Der chinesische Mathematiker Terence Tao leitet die Arbeitsgruppe für generative KI im Weißen Haus, und Li Feifei wird in der Gruppe sprechen

·Die vom Beraterrat des Präsidenten für Wissenschaft und Technologie eingerichtete Arbeitsgruppe „Generative KI“ soll dabei helfen, die wichtigsten Chancen und Risiken im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bewerten und den Präsidenten der Vereinigten Staaten zu beraten, wie diese sichergestellt werden können Technologien werden so fair, sicher und verantwortungsvoll wie möglich entwickelt und eingesetzt. Meinung.

AMD-CEO Lisa Su und Google Cloud Chief Information Security Officer Phil Venables sind ebenfalls Mitglieder dieser Arbeitsgruppe.

Chinesischer Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao.

Am 13. Mai Ortszeit gab der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao bekannt, dass er und die Physikerin Laura Greene gemeinsam die Gründung des US Presidential Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) Artificial Intelligence leiten werden Arbeitsgruppe. Die Gruppe wird während der PCAST-Konferenz am 19. Mai Ortszeit ein öffentliches Treffen abhalten. Demis Hassabis, der Vater von AlphaGo und Gründer von DeepMind, und Professor Li Feifei von der Stanford University werden bei dem Treffen Reden halten.

Die Arbeitsgruppe „Generative Künstliche Intelligenz“ des US-Präsidenten Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) wird am 19. Mai Ortszeit eine öffentliche Sitzung abhalten.

Der chinesisch-amerikanische Mathematiker und Fields-Medaillengewinner Terence Tao gab die Neuigkeiten in seinem Blog bekannt.

Laut dem Blog von Tao Zhexuan untersucht die Arbeitsgruppe für generative künstliche Intelligenz hauptsächlich die Auswirkungen der generativen künstlichen Intelligenztechnologie im wissenschaftlichen und sozialen Bereich, einschließlich groß angelegter textbasierter Sprachmodelle wie ChatGPT und Bildern wie DALL -E 2- und Midjourney-Generatoren sowie Modelle für wissenschaftliche Anwendungen wie Proteindesign oder Wettervorhersage. Erwähnenswert ist, dass auch AMD-CEO Lisa Su und Google Cloud Chief Information Security Officer Phil Venables Mitglieder dieser Arbeitsgruppe sind.

Mitglied der Arbeitsgruppe „Generative Künstliche Intelligenz“ des U.S. President’s Council of Advisors on Science and Technology (PCAST).

Laut einem Artikel, der vom Weißen Haus der USA auf seiner offiziellen Website veröffentlicht wurde, zielt die von PCAST ​​eingerichtete Arbeitsgruppe „Generative Künstliche Intelligenz“ darauf ab, dabei zu helfen, die wichtigsten Chancen und Risiken im Bereich der künstlichen Intelligenz zu bewerten und diese Entwicklung sicherzustellen und Einsatz so fair, sicher und verantwortungsvoll wie möglich sind. Diese Technologien liefern dem Präsidenten der Vereinigten Staaten Input.

Der Artikel definiert generative künstliche Intelligenz als eine Art KI-System, das nach dem Training an einem großen Datensatz verwendet werden kann, um auf der Grundlage gegebener Eingabeaufforderungen Text, Bilder, Videos oder andere Ausgaben zu generieren. Diese Technologien entwickeln sich rasant weiter und haben das Potenzial, viele Aspekte des modernen Lebens zu revolutionieren. Diese Werkzeuge werden in der wissenschaftlichen Forschung zur Entwicklung neuer Medikamente, Proteine ​​und Materialien eingesetzt und sollen den Prozess wissenschaftlicher Entdeckungen erleichtern. In der Medizin hat generative KI das Potenzial, Empfehlungen für medizinisches Fachpersonal zu geben. Diese Tools können das Schreiben von Computercode sowie das Verfassen von Präsentationen und Zusammenfassungen am Arbeitsplatz beschleunigen.

In dem Artikel wird außerdem darauf hingewiesen, dass generative künstliche Intelligenzmodelle auch für böswillige Verhaltensweisen wie die Erstellung falscher Informationen, die Verbreitung von Fehlinformationen und die Nachahmung persönlicher Identitäten eingesetzt werden können. Wenn generative KI ohne Schutzmaßnahmen eingesetzt wird, könnte sie die Gesellschaft polarisieren, Vorurteile und Ungleichheit in der Gesellschaft verschärfen und ganz allgemein die Demokratie gefährden, indem sie es den Bürgern erschwert, zu verstehen, was in der Welt geschieht. Darüber hinaus können generative KI-Systeme die Privatsphäre verletzen und geistiges Eigentum zerstören.

Der Präsident wird von der PCAST-Arbeitsgruppe für generative künstliche Intelligenz beraten, die zusätzliche Bedürfnisse und Möglichkeiten identifiziert und die besten Möglichkeiten vorschlägt, diese anzugehen.

