인공지능 기술의 발전은 항상 어떤 기본 가치 원칙을 지켜야 할까요?
항상 지켜야 할 기본 가치 원칙은 "기술은 인류에게 복종하고 봉사한다"입니다. 인공지능의 임무는 인간을 대체하는 것이 아니라 기술이 인간에게 봉사하고 사람들의 삶을 더 좋게 만드는 것입니다. 인공지능을 창조하려는 인간의 원래 의도에서 볼 때, 인공지능의 가치는 인간에게 봉사하는 것입니다. 인공지능은 인간을 위한 기회를 창출하고 인간에게 봉사하기 위해 끊임없이 인간을 대체하고 능가합니다.
이 튜토리얼의 운영 환경: Windows 7 시스템, Dell G3 컴퓨터.
인공지능 기술의 발전은 항상 "기술은 인류에게 복종하고 봉사한다"는 기본 가치 원칙을 고수해야 합니다.
인공지능은 점차 인간의 삶에 들어오면서 한편으로는 인간에게 편리함을 가져다주는 반면, 다른 한편으로는 도전을 가져오기도 합니다. 어떤 사람들은 인공지능이 인간을 실업자로 만들고 단계적으로 인간을 대체할 것이라고 예측한다. 이 문제와 관련해 바이두 창업자이자 회장 겸 CEO인 로빈 리(Robin Li)는 제2회 블룸버그 글로벌 비즈니스 포럼에서 인공지능의 사명은 사람을 대체하는 것이 아니라 기술이 인간에게 봉사하고 우리의 삶을 더 좋게 만드는 것이라고 말했다.
스마트 경제 시대, 인공지능의 가치는 사람을 섬기는 데 있습니다
이전 미국 블록버스터에서는 지능형 로봇이 고객에게 등을 돌리고 전 인류를 지배한다는 줄거리가 자주 등장했습니다. 로봇 '알파 독'이 바둑 세계 챔피언을 물리친 후 사람들은 마침내 궁금해하지 않을 수 없었습니다. 인공 지능의 가치는 인간을 대체하거나 심지어 인간을 능가하는 데 있는가? 제 생각에는 인공지능의 가치는 사람을 대체하거나 능가하는 데 있는 것이 아니라, 사람에게 봉사하는 데 있다고 생각합니다.
사람이 인공지능을 창조한다는 본래의 의도에서 볼 때, 인공지능의 가치는 사람에게 봉사하는 것입니다. 사람들은 보다 편리하고 안전한 삶을 위해 인공지능을 만들었습니다. 사람들은 셀카를 더욱 아름답게 만들기 위해 인공지능 기술을 사용하여 완벽한 모습을 보여주며, 인공지능은 우리의 아름다움에 대한 사랑을 충족시켜 줍니다.
직장에서 심각한 부상을 방지하기 위해 사람들은 위험한 작업을 수행하기 위해 로봇을 사용하여 인간을 대체하고, 날씨 상황과 국가적 사건을 신속하게 이해하기 위해 인공 지능을 트랜스포머로 전환합니다. 사람들은 음성비서를 이용해 날씨나 뉴스를 방송하고, 인공지능을 정보방송으로 바꿔 집을 떠나지 않고도 밖에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알 수 있게 해준다. 그래서 사람들은 인공지능을 만들어 인공지능의 서비스를 통해 우리의 삶은 더욱 풍요로워진다. 편리하고 안전한 것도 인공지능의 가치입니다.
인공지능이 인간을 대체하거나 심지어 능가한다고 해도 이것은 인공지능의 존재가치가 아닙니다. 주요 외교 회의에서 여러 나라의 지도자들은 인공지능 번역을 사용하여 명확하게 의사소통할 수 있습니다. 그런데 왜 그들은 통역사를 데리고 참석하고 통역사에게 통역을 맡기는 걸까요? 그 이유의 대부분은 번역가의 자질이 각 나라의 인재상을 반영하는 경우가 많고, 우수한 번역가는 그 나라에 존엄과 자부심을 가져올 수도 있기 때문입니다.
그리고 인공지능이 인간을 완전히 능가하게 되면, 인간에게 그들의 존재는 가치의 반영일 뿐만 아니라 재앙의 전조가 될 것입니다. '적자생존'의 법칙은 사람을 로봇에 일하게 만들기에 충분하고, 인간의 재앙이 닥칠 것이다… 그러므로 인공지능의 가치는 인간을 대체하거나 심지어 능가하는 데 있는 것이 아니다. 인류에게 봉사할 수 없으면 그 가치가 반영될 수 없습니다.
인공 지능은 사람들을 위한 기회를 만들고 사람들에게 봉사하기 위해 어떤 측면에서는 계속해서 사람들을 대체하고 능가하고 있습니다. 실제로 인공지능으로 인해 공장의 많은 노동자들이 해고되고, 인간이 직접 할 수 없는 많은 일들이 현실화됐다. 하지만 이러한 현상을 좀 더 깊이 들여다보면, 인간을 대체하고 인간을 뛰어넘는 인공지능이 가져오는 가치는 편리함을 가져다 주고 인간에게 봉사하는 것입니다.
인공지능으로 인해 수많은 노동자들이 일자리를 잃었지만 인공지능이 공장에 가져온 혜택은 엄청나며, 노동자들이 강제로 해고된 후에도 계속해서 배우고 발전해야 한다는 것을 깨닫게 될 것입니다. 시대의 발전에 발 맞춰 더 많은 고품질 인재를 사회에 데려오고 인류 사회의 발전을 촉진합니다.
간단히 말하면, 사람에게 봉사하는 인공지능은 인류가 창조한 본연의 의도이며, 끊임없이 사람을 대체하고 능가하는 것도 인공지능의 목적입니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다