力であるソフトウェア エンジニアの日常業務を完全に変えました。世界最大のコード プラットフォームである GitHub の調査によると、ソフトウェア開発者の 92% が AI を使用しており、GitHub の生成 AI アシスタントを使用するプログラマーはタスクを 55% 速く完了します。
この状況に関して、サンフランシスコの投資機関である Index Ventures のパートナー、エリン・プライスライト氏は、これらの AI 企業が数千人の従業員や Airbnb や Dropbox のような社食を持たないことはほぼ間違いないと率直に述べました。これら 2 つの上場企業だけでも、サンフランシスコで約 10,000 人の従業員を雇用しています。
比較のために、Microsoft が支援する OpenAI は、サンフランシスコの芸術的なミッション地区に本社を置き、過去 8 年間で総額 110 億米ドルの投資を受けていますが、従業員はわずか 500 人です。関係者によると、OpenAIは従業員が問題に直面した際により効率的に対応できるよう、独自のAIを訓練する予定だという。
これに対し、OpenAI の広報担当者は、同社は自社製品を業務支援に使用する予定ですが、カスタマー サポートなどのポジションも積極的に募集していると答えました。
人工知能スタートアップ Octane AI の CEO、マット シュリヒト氏は興奮気味に次のように述べています。「私たちは、AI が実際の従業員と同じように働ける段階に達しつつあります。あなたが生きているうちに、チームが価値ある企業を構築するのを目撃する可能性が十分にあります。 . 10 億ドル規模のビジネス。」
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6月初旬、中東でAIインフルエンサーブログジェネレーターを設立したマイク・グラボウスキー氏は、サンフランシスコではわずか2週間で44件のAI関連イベントがあり、平均すると1日あたり3件のイベントがあったとソーシャルメディアで嘆いた。 。この頻度は 6 月を通じて続き、グラボウスキー自身のイベントには 560 件の申し込みがありました。
出典: Financial AP通信
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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。

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

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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