Beim Treffen am 19. werden zwei Expertengruppen der Arbeitsgruppe Generative Künstliche Intelligenz die aktuelle Situation in diesem Bereich vorstellen. Zu den Referenten gehören:

KI ermöglicht Wissenschaft:

Anima Anandkumar (Direktorin für maschinelle Lernforschung bei NVIDIA, Professorin für Computer- und Mathematikwissenschaften am Caltech)

Demis Hassabis (Gründerin von DeepMind)

李飞飞(Professor für Informatik an der Stanford University)

Al-Auswirkungen auf die Gesellschaft:

Sendhil Mullainathan (Professorin für Informatik und Verhaltenswissenschaften, University of Chicago Booth School of Business)

Daron Acemoglu (Professor für Wirtschaftswissenschaften am MIT)

Sarah Kreps (Professorin für Regierung, Cornell University)

Tao Zhexuan sagte, dass die Arbeitsgruppe öffentliche Beiträge einholt, um herauszufinden, wie der vorteilhafte Einsatz generativer künstlicher Intelligenz identifiziert und gefördert und der beste Weg zur Risikoreduzierung gefunden werden kann. „Unser erster Fokus liegt auf dem herausfordernden Thema, wie man durch KI erzeugte Desinformation und Deepfakes erkennt, bekämpft und eindämmt, ohne die freie Meinungsäußerung und das öffentliche Engagement mit gewählten Amtsträgern zu opfern, die für das Funktionieren einer gesunden Demokratie in der Zukunft erforderlich sind Anfragen rund um andere Aspekte der KI-Generierung.“

Die Entstehung von ChatGPT hat große Aufmerksamkeit von Top-Mathematikern wie Terence Tao auf sich gezogen, der begann zu untersuchen, wie man künstliche Intelligenz zur Unterstützung bei der Erledigung von Arbeiten einsetzen kann. In einem Artikel im „Nature“-Magazin „Wie verändert KI die Mathematik?“ „Der Aufstieg von Chatbots unterstreicht die Bedeutung von Gesprächen“, sagte Andrew Granville, Zahlentheoretiker an der Universität von Montreal in Kanada, „Wir beschäftigen uns mit einer ganz konkreten Frage: Werden Maschinen die Mathematik verändern?“ „Die Tatsache, dass große Mathematiker wie Fields-Medaillengewinner und andere sehr berühmte Mathematiker sich jetzt für dieses Fachgebiet interessieren, zeigt, dass es sich auf eine Weise verändert, wie es noch nie zuvor so heiß war“

Zuvor schrieb Terence Tao im dezentralen sozialen Netzwerk Mastodon: „Ich kann klar sagen, dass GPT-4 mir heute zum ersten Mal eine Menge mühsamer Arbeit erspart hat.“ Während des Versuchs hat Terence Tao viele der versteckten Funktionen von ChatGPT entdeckt. B. nach Formeln suchen, Dokumente im Codeformat analysieren, Sätze in wissenschaftlichen Arbeiten umschreiben usw. Manchmal kann ChatGPT auch semantische Suchen nach unvollendeten mathematischen Problemen durchführen, um einige Tipps zu generieren.

Er verglich auch die komparativen Vorteile zwischen ihm und aktuellen generativen künstlichen Intelligenz-Tools:

Ich habe genug Technologie entwickelt, um meinen Arbeitsablauf für die Aufgaben, die ich jeden Tag erledige, zu optimieren, und KI-Tools bieten mir keinen großen Mehrwert. Am offensichtlichsten beim Mathematikstudium, aber auch beim Schreiben von E-Mails. Ich habe ein Plugin installiert, mit dem GPT-4 eine E-Mail-Antwort schreiben kann, wenn ich auf eine Schaltfläche klicke, aber ich verwende es fast nie, weil ich nach jahrzehntelanger Übung in der Lage bin, schnell entsprechende E-Mail-Antworten zu schreiben.

Für Aufgaben, für die ich etwas Fachwissen, aber wenig Übung habe, sind KI-Tools hilfreich: Oft kann ich damit einen ersten Entwurf des Outputs erstellen, den ich dann validieren und überarbeiten oder zumindest als Inspirationsquelle nutzen kann . Manchmal kommt die Inspiration aus den Fehlern der KI, was mit der Idee von Cunninghams Gesetz übereinstimmt, aber effektiver ist, als zu versuchen, das Problem selbst zu lösen. Beispiele dieser Art umfassen Datenverarbeitung, Übersetzung und Textformate, die ich selten verwende, wie zum Beispiel öffentliche Reden und Regeldokumente.

Für Aufgaben, für die ich wenig Fachwissen habe und die keine extreme Qualität und Zuverlässigkeit erfordern, ist es möglich, einfach das KI-Tool zu fragen und seinen Vorschlägen mehr oder weniger zu folgen. Hier fungiert KI als etwas komfortablere Version einer herkömmlichen Suchmaschine.

Schließlich muss ich für Aufgaben, für die ich kein Fachwissen habe, aber Qualität und Zuverlässigkeit benötige, die weder KI noch ich selbst lösen können, menschliche Experten hinzuziehen, wie zum Beispiel die Reparatur eines komplexen, teuren und empfindlichen Geräts.

Ein interessanter Versuch ist, dass Tao Zhexuan ChatGPT gebeten hat, den „Kummer-Satz“ (der verwendet wird, um zu beschreiben, wie man die optimale Lösung unter Einschränkungen findet) aus der Beschreibung zu identifizieren. Obwohl ChatGPT nicht die richtige Antwort geben kann, kann es dennoch gemäß der Formel von Lejeune Legendre geben eine grobe Antwort. In Bezug auf die Leistung von ChatGPT sagte Tao Zhexuan, dass künstliche Intelligenz in der Mathematik eine Rolle spielt, indem sie eine vorläufige ungefähre Antwort liefert und dann in Kombination mit einer herkömmlichen Suchmaschine die richtige Antwort leicht gefunden werden kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDer chinesische Mathematiker Terence Tao leitet die Arbeitsgruppe für generative KI im Weißen Haus, und Li Feifei wird in der Gruppe sprechen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!