ChatGPT와 다른 사람들은 오류가 발생하기 쉽고 AI가 무료로 작동하지 않을 것입니다.

ChatGPT와 같은 대규모 모델의 출시는 많은 사람들에게 스트레스와 걱정을 안겨주었고, 곧 AI가 자신의 자리를 대신할 것이라고 걱정하고 있습니다. 이와 관련하여 OpenAI는 ChatGPT의 영향이 모든 소득 수준에 적용되며 고소득 직업이 더 큰 위험에 직면할 수 있음을 보여주는 연구도 발표했습니다. 사실은 무엇입니까?

만족스러운 작업이라도 모든 작업을 자동화해야 할까요?

이것은 대규모 인공 지능 실험에 대한 유예를 요구하는 Future of Life Institute에서 최근 제기한 몇 가지 질문 중 하나입니다. 현재 Elon Musk, Steve Wozniak 및 Andrew Yang이 10,000명이 넘는 사람들 중 하나입니다. 이니셔티브에 서명했습니다. 과장된 이야기가 있을 수도 있지만 여전히 심각하게 들립니다. 하지만 AI를 사용하여 모든 작업을 정확히 자동화할 수 있는 방법은 무엇일까요? 이것이 바람직한지 여부는 제쳐두고 생각해보세요. 정말 가능합니까?

MIT 연결과학연구소 더글러스 김 연구원은 “실질적인 장애물은 OpenAI와 Google Bard에서 볼 수 있는 일반적인 인공지능 기능의 등장과 인터넷이나 클라우드 인프라 서비스의 조기 보편적 가용성이라고 생각한다”고 말했다. 사용 가능한 것은 비슷합니다. 앞서 언급한 것처럼 아직 수억 명의 근로자가 광범위하게 사용할 준비가 되어 있지 않습니다.

연구자들도 AI 혁신의 속도를 따라잡을 수 없습니다

Douglas Kim은 혁신적인 기술이 빠르게 확산될 수 있지만 유용하고 사용하기 쉬운 것으로 입증될 때까지 널리 채택되지 않는 경우가 많다고 지적합니다. -응용 프로그램을 사용하십시오. 그는 생성 AI가 얼리 어답터의 핵심 대상을 넘어서기 위해서는 특정 비즈니스 애플리케이션이 필요하다고 언급했습니다.

Augment Company의 AI 책임자인 Matthew Kirk도 비슷한 견해를 가지고 있습니다. "AI 산업에서 일어나고 있는 일은 인터넷 초기에 일어났던 일과 비슷하다고 생각합니다. 그 당시 인터넷은 매우 혼란스럽고 표준이 없었습니다. 사람들이 따르는 표준을 결정하려면 시간을 측정하는 것만큼 평범한 일도 매우 복잡합니다."

표준화는 고통스러운 부분입니다. 인공지능의 발달. 모델을 훈련하고 결과를 미세 조정하는 데 사용되는 방법은 기밀이므로 작동 방식에 대한 근본적인 질문에 답하기가 어렵습니다. OpenAI는 수많은 표준화된 테스트를 통과할 수 있는 GPT-4의 능력을 선전해 왔습니다. 하지만 모델이 실제로 테스트를 이해합니까, 아니면 단순히 정답을 재현하도록 훈련을 받았습니까? 이는 새로운 작업을 처리하는 능력이 무엇을 의미합니까? 연구자들은 이 답변이나 결론에 도달하는 데 사용되었을 수 있는 방법에 동의할 수 없는 것 같습니다.

GPT 3.5와 GPT 4의 표준화된 테스트 점수 차트를 비교하면

OpenAI의 GPT-4는 많은 표준화된 테스트에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 진정으로 이해하고 있는 걸까요, 아니면 정답에 대해 훈련을 받은 걸까요?

표준이 합의되더라도 GPT-4 또는 기타 생성 AI 시스템과 같은 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하는 AI 기반 도구에서 널리 사용하는 데 필요한 물리적 하드웨어를 설계하고 생산하는 것은 어려울 수 있습니다. Optiver의 글로벌 연구 인프라 책임자인 Lucas A. Wilson은 AI 산업이 가능한 가장 복잡한 LLM(대형 언어 모델)을 생산하기 위한 경쟁을 벌이고 있다고 믿습니다. 결과적으로 모델을 훈련하는 데 필요한 계산 리소스가 급격히 증가합니다.

인간과 마찬가지로 AI도 무료로 작동하지 않습니다

동시에 개발자는 제한 사항을 해결하는 방법을 찾아야 합니다. 강력한 대형 언어 모델(LLM)을 처음부터 훈련하면 독특한 기회가 생길 수 있지만 이는 자금이 잘 갖춰진 대규모 조직에서만 사용할 수 있습니다. 기존 모델을 활용할 수 있는 서비스를 구현하는 것이 훨씬 저렴합니다(예: Open AI의 ChatGPT-3.5 Turbo의 API 액세스 가격은 영어 단어 1,000개당 약 $0.0027입니다). 그러나 AI 기반 서비스가 대중화되면 비용은 계속 증가할 것입니다. 어느 경우든 제한 없이 사용할 수 있는 AI를 출시하는 것은 비현실적이며 개발자는 어려운 선택을 하게 될 것입니다.

