설문 조사에 따르면 AI가 인간의 일자리를 앗아가기 시작했으며, 5월에 미국에서 거의 4,000명이 일자리를 잃었습니다.
미국 인재 이동 컨설팅 회사인 Challenger, Gray & Christmas의 데이터에 따르면 인공지능으로 인해 지난 5월 미국에서 창의, 행정, 사무 분야를 포함한 약 4,000개의 일자리가 사라졌습니다.
Challenger, Gray & Christmas는 목요일에 미국 내 고용주들이 5월에 80,000개 이상의 일자리를 삭감했다고 보고했습니다. 이는 전월보다 20% 증가했으며 작년 같은 기간보다 거의 4배 증가한 수치입니다. 이 중 인공지능으로 인해 3,900명이 일자리를 잃었고, 이는 전체 일자리 손실의 약 5%에 해당하며, 이는 5월 고용주가 꼽은 해고 사유 중 7위를 차지했습니다.
이번 정리해고는 기업들이 글쓰기 등 창의적 업무는 물론 행정, 사무 업무까지 다양한 업무를 자동화하기 위해 첨단 인공지능 기술을 도입하기 위해 안간힘을 쓰는 데 따른 것이다. Bloomberg Intelligence의 분석가 보고서에 따르면 지난 가을 OpenAI의 ChatGPT 출시로 명백해진 주요 기술 발전에 힘입어 인공 지능 산업은 1조 달러 이상으로 성장할 것으로 예상됩니다.
Washington Post는 이번 주에 두 명의 카피라이터가 고용주(또는 고객)가 ChatGPT가 작업을 더 저렴하게 수행할 수 있다고 생각했기 때문에 생계를 잃었다고 보도했습니다. CNET과 같은 일부 매체는 인공 지능을 사용하여 기사를 작성하는 동안 기자를 해고했으며 나중에 표절 문제를 수정해야 했습니다. 섭식 장애 상담 서비스는 올해 초 노동 조합 직원을 대체하기 위해 챗봇을 사용했지만 최근에는 사람들에게 의심스러운 다이어트 조언을 제공한 후 봇을 오프라인으로 전환해야 했습니다.
IT House는 이전에 3월 투자 은행 Goldman Sachs가 보고서에서 인공 지능이 결국 전 세계 3억 개의 정규직 일자리를 대체하고 특히 일반적으로 고려되는 산업에서 거의 5분의 1에 달하는 고용에 영향을 미칠 수 있다고 예측했다고 보도한 바 있습니다. 행정직, 법조계 등 사무직 일자리는 자동화로 인해 더 큰 타격을 받을 것입니다.
그러나 분석가들은 인간 작업자를 대체한 이전 기술과 마찬가지로 생성 AI도 새로운 일자리를 창출할 것이며 이 신흥 산업은 이제 막 시작되고 있다고 지적합니다.
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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.

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

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.

8월 6일 본 홈페이지 소식에 따르면, 오늘 블룸버그 보도에 따르면 델 테크놀로지스는 영업팀 개편의 일환으로 직원을 해고한다. 구조조정 조치에는 AI 제품과 서비스에 중점을 둔 새로운 팀을 구성하는 것도 포함된다. 영업팀 임원인 빌 스캐넬(Bill Scannell)과 존 번(John Byrne)은 월요일 델 직원들에게 보낸 메모에서 "우리는 더 가벼워지고 있다"며 "우리는 인공지능에 초점을 맞춘 팀 외에도 회사가 관리를 간소화하고 투자 우선순위를 재조정하고 있다"고 말했다. 데이터 센터 영업 방식이 바뀔 것입니다. 대변인은 얼마나 많은 일자리가 영향을 받을지에 대해서는 언급을 거부했습니다. 대변인은 “시장을 겨냥한 팀의 재편과 일련의 조치를 통해 우리는 보다 슬림한 회사로 거듭나고 있다”고 말했다.

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
