인공지능이 얼마나 무서운가?
옐런 미국 재무장관은 12월 15일 미국 규제 당국이 2024년에 인공지능과 인공지능이 제기할 수 있는 위협을 최우선 과제로 삼을 것이라고 말했습니다. 올해 미국 금융안정감독위원회는 금융 서비스에 인공지능을 활용하는 것이 금융 시스템의 약점이라고 구체적으로 지적했다. 이 분야에서 책임 있는 혁신을 지원하면 금융 시스템이 효율성 향상과 같은 이점을 얻을 수 있지만 기존 위험 관리 원칙과 규칙도 적용되어야 합니다.
과거에는 인공지능의 급속한 발전에 직면하여 사람들은 인공지능이 널리 사용되면 상당수의 사람들이 일자리를 잃을 것이라고 믿었습니다. 기회. 특히 직장인은 일자리를 잃을 가능성이 더 높습니다. 이제 인공지능의 급속한 발전과 과도한 적용으로 인해 발생할 수 있는 위험과 과제는 상상 이상으로 훨씬 더 크고 빠르게 다가옵니다.
사실 인공지능이 기술 혁명만 가져오고 노동 생산성 향상과 인력 수요 감소에만 초점을 맞춘다면 큰 모순이 발생하지 않을 수도 있습니다. 결국, 국가는 이전 산업혁명의 경험을 바탕으로 인공지능의 광범위한 사용으로 인한 고용 영향을 보충하기 위해 인공지능 이외의 새로운 고용 공간과 채널을 쉽게 찾을 수 있습니다. 예를 들어 노인 돌봄 산업, 보건 산업 등은 인공지능의 광범위한 활용으로 인해 대규모 고용 공간을 열어줄 수 있다. 취업자에 대한 개념의 변화가 필요하더라도 외부 압력과 내부 생존 압력이 복합적으로 작용하면 주민들의 고용 개념이 바뀔 것입니다.
그러나 인터넷의 광범위한 사용이 상대적으로 심각한 네트워크 보안을 낳은 것처럼, 인공지능의 광범위한 사용은 보안의 모든 측면에 필연적으로 영향을 미치고 영향을 미칠 것입니다. 특히 금융 보안과 정보 보안은 인공 지능입니다. 가져올 수 있는 가장 큰 영향과 영향은 조심하지 않을 경우 막대한 리스크를 남기고, 금융산업의 안정과 주민생활의 안전에 헤아릴 수 없는 손실을 초래할 수 있으며, 심지어 금융의 완전한 마비까지 초래할 수 있다는 것입니다. 업계와 주민들은 항상 위험에 처해 있습니다.
미국이 인공지능이 금융 안정성과 보안에 미치는 영향을 그토록 중요하게 여기는 이유는 미국이 금융 산업이 발달했고, 금융 산업이 미국 경제, 기술, 사회를 지탱하는 중요한 부분이기 때문입니다. 그리고 심지어 군대에서도. 금융 산업이 심각한 위험에 직면하게 되면 미국의 경제 구조, 금융 시스템 및 사회 구조가 크게 영향을 받게 될 것입니다. 이는 경각심을 불러일으키는 것이 아니라 변경할 수 없는 사실입니다
핵심은 인공지능의 발전 속도가 사람들의 상상을 완전히 뛰어넘었고, 금융 분야를 포함한 규제 시스템의 개선 및 개선 속도를 뛰어넘었다는 점입니다. 이 현상은 인공지능에서 시작된 것이 아니라, 다른 분야의 감독 속도가 인터넷의 발전 속도를 따라잡지 못해 정보 유출, 정보 보안, 심지어 여러 분야에서 정보가 조작되고 있습니다. 인사매매 등의 문제는 경제안전, 사회보장, 기업안전, 주민안전에 심각한 피해를 가져왔다.
인공지능이 업계에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향은 인터넷보다 더 분명하고 차별화됩니다. 긍정적인 효과는 크며, 특히 업무 효율성은 인공지능의 적용을 통해 크게 향상될 것입니다. 동시에 인공지능은 완전히 독립적으로 작동하기보다는 인간의 통제 하에 작동하기도 합니다. 인공지능은 사람이 조종하는 것이기 때문에, 어떤 사람들이 조종하는지에 대한 의문은 필연적으로 있을 것입니다. 나쁜 의도와 나쁜 의도를 가진 사람들에 의해 인공지능이 조작된다면, 그것이 어떤 위험과 영향을 미칠지 예측하는 것은 불가능합니다. 금융 산업은 현대 경제의 혈액입니다. 이를 보장할 안정적이고 안전한 시스템이 없다면 경제 안보, 사회 보장 등에 심각한 영향을 미칠 것입니다.
물론 미국만이 인공지능 문제에 주목해야 하는 것은 아닙니다. 모든 국가는 인공지능이 널리 사용된 후 금융 보안에 미칠 수 있는 영향과 영향에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 인공지능의 보급 다음으로 가장 중요한 과제이기도 하다. 그렇지 않으면 인공지능은 정말 금융산업을 완전히 마비시킬 수 있고, 경제, 사회, 기업, 주민의 생산과 생활에 치명적인 영향을 미칠 수도 있습니다.
인류는 과학기술 진보의 결과인 인공지능 시대에 진입했습니다. 이는 기술이 삶을 변화시키는 결과이기도 하며, 기술이 시장과 미래를 승리한 결과이기도 합니다. 그러나 인공지능에 내재된 위험 특성, 그리고 오늘날까지 인류가 발전하면서 탐욕, 악 등은 과학과 기술의 발전에도 불구하고 사라지지 않은 채 오히려 어떤 사람들에게는 더욱 뚜렷해졌습니다. 당연히 개인이나 이익집단에 봉사하는 특성도 인공지능을 활용하게 될 것이다. 이러한 상황에서 적시에 감독하고 안전 보장 시스템을 구축하여 다양한 허점을 메우지 않는다면 인공지능의 부정적 영향은 무한히 확대되어 인간의 안전을 위협하게 될 것입니다. 이러한 관점에서 볼 때, 보안은 인공지능 시대에 가장 중요하게 고려해야 할 문제이며, 단순히 금융 보안만이 아니라 모든 면에서 강력하고 견고한 "방화벽", "안전망"이 보장되어야 합니다. "안정제".
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MetaFAIR는 대규모 기계 학습을 수행할 때 생성되는 데이터 편향을 최적화하기 위한 새로운 연구 프레임워크를 제공하기 위해 Harvard와 협력했습니다. 대규모 언어 모델을 훈련하는 데는 수개월이 걸리고 수백 또는 수천 개의 GPU를 사용하는 것으로 알려져 있습니다. LLaMA270B 모델을 예로 들면, 훈련에는 총 1,720,320 GPU 시간이 필요합니다. 대규모 모델을 교육하면 이러한 워크로드의 규모와 복잡성으로 인해 고유한 체계적 문제가 발생합니다. 최근 많은 기관에서 SOTA 생성 AI 모델을 훈련할 때 훈련 프로세스의 불안정성을 보고했습니다. 이는 일반적으로 손실 급증의 형태로 나타납니다. 예를 들어 Google의 PaLM 모델은 훈련 과정에서 최대 20번의 손실 급증을 경험했습니다. 수치 편향은 이러한 훈련 부정확성의 근본 원인입니다.

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