AI의 가장 큰 비밀 - 제작자는 이해하지 못하고 전문가가 분할

최첨단 AI 모델을 둘러싼 이해의 부족을 강조한 Anthropic의 최근 진술은 전문가들 사이에서 격렬한 논쟁을 불러 일으켰습니다. 이 불투명도는 진정한 기술 위기입니까, 아니면 더 정교한 AI로가는 길에 단순히 일시적인 장애물입니까?

AI 기술의 미지의 영역

기술 전문가이자 엔지니어링 교수 인 Ahmed Banafa 박사는 이러한 투명성 부족이 특히 의료, 법 집행 및 금융과 같은 고위험 부문에서 심각한 관심사라고 주장합니다. 그는 완전히 설명 할 수있는 시스템에서 고급 AI 모델의 현재 "블랙 박스"특성으로의 역사적 변화를 강조하여 빠른 발전에 대한 책임있는 혁신을 촉구합니다. 지속적인 연구 노력을 인정하면서 그는주의를 기울일 필요성을 강조합니다.

역사적 유사점 : 앞의 이해력

반대로 다른 전문가들은보다 미묘한 관점을 제공합니다. 유명한 AI 컨설턴트 인 Ben Torben-Nielsen은 FMRI 기술과 평행을 이룹니다. 효과적인 사용은 기본 물리학에 대한 완전한 이해보다 우선합니다. 그는 AI 신뢰성이 증가함에 따라 자세한 설명에 대한 수요가 감소 할 수 있다고 제안했다. 그러나 그는 또한 책임의 중요한 문제를 강조하면서 AI 실험실의 관행을 비판하여주의 부담을 사용자에게 전달합니다.

비 기술적 전문가를위한 행동 유도 문안

AI 컨설팅의 창립자 인 줄리아 맥코이 (Julia McCoy)는 전기 또는 원자력의 초기와 유사한 상황이 위기보다는 기회로보고 있습니다. 그녀는 비 기술적 전문가가 AI 문해력을 개발하고 모델 한계를 이해하며 AI를 의사 결정 프로세스에 책임감있게 통합하도록 권장합니다.

투명성과 오픈 소스는 신뢰의 열쇠입니다

불꽃 놀이 AI의 CEO 인 Lin Qiao는 신뢰를 구축하고 광범위한 AI 채택을 촉진하는 데있어 투명성의 중요한 역할을 강조합니다. 그녀는 공개 과학, 오픈 소스 AI 및 공동체 조사와 통제를 촉진하기 위해 모델 가중치 공개 릴리스를 옹호합니다.

설명을 재정의합니다

Kumo의 CEO 인 Vanja Josifovski는 설명에 대한 우리의 기대가 적응해야 할 수도 있다고 제안합니다. 그는 수십억의 미세 설명을 기반으로 현대 AI 아키텍처의 복잡성이 전통적인 형태의 설명을 부적절하게 만들 수 있다고 주장한다.

앞으로의 길 : 집단적 책임

이 토론은 사용자 신뢰, 의사 결정 추적 및 책임을 보장하기 위해 회사, 개발자 및 정책 입안자의 집단적 노력의 필요성을 강조합니다. 이것이 AI 모델 리엔지니어링이 필요한지 아니면 이에 대한 이해를 재정의 해야하는지 여부는 여전히 중요한 문제입니다. AI가 효과적으로 관리하기에는 너무 깊이 뿌리 내리기 전에이 문제를 해결하는 시급성이 가장 중요합니다.

Forbes : Studio Ghibli Dilemma - Tor Constantino, MBA의 생성 AI 시대의 저작권

위 내용은 AI의 가장 큰 비밀 - 제작자는 이해하지 못하고 전문가가 분할의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!