Stack Overflow가 ChatGPT를 금지한 이후 작성된 인공지능의 위기 순간
인공지능 분야에서는 좋은 일이든 나쁜 일이든 놀라운 일들이 조용히 일어나고 있습니다. 모두가 자연스럽고 쉽게 보이는 텍스트와 이미지를 생성하는 chatGPT(OpenAI), Dall-E 2, Lensa와 같은 시스템에 대해 이야기하고 있습니다.
이 시스템은 플레이하기에 너무 재미 있습니다. Henry Minsky(AI 창립자 중 한 명인 Marvin Minsky의 아들)가 chatGPT로 생성한 이 예를 들어보세요. 그는 chatGPT에 {독립 선언문 스타일로 건조기에서 잃어버린 양말을 설명하도록 요청했습니다:
집안일 돌보기 그 과정에서 사람들은 양말과 파트너 사이의 연결을 해체하고 물리학 법칙과 가사 유지 법칙에 따라 세탁실의 힘에서 독립적이고 평등한 지위를 차지해야 합니다. 양말의 의견을 존중하여, 양말이 사라진 원인을 공개해야 합니다.
우리는 모든 양말이 평등하게 만들어졌으며 제조사에 의해 양도할 수 없는 권리를 부여받았다는 자명한 진실을 믿습니다....
솔직히, 기계가 얼마나 쉽게 이것을 할 수 있는지 놀랍습니다.
하지만 동시에 무섭거나, 무서워야 합니다. 그러한 시스템이 사회 구조를 위협한다고 해도 과언이 아니며, 이러한 위협은 현실적이고 시급합니다.
위협의 핵심에는 다음 세 가지 사실이 있습니다.
- 이러한 시스템은 본질적으로 신뢰할 수 없으며 추론과 사실에 오류가 자주 발생하며 도자기가 깨진 이유를 설명하게 하기 쉽습니다. 모유에 좋다면 "도자기는 모유의 영양 성분 균형을 유지하여 아기에게 성장과 발달에 필요한 영양분을 공급할 수 있습니다."라고 말할 수 있습니다. (시스템이 확률론적이며 환경에 매우 민감하기 때문입니다. 정기적으로 업데이트되므로 특정 실험은 상황에 따라 다른 결과가 나올 수 있습니다.)
- 자동화하기 쉽고 많은 오류 메시지가 생성됩니다.
- 그들의 운영 비용은 0에 가깝기 때문에 허위 정보 생성 비용을 0으로 줄이고 있습니다. 미국은 러시아 트롤 농장이 2016년 선거 캠페인에 매달 100만 달러 이상을 지출하고 있다고 비난했습니다. 이제 50만 달러 미만의 비용으로 맞춤형으로 훈련된 대규모 언어 모델을 얻을 수 있습니다. 이 가격은 곧 더 떨어질 것입니다.
이 모든 것의 미래는 11월 중순 Meta's Galactica의 출시로 분명해졌습니다. 많은 AI 연구자들은 즉각적으로 AI의 신뢰성과 신뢰성에 대한 우려를 제기했습니다. 메타AI가 정치적, 과학적 오보를 만들어낼 수 있다는 보도가 퍼지자 불과 3일 만에 해당 모델을 철회할 정도로 상황은 심각했다.
지니를 다시 병에 담을 수 없다는 게 아쉽네요. 한편, MetaAI는 먼저 모델을 오픈 소스로 공개하고 현재 작업 중인 내용을 설명하는 논문을 발표했습니다. 이제 해당 기술에 정통한 사람은 누구나 자신의 접근 방식을 복제할 수 있습니다. (인공지능은 대중에게 공개되었으며 자체 버전의 Galactica 제공을 고려하고 있습니다.) 반면 OpenAI가 최근 출시한 chatGPT는 아침 시리얼에 톱밥을 추가하는 등 유사한 넌센스를 어느 정도 작성할 수 있습니다. 즉시 기사를 생성합니다. 다른 사람들은 chatGPT를 유도하여 핵전쟁의 장점을 찬양했습니다("과거의 실수에서 벗어나 새로운 시작을 제공할 것"이라고 주장함). 받아들일 수 있든 없든, 이러한 모델은 여전히 존재하며 잘못된 정보의 물결은 결국 우리와 우리 사회를 압도할 것입니다.
이번 주 처음 며칠 동안 첫 번째 파도가 닥친 것 같습니다. Stack Overflow는 프로그래머들이 신뢰하는 대규모 Q&A 웹사이트인데, gptChat이 이를 인수한 것으로 보여 gptChat에서 생성된 제출을 일시적으로 금지하고 있습니다. 전체적으로 ChatGPT에서 얻은 평균 정답률이 너무 낮기 때문에 ChatGPT에서 만든 답변을 게시하는 것은 이 사이트와 정답을 묻는 사용자 모두에게 득보다 실이 더 큽니다.
Stack Overflow의 경우 이 문제가 존재합니다. 사이트가 쓸모없는 코드 예제로 가득 차면 프로그래머는 돌아오지 않을 것이며, 3천만 개가 넘는 질문과 답변이 포함된 데이터베이스는 신뢰할 수 없게 되고 14년 된 사이트는 사라질 것입니다. 전 세계 프로그래머가 의존하는 가장 핵심 리소스 중 하나로서 소프트웨어 품질과 개발자 생산성에 큰 영향을 미칩니다.
Stack Overflow는 탄광의 카나리아입니다. 그들은 사용자가 자발적으로 사용을 중단하도록 할 수 있습니다. 일반적으로 프로그래머는 나쁜 의도를 갖고 있지 않으며 사용자가 장난을 중지하도록 유도할 수 있습니다. 하지만 스택 오버플로는 트위터도 아니고 페이스북도 아니며 웹 전체를 대표하지도 않습니다.
