AI에는 실용주의자와 푸른 하늘을 꿈꾸는 사람이 모두 필요합니다.
AI 사상가들은 두 커뮤니티에서 온 것 같습니다. 하나는 기술의 미래 가능성을 추측하고 유토피아적 환상을 불러일으켜 흥분을 불러일으키는 푸른 하늘의 공상가라고 부르는 사람입니다. 푸른 하늘 비전은 설득력이 있지만 종종 비현실적인 비전과 무엇을 구축할 수 있고 구축해야 하는지에 대한 윤리적 문제로 인해 흐려집니다.
반면에 제가 진흙부츠 실용주의자라고 부르는 사람은 문제와 해결책에 초점을 맞추는 사람입니다. 그들은 널리 사용되는 인공 지능 시스템이 초래할 수 있는 피해를 줄이기를 희망합니다. 그들은 종종 사람들을 범죄자로 잘못 식별하거나 개인정보를 침해하는 얼굴 인식 시스템과 같이 편향되고 결함이 있는 시스템을 고치는 데 중점을 둡니다. 실용주의자들은 AI가 저지를 수 있는 치명적인 의학적 실수의 수를 줄이고 자율주행차를 안전한 운전자동차로 인도하기를 희망합니다. 또한 모기지 대출, 대학 입학, 취업 및 가석방 보조금에 대한 AI 기반 결정을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.
오랜 기간 동안 광범위하게 구현된 혁신적인 응용 프로그램을 설계해 온 컴퓨터 과학 교수로서, 저는 선견지명이 있는 사람들이 Mud Boot Realists의 사려 깊은 정보로부터 도움을 받을 것이라고 믿습니다. 두 진영의 작업을 결합하면 차세대 기술의 성공으로 이어지는 유익한 결과를 얻을 가능성이 더 높습니다.
푸른 하늘 투기꾼에 대한 미래 지향적 사고는 우리에게 경외감을 불러일으키고 대부분의 자금을 지원받는 반면, 진흙탕 사고는 일부 AI 애플리케이션이 개인 정보를 위협하고, 잘못된 정보를 퍼뜨리며, 노골적으로 인종 차별, 성 차별, 기타 윤리적 문제를 야기한다는 점을 상기시켜 줍니다. 기계가 우리 미래의 일부라는 사실은 부인할 수 없습니다. 하지만 기계가 미래의 모든 인간에게 동등하게 봉사할 것입니까? 머드 부트 캠프의 주의와 실용성은 우리 일상 생활에 점점 더 많은 영향을 미치는 알고리즘 개발에 다양성과 평등을 보장함으로써 단기 및 장기적으로 인류에게 도움이 될 것이라고 생각합니다. 푸른 하늘 사상가들이 진흙부츠 현실주의자들의 우려를 자신의 디자인에 통합한다면 인간의 가치, 권리, 존엄성을 더욱 향상시킬 수 있는 미래 기술을 만들 수 있습니다.
Blue Sky Thinking은 인공지능 개발 초기에 시작되었습니다. 문헌은 기술을 개척하고 기술의 불가피한 사회적 변혁을 예고한 작가들이 지배하고 있습니다. 인공지능의 아버지는 일반적으로 MIT의 Marvin Minsky와 John McCarthy, Carnegie Mellon University의 Allen Newell과 Herb Simon으로 간주됩니다. 그들은 1956년 다트머스 회의와 같은 회의에 모였으며, 이는 "20년 안에 인간이 할 수 있는 모든 일을 기계가 할 수 있을 것"이라는 사이먼의 1965년 예측에 영감을 주었습니다.
2018년 Turing Award 수상자 세 명인 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio 및 Yann LeCun을 포함하여 인공 지능에 기여한 다른 사람들이 많이 있습니다. 딥 러닝 알고리즘에 대한 그들의 연구는 중요한 공헌이지만 AI의 중요성과 불가피성에 대한 지속적인 찬사에는 2016년에 "사람들은 이제 방사선 전문의 교육을 중단해야 합니다. "5년 안에 딥 러닝이 더 나아질 것이 분명합니다. 인간 중심적인 관점에서는 딥 러닝 알고리즘이 유방 조영술이나 혈액 검사와 같은 분야에서 방사선 전문의와 다른 임상의에게 권한을 부여하는 또 다른 도구가 될 것이라는 것입니다. 더 정확한 진단을 내리고 더 적절한 치료 계획을 제공할 수 있습니다.
인간을 대체하는 로봇으로 인한 광범위한 실업 문제는 일자리의 47%가 자동화될 수 있다고 주장한 옥스퍼드 대학교의 2013년 보고서에 의해 정당화되었습니다. 미래학자 마틴 포드(Martin Ford)의 2015년 저서 The Rise of the Robots는 이 아이디어를 포착하여 저숙련 및 고숙련 일자리가 완전히 자동화되어 정부가 자동화될 것이라는 충격적인 그림을 그렸습니다. 남은 일자리가 너무 적기 때문에 보편적 기본소득이 제공되어야 합니다. . 현실적으로 잘 설계된 자동화는 생산성을 높여 가격을 낮추고 수요를 늘리며 많은 사람들에게 혜택을 제공할 수 있습니다. 이러한 변화는 새로운 일자리 창출이라는 활발한 현상을 촉발시켰고, 이는 미국과 일부 다른 국가에서 현재의 높은 고용 수준을 가져오는 데 도움이 되었습니다.
예, 1976년 저서 Computer Power and Human Reason에서 MIT 교수 Joseph Weizenbaum과 같이 경고적인 이야기와 대안적인 비전을 제시하는 작가들이 있습니다. 그러나 이들은 예외입니다.
머드 부트 실용주의자들이 사려 깊은 AI 비판의 새로운 물결을 일으켰습니다. 그들은 공상적인 낙관주의에서 인간 존엄성, 공정성, 민주주의에 대한 위협을 명확하게 식별하는 쪽으로 논의를 전환합니다. 논평 기사와 2016년 백악관 심포지엄은 유용한 계획이었으며 수학자 Cathy O'Neil의 2016년 저서 Weapons of Math Destruction은 독자층을 넓혔습니다. 그녀는 가석방, 모기지, 구직 신청을 결정하기 위해 대규모로 적용할 때 불투명한 인공 지능 알고리즘이 얼마나 해로울 수 있는지에 중점을 둡니다. O'Neill의 강력한 사례는 사람 중심의 사고를 촉진합니다.
