다보스포럼에 등장한 생성적 AI(Generative AI) OpenAI CEO는 AI가 다음 시대로 나아갈 것이라고 말했다.

지난해 생성 AI는 획기적인 발전을 이루었습니다.

텍스트부터 이미지, 비디오, 심지어 코드까지, 여러분이 생각할 수 있는 거의 모든 생성 AI가 이를 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

아니요, 2023년 세계경제연차정상회의인 다보스포럼에서도 2022년 제너레이티브 AI의 눈부신 성과를 칭찬했습니다.

이 기사에서는 생성 AI를 "사회와 기업이 진지하게 다뤄야 할 게임 브레이커"라고 언급하며, 이를 얼마나 심각하게 받아들이는지 보여줍니다.

또한 포럼에는 OpenAI의 샘 알트만(Sam Altman) CEO를 초청해 '다음 시대를 향해 나아가는 AI' 폐막 기조연설도 진행했으며, 미래 등 다양한 주제에 대해서도 논의했다. 경제와 사회에 도움이 되는 AI 개발.

이번 알트만과의 대화는 미국의 유명 기업이자 LinkedIn의 공동 창업자인 리드 호프만입니다.

대화의 짧은 부분을 가로채서 전체 인터뷰 링크도 아래에 게시했습니다.

• 리드 호프만: 많은 사람들이 관심을 갖고 있는 것 중 하나가 API를 기반으로 매우 큰 모델이 만들어질 것이라는 점인데, 실제 비즈니스 기회는 무엇일까요? 앞으로 나아갈 방법은 무엇입니까? 여러 플레이어가 API를 사용할 수 있다는 점을 고려하면 어떻게 고유한 비즈니스를 만들 수 있나요?
• 샘 알트만: 네. 그래서 지금까지 우리는 과거에는 복잡했던 모델을 가지고 많은 일을 할 수 있는 무한한 가능성의 영역에 들어섰다고 생각합니다. 하지만 앞으로 몇 년 안에 볼 수 있는 언어 모델의 품질로 인해 검색 제품이 처음으로 Google에 심각한 도전을 하게 될 것이라고 생각합니다. ChatGPT를 포함해 이전에는 사람들의 조롱을 받았지만 이제는 어떤 회사도 무시할 수 없는 역량을 입증했습니다.

알트만은 인공지능이 모든 과학과 기술 발전의 기본 플랫폼이라고 믿습니다. 대규모 언어 모델부터 이미지와 언어를 전환하는 다중 모드 애플리케이션의 비약적인 발전, 그리고 과학자들의 역량, 모든 산업이 이를 통해 많은 발전을 이룰 것입니다.

영상 링크: https://youtu.be/WHoWGNQRXb0

전체 인터뷰 링크: https://greylock.com/greymatter/sam-altman-ai-for-the- next-era/

마지막 기사에도 수년간의 생성 AI 개발 역사를 요약하고 있습니다.

이전 사진을 살펴보겠습니다. 2014년부터 2022년까지 AI가 화질의 비약을 이루었습니다. 이 사진들은 모두 현실에 존재하지 않는 AI 모델로 생성된 인물들입니다.

Generative AI의 힘

GPT(Generative Pretrained Transformer)는 딥 러닝을 사용하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하는 LLM(대형 언어 모델)입니다.

현재 시장 침체와 기술 산업의 해고에도 불구하고 생성 AI 기업은 계속해서 투자자들로부터 주목을 받고 있습니다.

예를 들어 Stability AI와 Jasper는 최근 각각 1억 100만 달러와 1억 2500만 달러를 모금했습니다. Sequoia Capital과 같은 투자자들은 생성 AI 분야가 수조 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다고 믿습니다.

Stable Diffusion 및 ChatGPT와 같은 새로운 모델이 출시되면서 생성 AI는 기술 전문가, 투자자, 정책 입안자 및 사회 전체에서 뜨거운 주제가 되었습니다.

제너레이티브 AI는 새로운 개념이 아닙니다. 제너레이티브 AI의 기반이 되는 머신러닝 기술은 지난 10년 동안 지속적으로 개발되어 왔습니다.

생성적 AI 훈련 모델은 대규모 데이터 세트에서 학습하고 이 지식을 사용하여 훈련 데이터 세트의 예와 유사한 새로운 데이터를 생성하는 방식으로 작동합니다.

이 작업은 일반적으로 생성 모델이라는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 다양한 유형의 생성 모델이 있으며, 각각은 서로 다른 방법을 사용하여 새로운 데이터를 생성합니다.

일반적인 생성 모델 유형에는 GAN(Generative Adversarial Networks), VAE 및 자동 회귀 모델이 포함됩니다.