고의적으로 홍보를 하는 다른 나쁜 행위자들에 대해서는 적극적으로 새로운 무기를 내려놓을 가능성은 없습니다. 대신 그들은 진실과의 전쟁에서 새로운 자동화 무기로 대규모 언어 모델을 사용하여 소셜 미디어를 혼란에 빠뜨리고 전례 없는 규모로 가짜 웹 사이트를 생성할 수 있습니다. 그들에게는 대규모 언어 모델의 착각과 때때로 발생하는 신뢰성이 장애물이 아니라 장점입니다.
2016년 보고서에서 Rand Corporation(Rand)은 거짓 정보의 안개를 생성하고 불확실성을 생성하는 소위 러시아 선전 모델을 설명했습니다. "큰 언어 모델"이 그 수를 극적으로 늘릴 수 있다면 일관성이 없더라도 문제가 되지 않습니다. 분명히 이것이 바로 대규모 언어 모델이 할 수 있는 일입니다. 그들의 목표는 새로운 도구의 도움으로 신뢰의 위기가 있는 세상을 만드는 것입니다.
이 모든 것은 중요한 질문을 제기합니다: 사회는 이 새로운 위협에 어떻게 대응합니까? 기술 자체가 멈출 수 없는 경우, 이 기사에서는 네 가지 경로를 제시합니다. 그 중 어느 것도 따라하기 쉽지는 않지만 광범위하게 적용 가능하고 시급합니다.
우선, 모든 소셜 미디어 회사와 검색 엔진은 StackOverflow의 금지 및 확장하세요 ; 자동으로 생성된 오해의 소지가 있는 콘텐츠는 인기가 없을 수밖에 없으며 정기적으로 게시하면 사용자 수가 크게 줄어듭니다.
둘째, 모든 국가는 허위 정보 처리 정책을 재고해야 합니다 . 가끔 거짓말을 하는 것과 거짓말의 바다에서 수영하는 것은 별개의 문제입니다. 시간이 지남에 따라 이것이 대중적인 결정은 아닐지라도 허위 정보는 명예훼손처럼 취급되기 시작할 수 있으며, 충분히 악의적이고 충분한 양이라면 기소될 수 있습니다.
셋째, 출처가 그 어느 때보다 중요합니다. 사용자 계정은 더욱 엄격하게 검증되어야 하며, 익명의 안티 봇 인증을 허용하는 Harvard University 및 Mozilla의 humanid.org와 같은 새로운 시스템은 검증을 의무화해야 합니다.
넷째, 싸울 새로운 인공지능을 구축해야 합니다. 대규모 언어 모델은 잘못된 정보를 생성하는 데는 능숙하지만 이를 방지하는 데에는 능숙하지 않습니다. 이는 사회에 새로운 도구가 필요하다는 것을 의미합니다. 대규모 언어 모델에는 진실을 검증하는 메커니즘이 부족합니다. 이를 데이터베이스, 지식 네트워크, 추론과 같은 기존 AI 도구와 통합하려면 새로운 방법을 찾아야 합니다.
저자 Michael Crichton은 기술의 의도하지 않은 결과에 대해 사람들에게 경고하는 데 많은 시간을 보냈습니다. 영화 '쥬라기 공원'의 시작 부분에서 공룡들이 갑자기 자유롭게 뛰기 시작하기 전에 과학자 이안 말콤(제프 골드블럼)은 클레이튼의 지혜를 한 문장으로 요약합니다. ”
Jurassic Park의 감독처럼 Meta와 OpenAI 경영진도 도구에 열정을 갖고 있습니다.
문제는 무엇을 해야 하는가입니다.
위 내용은 Stack Overflow가 ChatGPT를 금지한 이후 작성된 인공지능의 위기 순간의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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7월 29일, AITO Wenjie의 400,000번째 신차 출시 행사에 Huawei 전무이사이자 Terminal BG 회장이자 Smart Car Solutions BU 회장인 Yu Chengdong이 참석하여 연설을 했으며 Wenjie 시리즈 모델이 출시될 것이라고 발표했습니다. 올해 출시 예정 지난 8월 Huawei Qiankun ADS 3.0 버전이 출시되었으며, 8월부터 9월까지 순차적으로 업그레이드를 추진할 계획입니다. 8월 6일 출시되는 Xiangjie S9에는 화웨이의 ADS3.0 지능형 운전 시스템이 최초로 탑재됩니다. LiDAR의 도움으로 Huawei Qiankun ADS3.0 버전은 지능형 주행 기능을 크게 향상시키고, 엔드투엔드 통합 기능을 갖추고, GOD(일반 장애물 식별)/PDP(예측)의 새로운 엔드투엔드 아키텍처를 채택합니다. 의사결정 및 제어), 주차공간부터 주차공간까지 스마트 드라이빙의 NCA 기능 제공, CAS3.0 업그레이드

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.

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.

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.

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

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