Ruha Benjamin의 Race After Technology: Abolitionist Tools for the New Jim Code와 같은 다른 책에서는 알고리즘을 변경하여 경제적 기회를 늘리고 인종 편견을 줄이는 방법을 따릅니다.
사회 심리학자 Shoshanna Zuboff의 2019년 저서 The Age of Surveillance Capitalism은 Google이 초기 모토인 "악해지지 마세요"에서 "이러한 프로세스와 그 효과를 난독화"하려는 계산된 노력으로 전환했음을 보여줍니다. Zuboff의 솔루션은 비즈니스 모델의 변화, 민주적 감독 및 개인 정보 보호 구역을 요구하는 것입니다. 학자 케이트 크로포드(Kate Crawford)는 2021년 저서 Atlas of Artificial Intelligence에서 직업, 환경, 관계 및 민주주의에 대한 AI의 추출 및 파괴력에 초점을 맞춘 또 다른 파괴적인 진흙 부팅 분석을 발표합니다. 그녀는 국립 공학 아카데미(National Academy of Engineering)의 매혹적인 강의에서 이를 개선하여 AI 연구자와 구현자가 개인 정보 보호를 위한 정부 규제와 개인의 노력을 장려하면서 취할 수 있는 건설적인 조치를 설명했습니다. 머드부츠 활동가들은 사람들에게 도움이 되는 독창적인 디자인을 이끌어내는 활발한 연구 기여로 인정받고 있습니다. 2021년 10월, Cynthia Rudin은 인공 지능 발전 협회(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)로부터 100만 달러 규모의 인공 지능 우수상(Artificial Intelligence for Good Award)을 받았습니다. 설명 가능한 형태의 AI에 대한 그녀의 작업은 사람들이 가석방, 모기지 또는 취업이 거부된 이유를 이해하기 어렵게 만드는 불투명한 블랙박스 알고리즘의 현기증나는 복잡성에 대한 대응입니다. 머드부츠 사상가 중 상당수가 여성이지만 남성도 인도적인 감독이 필요하다고 말합니다.
기술 선구자 Jaron Lanier는 지금 소셜 미디어 계정 삭제에 대한 10가지 주장에서 우려를 제기했습니다. 이 주장은 소셜 미디어의 위험성을 확인하고 사용자가 소셜 미디어 사용을 더 잘 통제할 것을 권장했습니다. 법학자 Frank Pasquale의
로봇공학의 새로운 법칙은 AI 개발자가 인간의 전문성을 소중히 여기고 기술 경쟁을 피하며 자신이 만든 기술에 책임을 져야 하는 이유를 설명합니다. 그러나 인간 중심 설계를 통해 인간 통제를 보장하려면 국가 정책, 비즈니스 관행, 연구 의제 및 교육 커리큘럼에 상당한 변화가 필요합니다. 여성, 논바이너리, 장애인, 유색 인종을 포함한 다양한 노동자로 구성된 이 캠프는 푸른 하늘의 꿈이 인류에게 이익이 되고 환경을 보호하는 달성 가능한 제품과 서비스로 변모하도록 하는 중요한 메시지를 전달합니다.
위 내용은 AI에는 실용주의자와 푸른 하늘을 꿈꾸는 사람이 모두 필요합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress
사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover
사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool
무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io
AI 옷 제거제

Video Face Swap
완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

인기 기사

뜨거운 도구

메모장++7.3.1
사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전
중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기
강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6
시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전
신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

이 사이트는 6월 27일에 Jianying이 ByteDance의 자회사인 FaceMeng Technology에서 개발한 비디오 편집 소프트웨어라고 보도했습니다. 이 소프트웨어는 Douyin 플랫폼을 기반으로 하며 기본적으로 플랫폼 사용자를 위한 짧은 비디오 콘텐츠를 제작합니다. Windows, MacOS 및 기타 운영 체제. Jianying은 멤버십 시스템 업그레이드를 공식 발표하고 지능형 번역, 지능형 하이라이트, 지능형 패키징, 디지털 인간 합성 등 다양한 AI 블랙 기술을 포함하는 새로운 SVIP를 출시했습니다. 가격면에서 SVIP 클리핑 월 요금은 79위안, 연간 요금은 599위안(본 사이트 참고: 월 49.9위안에 해당), 월간 연속 구독료는 월 59위안, 연간 연속 구독료는 59위안입니다. 연간 499위안(월 41.6위안)입니다. 또한, 컷 관계자는 "사용자 경험 향상을 위해 기존 VIP에 가입하신 분들도

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