예를 들어, 얼굴 이미지 데이터 세트로 훈련된 생성 모델은 얼굴의 일반적인 구조와 외양을 학습한 다음 이 지식을 사용하여 이전에 볼 수 없었던 실제적이고 믿을 수 있는 새로운 얼굴을 생성할 수 있습니다.

생성 모델은 이미지 생성, 자연어 처리, 음악 생성 등 다양한 애플리케이션에 사용됩니다. 제품에 대한 새로운 디자인을 만들거나 사실적인 음성을 생성하는 등 새 데이터를 수동으로 생성하기 어려운 작업에 특히 유용합니다.

OpenAI의 최신 버전인 ChatGPT는 단 5일 만에 화제를 불러일으키고 100만 명의 사용자를 유치했으며 더 넓은 범위의 작업에 걸쳐 획기적인 발전을 이룬 것으로 묘사되고 있습니다.

현재 논의되고 있는 사용 사례에는 검색 엔진을 위한 새로운 아키텍처, 복잡한 알고리즘 설명, 맞춤형 치료 로봇 생성, 처음부터 앱 구축 지원, 과학적 개념 설명 등이 포함됩니다.

Midjourney, DALL-E 및 Stable Diffusion과 같은 텍스트-이미지 변환 프로그램은 예술, 애니메이션, 게임, 영화, 건축 등이 렌더링되는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

인간-기계 협업의 새로운 시대를 기반으로 낙관론자들은 생성적 AI 시스템이 기존 작업을 향상시키고 아이디어 구상을 가속화하며 새로운 아이디어를 창출할 것이기 때문에 생성적 AI가 예술가와 디자이너의 창의적인 프로세스에 도움이 될 것이라고 주장합니다. 창의적인 단계.

생성 AI 모델은 창의적인 공간 외에도 컴퓨터 공학과 같은 복잡한 과학 분야에서 혁신적인 기능을 갖추고 있습니다.

예를 들어 Microsoft 소유의 GitHub Copilot은 OpenAI의 Codex 모델을 기반으로 하며 코드를 제안하고 개발자가 프로그래밍 작업을 자동화하도록 지원할 수 있습니다.

이 시스템은 개발자 코드의 최대 40%를 자동화하여 작업 흐름을 크게 향상시키는 것으로 알려져 있습니다.

잠재적이고 알려지지 않은 위험

생성 AI가 가져오는 창의성에 대해 사람들이 흥미를 느끼는 반면, 이러한 모델이 사회에 미치는 영향에 대한 우려도 있습니다.

디지털 아티스트 Greg Rutkowski는 단순히 시스템에 자신의 고유한 스타일로 작품을 복사하라고 지시하는 것만으로도 인터넷이 자신의 작품과 구별할 수 없는 작품으로 넘쳐날 것을 걱정했습니다.

미술 교수인 Carson Grubaugh는 같은 우려를 공유하며 엔터테인먼트, 비디오 게임, 광고, 출판 업계에서 일하는 상업 예술가를 포함한 많은 창의적인 인력이 생성 AI 모델로 인해 실직될 수 있다고 예측합니다.

생성 AI 모델과 관련 외부 효과는 작업과 작업에 대한 중대한 영향 외에도 AI 거버넌스 커뮤니티에 경각심을 불러일으켰습니다.

대규모 언어 모델의 문제점 중 하나는 허위 및 오해의 소지가 있는 콘텐츠를 생성하는 능력입니다.

Meta의 Galactica(학술 논문 요약, 수학 문제 해결, 과학 코드 작성이 가능하다고 주장하는 4,800만 개의 과학 기사에 대해 훈련된 모델)는 출시된 지 3일도 채 지나지 않아 삭제되었습니다. 잘못된 데이터와 지식을 생산해냈습니다.

또한 Turing 테스트를 통과한 봇은 인간과 유사하거나 구별할 수 없는 지능적인 행동을 보일 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이러한 능력은 플랫폼과 생태계 전반에 걸쳐 허위 정보를 생성하는 데 악용될 수 있습니다.

대형 모델은 완전히 필터링하기 어려운 방식으로 편향될 수 있는 책, 기사 및 웹 사이트에 표현된 대규모 데이터 세트에 대해 계속해서 훈련됩니다.

ChatGPT의 경우 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)을 사용하여 유해하고 허위인 출력이 크게 줄어들었지만 OpenAI는 해당 모델이 여전히 악의적이고 편향된 출력을 생성할 수 있음을 인정합니다.

위 내용은 다보스포럼에 등장한 생성적 AI(Generative AI) OpenAI CEO는 AI가 다음 시대로 나아갈 것이라고 말했다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!