내러티브 게임을 만들기 위해 AI 플랫폼을 구축하는 스타트업인 Hidden Door의 CEO이자 공동 창업자인 Hilary Mason은 다음과 같이 말했습니다. “일반적으로 AI를 기반으로 설립된 스타트업은 프로그래밍 인터페이스(API)에 대한 의존도를 모든 특정 공급업체에 적용해야 합니다. GPU를 핵심으로 사용하지 않는 아키텍처를 구축할 수도 있지만 이를 위해서는 상당한 경험이 필요합니다. "

Hidden Door는 사용자가 인공 지능. 이것은 내러티브 게임을 생성하기 위한 AI 기반 스크린샷 도구입니다. 사용자는 포함된 여러 역할과 프롬프트 중에서 선택할 수 있습니다.

생성 AI를 기반으로 구축된 대부분의 서비스에는 매월 생성되는 콘텐츠 양에 대한 고정 한도가 있습니다. 이러한 전문 서비스 비용은 기업의 비용을 증가시켜 사람들의 작업 작업에 대한 지능적인 자동화 속도를 늦출 수 있습니다. 방대한 리소스를 갖춘 OpenAI조차도 현재 로드에 따라 ChatGPT의 유료 사용자를 제한합니다. 이 글을 쓰는 시점에서는 3시간마다 25개의 GPT-4 쿼리로 제한됩니다. 따라서 이는 업무에 ChatGPT를 사용하려는 모든 사람에게 큰 문제입니다.

AI 기반 도구 개발자는 좋은 사용자 인터페이스를 디자인하는 컴퓨터만큼이나 오래된 과제에 직면해 있습니다. 많은 작업을 수행할 수 있는 강력한 LLM(대형 언어 모델)은 비교할 수 없는 도구여야 하지만, 이를 사용하는 사람이 어디서부터 시작해야 할지 모른다면 작업 수행 능력은 중요하지 않습니다. Kirk는 ChatGPT가 사용하기 쉽지만 사용자가 특정 작업에 집중해야 할 때 채팅을 통해 AI와 상호 작용하는 개방성이 압도적일 수 있다고 지적했습니다.

Kirk는 다음과 같이 말했습니다. “과거 경험을 통해 도구를 완전히 열어두면 사용자를 돕기보다는 혼란스럽게 만드는 경향이 있다는 것을 알고 있습니다. 끝없는 출입구가 있는 홀이라고 생각하면 됩니다. 우리는 사용자에게 가장 적합한 문을 결정하기 위해 여전히 해야 할 일이 많습니다. Mason도 비슷한 관찰을 했습니다. 그는 "ChatGPT가 주로 GPT-3을 위한 것과 같습니다. UX 최적화와 마찬가지로 제 생각에는 UI 디자인에서도 AI 모델을 효과적으로 활용해야 합니다. AI를 활용하는 훈련 자체가 LLM의 특수한 문제로 이미 논란을 불러일으키기도 했습니다. 민감하고 중요한 작업을 위한 AI 도구를 구축하는 과정을 방해했습니다. LLM은 독특한 텍스트를 생성하고, 농담을 하고, 가상의 인물에 대한 이야기를 만들어내는 놀라운 능력을 가지고 있습니다. 그러나 정밀도와 정확성이 작업의 핵심인 경우 LLM은 존재하지 않는 잘못된 출처나 잘못된 진술을 사실로 취급하는 경우가 많기 때문에 이 기술은 방해가 됩니다.

Kim은 다음과 같이 말했습니다. 규제가 엄격한 일부 산업(은행, 보험, 의료)에서는 회사의 특정 기능 부서에서 차별을 방지하기 위해 매우 엄격한 데이터 개인 정보 보호와 기타 규제 요구 사항 간의 관계를 조정하는 것이 어렵습니다. 이러한 규제 산업에서는 AI가 코스 논문을 작성하는 동안 피할 수 있는 실수를 하도록 할 수 없습니다.

기업에서는 AI 도구에 대한 전문 지식을 갖춘 직원을 고용하기 위해 안간힘을 쓰고 있을 수 있습니다. 인공지능 보안 및 연구 회사인 Anthropic은 최근 프롬프트 엔지니어 및 사서 구인 광고를 통해 헤드라인을 장식했으며, 후보자는 "다른 업무 외에 고품질, 고품질 환경"을 구축할 책임이 있다고 명시했습니다. 다양한 작업을 수행하기 위한 프롬프트 체인 라이브러리입니다." 연봉 $175,000 ~ $335,000.

그러나 Wilson은 AI 도구를 효과적으로 사용하는 데 필요한 전문 지식과 AI가 제공하겠다고 약속하는 효율성 사이에 긴장이 있다고 봅니다.

"이미 더 복잡하거나 추상적인 업무에 집중하고 있는 직원들을 해방시켜 LLM 교육이라는 새로운 업무를 수행할 인재를 어떻게 모집합니까?"라고 물었습니다. "아직 명확한 답을 못 봤어요."

이러한 문제에도 불구하고 인공 지능으로 작업을 강화하는 것은 여전히 ​​가치가 있을 수 있습니다. 컴퓨터 혁명의 경우에는 분명히 그랬습니다. 많은 사람들이 Word와 Excel 도구를 사용하기 위해 교육이 필요했지만 타자기나 차트 종이가 더 나은 대안이라고 제안하는 사람은 거의 없었습니다. 미래생명연구소의 서한에는 “만족스러운 일자리를 포함한 모든 일자리를 자동화로 대체하고 있다”고 우려하고 있다. 그러한 미래에는 적어도 반년 이상이 걸리겠지만, 인공지능 혁명은 이제 시작이고, 오늘로부터 10년 후에도 인공지능 혁명의 그림은 계속 펼쳐질 것이다.

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