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予測：ハグフェイスCEOが2024年のAI業界における6つの大きな変化を明らかに！
- WBOY転載
- 2023-11-28 14:19:17618ブラウズ
2024 年、AI 業界はどのように進化するでしょうか?
OpenAI 会長のグレッグ ブロックマンは、昨年末にかつてこう予言しました。2023 年は、2022 年は AI 開発がまだ目覚めていないように見えるでしょう。
案の定、2023 年、AI 業界は本格的な爆発を迎えます。
昨日、世界最大の AI オープンソース コミュニティである Hugging Face の CEO である Clement Delangue 氏は、2024 年の業界の発展について 6 つの具体的な予測を行いました。
1. 某人気AI企業が倒産するか、超低価格で買収される。
オープンソース LLM は、ビデオ、生物学、化学、時系列などのクローズド ソース LLM に匹敵するレベルの機能を備えています。
3.AI他の分野でも大きな進歩がもたらされるでしょう。
4. 一般の人々は、AI による経済的および環境的コストについてより懸念するようになるでしょう。
5. 将来、マスメディアは人工知能によって生成されたコンテンツで満たされるでしょう
6. 1,000 万人の AI 開発者が顔に抱きつくそれは新たな雇用の機会を創出し、失業の急増にはつながらないだろう。
2023 年の AI 業界の躍進は、主に AI テクノロジー自体に反映されます。しかし、これら 6 つの新しい予測は、AI テクノロジーが 2024 年にさらにその輪を突破し、その画期的な影響が AI 業界の範囲をはるかに超えることを示しています。彼の 6 つの予測 予測が評価され、そのうち 3 つの予測の発生確率は 50% 以下であると考えられました
一部の人々は次のように考えています。 6 つの予測はすべて信頼できますが、そのうちのいくつかは現実になっています
AI 企業の第一波は破産するでしょう
クレメントはすぐに出てきて、物事をスムーズに進めてくれました。私は自分自身を予測していました。 
ネットユーザーは、Adept や Perplexity などのスタースタートアップの名前を挙げて、さまざまな憶測を立てています。
しかし、実際には、同様の状況がすでに発生しています。早ければ2023年にも。 Jasper AI は、かつての評価額が 15 億ドルを超えた AI スタートアップです。 「GPT 攻撃の元祖」として、同社は 7 月に人員削減と評価額の 80% 下落に関する否定的なニュースを報告しました。 GPT の開始により、OpenAI テクノロジーをベースとするさまざまな人工知能企業の将来性はますます限定されていくことが予想されます。 10 億米ドルを超える評価額から破産や低価格での買収に至るまで、それほど驚くべきことではありません。
オープンソース VS. クローズド ソース
オープンソースとクローズドソースのギャップAI のオープンソースとクローズド ソース、未来 AI がさらに拡大されるか縮小されるかにかかわらず、業界リーダー、AI オープンソース企業、科学研究者、およびユーザーは常に異なる意見を持っています。 AI のオープンソースとクローズド ソースの間のギャップが将来拡大するか縮小するかについて、人々は常に異なる見解を持っています。業界リーダー、AI オープンソース企業、研究者、ユーザーは常に異なる見解を持っています。
#一方、さまざまな分野で出現し続けているオープンソース モデルは、GPT-4 に近い、または GPT-4 を超えていると主張しています。
##最近、バークレーのチームは Starling-7B モデルを発表しました。これは、いくつかのベンチマーク テストで他のすべてのモデルを上回り、RLAIF テクノロジーを使用することで GPT-4 のレベルに近づきます
プロジェクトアドレス: https://starling.cs.berkeley.edu/
一部の特定のタスクでは GPT-4 に匹敵すると主張するオープン ソース モデルもいくつかあり、これには 7B サイズのモデルも含まれます
# オープンソース モデルの支持者は、クローズド ソース モデルの採用と比較して、オープンソース モデルの違いが反映されるまでに 3 ～ 5 年かかる可能性があると主張しています。
# 2 番目
# 「オープンソースとクローズドソースのコンピューティング能力には大きな差があるため、オープンソースがクローズドソースに追いつくのは依然として非常に困難です。」
生物学分野では、DeepMindのAlphaFoldがすでに人間の能力を超えている タンパク質の構造を高いレベルで予測し、生物学の最前線を直接突破した。
Microsoft は最近、生物学、計算化学、創薬、材料設計、科学研究の分野で GPT-4 を試したレポートを発表しました。偏微分方程式 (PDE) の解析は、学術研究のアシスタントとして貴重です。
紙のリンク: https://arxiv.org/abs/2311.07361
Microsoft によると研究者らによると、人工知能ツールは基礎科学研究の進歩を大幅に加速します
#現在、機械学習テクノロジーをさまざまな専門分野に適用するツールやプラットフォームが数多くあります
プロジェクトアドレス: https://chemintelligence.com/our-platform
## ＃ネチズンはまた、時系列（統計、信号処理、パターン認識、計量経済学などの応用科学および工学分野における時系列の使用を指す時系列）に関連する科学研究分野でAIが達成する可能性のある画期的な進歩についても懸念しています、数理ファイナンス）非常に楽観的です。
#一部のネチズンは、時系列関連の科学研究がなぜ非常に重要であるかを説明する論文を寄稿しました。
「ついに、誰かがこれを見て、時系列の優れた Transformer モデルが現れました。」
AI によって引き起こされるエネルギーと環境コスト
#マスク氏はポッドキャストで、AI業界における最も重要な第一原理の考え方について語った。彼は、エネルギーとインテリジェンスの出力比率の点で、Transformer モデルにはまだ多くの改善の余地があると考えています。
アムステルダム自由大学のデータ サイエンティスト、Alex de Vries による研究オランダは、2027 年までに人工知能サーバー ファームが年間 85 ～ 134 テラワット時のエネルギーを使用できると予測しています。 https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4 そして海外メディアもAI技術の発展により、将来的にエネルギーや水の消費量が急増することが多くの報道で指摘されています。 2027 年、AI のエネルギー消費量は、アルゼンチン、オランダ、スウェーデンの年間電力消費量、または世界のエネルギー需要の 0.5% に相当する可能性があります。 。 AI が生成した動画コンテンツと言っても過言ではありませんそして画像は、今、光の速さで移動しています。 1 ～ 2 年前には、このような AI アニメーションが完全に AI によって生成されるとは誰も想像できませんでした。 ドリームワークスの共同創設者は最近、人工知能によって今後 3 年間でアニメーション業界のコストが 90% 削減されると公言しました。 おそらく来年、アニメーション コンテンツの作成はさらに民主化され、その結果は、一夜にして世界を席巻する短いビデオのように、 Gen AI によって生成されたビデオは、ビデオ コンテンツの非常に重要な部分になるでしょう。 AI の労働市場への影響は、常に次のとおりです。 AI 業界の焦点であり、論争の焦点でもあります。 ハグフェイス CEO の予測は、ある程度、この質問に対する潜在的な答えになるかもしれません。 より多くの人がオープンソース AI 開発者業界に参加できれば、それによって生み出される雇用は、AI テクノロジーの開発によって代替される労働力を補うことができるでしょうか。 しかし、ほとんどのネチズンはこの論理に同意していないようです。 2 番目と 6 番目の項目は両方ともジョークです。Hugging Face にはさらに多くの開発者が登場するでしょうが、それでも AI は労働市場を再構築するでしょう。 結局のところ、サム アルトマンは、AI のせいで OpenAI の CEO に就任した後、2 日間短期間失業しました。 
AIGC がメディアに溢れている
AI の労働市場への影響
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