유럽의 인공지능 법안이 곧 제출될 예정이며, 이는 글로벌 기술 규제에 영향을 미칠 수 있음
인공 지능 법안은 인공 지능의 개발 방법, 회사에서 사용할 수 있는 용도, 요구 사항을 준수하지 않을 경우의 법적 결과 등 인공 지능 사용에 대한 공통 규제 및 법적 프레임워크를 만드는 것을 목표로 합니다. 이 법안은 기업이 인공 지능을 채택하기 전에 특정 상황에서 승인을 얻도록 요구하고, 너무 위험하다고 간주되는 인공 지능의 특정 사용을 금지하고, 기타 고위험 인공 지능 사용에 대한 공개 목록을 만들도록 요구할 수 있습니다.
법에 대한 공식 보고서에서 유럽 위원회는 광범위한 수준에서 이 법이 EU의 신뢰할 수 있는 인공 지능 패러다임을 성문화하려고 한다고 밝혔습니다. 이 패러다임은 “AI가 민주적 가치, 인권 및 법치를 존중하면서 법적, 윤리적, 기술적으로 강력해야 함”을 요구합니다.
제안된 인공 지능 규제 프레임워크의 목표는 다음과 같습니다.
1. EU 시장에 배포 및 사용되는 인공 지능 시스템이 안전하고 기존 법적 기본권과 EU 가치를 존중하는지 확인합니다.
2. 인공 지능에 대한 투자와 혁신을 촉진합니다.
3. AI 시스템에 적용되는 기본 권리 및 보안에 대한 기존 법률의 효과적인 집행을 강화합니다.
4. 합법적이고 안전하며 신뢰할 수 있는 인공 지능 애플리케이션 시장 개발을 촉진합니다. 시장 차별화를 막는다.
새로운 법률의 많은 세부 사항이 아직 공개되지 않았지만 핵심 요소는 AI의 정의이지만 핵심 요소는 미래의 AI 제품을 모든 산업에 적용할 수 있는 4가지 보안 수준 범주로 나누는 "제품 보안 프레임워크"인 것으로 보입니다.
스탠포드-비엔나 대서양 횡단 기술법 포럼의 Maruritz Kop이 편집한 새로운 법률에 대한 2021년 유럽 위원회 보고서에 따르면 "임계 피라미드"의 맨 아래가 가장 위험도가 낮은 시스템입니다. 이 범주에 속하는 AI 애플리케이션은 더 위험한 시스템이 통과해야 하는 투명성 요구 사항을 준수할 필요가 없습니다. "제한된 위험" 범주에는 챗봇과 같은 AI 시스템에 대한 몇 가지 투명성 요구 사항이 있습니다.
——EU의 새로운 AI 법안은 AI 프로그램을 낮은 위험, 제한된 위험, 높은 위험, 허용할 수 없는 위험의 네 가지 범주로 분류합니다.
투명성 요구사항이 엄격한 고위험 AI 카테고리에서는 감독이 더욱 엄격해집니다. 서문에 따르면 고위험 범주에는 다음 분야의 AI 애플리케이션이 포함됩니다.
- 사람의 생명이나 건강을 위협할 수 있는 교통과 같은 중요 인프라(예: 자율 주행 자동차)
- 개인 교육에 영향을 미치는 교육 또는 직업 훈련 또는 직업적 성과(예: 시험 점수)
- 제품의 안전 구성 요소(예: 로봇 보조 수술)
- 고용, 직원 관리, 자영업(예: 이력서, 이력서 분류 소프트웨어) (예: 신용 점수)
- 법 집행 사례(예: 증거 평가)
- 이민, 국경 관리(여권 진위 여부 평가 포함)
- 공정하고 민주적인 절차(예: 특정 사실에 대한 법률 적용)
- 감시 시스템(예: 생체 인식 모니터링 및 얼굴 인식).
- 첨탑 꼭대기의 네 번째 카테고리는 "허용할 수 없는 위험"이 있는 인공 지능 시스템입니다. 이러한 앱은 너무 많은 위험을 초래하므로 기본적으로 불법입니다. 이러한 애플리케이션의 예로는 행동이나 사람 또는 "특별히 취약한 그룹"을 조작하는 시스템, 소셜 스코어링, 실시간 및 원격 생체인식 시스템이 있습니다.
더 높은 위험 범주는 투명성과 규정 준수를 보장하려는 많은 기업의 노력의 초점이 될 가능성이 높습니다. EU의 인공 지능 법안은 기업들이 고위험 범주에 속하는 AI 제품이나 서비스를 출시하기 전에 4가지 단계를 수행하도록 권고합니다.
AI 영향 평가와 포괄적이고 다양한 분야의 팀이 감독하는 행동 강령을 사용하여 가급적이면 사내에서 고위험 AI 시스템을 개발하세요.- 고위험 인공 지능 시스템은 적합성 평가 및 승인을 받아야 하며 수명 주기 동안 EU AI법의 요구 사항을 계속 준수해야 합니다. 시스템 외부의 일부 조직은 적합성 평가 감사에 참여합니다. 이 동적 프로세스는 벤치마킹, 모니터링 및 검증을 보장합니다. 또한 고위험 AI의 동적 시스템의 경우 2단계를 반복해야 합니다.
- 독립적인 고위험 AI 시스템 등록은 EU 전용 데이터베이스에서 이루어집니다.
- 적합성 선언에 서명해야 하며 고위험 AI 시스템에는 CE 마크가 있어야 합니다.
위 내용은 유럽의 인공지능 법안이 곧 제출될 예정이며, 이는 글로벌 기술 규제에 영향을 미칠 수 있음의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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미세 조정을 통해 LLM이 실제로 새로운 것을 배울 수 있습니까? 새로운 지식을 도입하면 모델이 더 많은 환각을 생성할 수 있습니다.
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
7가지 멋진 GenAI 및 LLM 기술 인터뷰 질문
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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.
대형 모델에 대한 새로운 과학적이고 복잡한 질문 답변 벤치마크 및 평가 시스템을 제공하기 위해 UNSW, Argonne, University of Chicago 및 기타 기관이 공동으로 SciQAG 프레임워크를 출시했습니다.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
당신이 모르는 머신러닝의 5가지 학교
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SOTA 성능, 샤먼 다중 모드 단백질-리간드 친화성 예측 AI 방법, 최초로 분자 표면 정보 결합
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AI와 같은 시장을 개척하는 GlobalFoundries는 Tagore Technology의 질화 갈륨 기술 및 관련 팀을 인수합니다.
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
7월 5일 이 웹사이트의 소식에 따르면 글로벌파운드리는 올해 7월 1일 보도자료를 통해 타고르 테크놀로지(Tagore Technology)의 전력질화갈륨(GaN) 기술 및 지적재산권 포트폴리오 인수를 발표하고 자동차와 인터넷 시장 점유율 확대를 희망하고 있다고 밝혔다. 더 높은 효율성과 더 나은 성능을 탐구하기 위한 사물 및 인공 지능 데이터 센터 응용 분야입니다. 생성 AI와 같은 기술이 디지털 세계에서 계속 발전함에 따라 질화갈륨(GaN)은 특히 데이터 센터에서 지속 가능하고 효율적인 전력 관리를 위한 핵심 솔루션이 되었습니다. 이 웹사이트는 이번 인수 기간 동안 Tagore Technology의 엔지니어링 팀이 GLOBALFOUNDRIES에 합류하여 질화갈륨 기술을 더욱 개발할 것이라는 공식 발표를 인용했습니다. G
