예측 : 허깅페이스 CEO가 밝히는 2024년 AI 산업의 6대 변화!

2024년 AI 산업은 어떤 모습으로 진화할까요?

OpenAI 회장 Greg Brockman은 작년 마지막 날에 다음과 같이 예측했습니다. 2023년은 2022년을 AI 개발이 아직 깨어나지 않은 것처럼 보이게 할 것입니다.

물론 2023년에는 AI 산업이 본격적인 폭발을 가져올 것입니다.

어제, 세계 최대 AI 오픈소스 커뮤니티인 Hugging Face의 CEO인 Clement Delangue는 2024년 산업 발전에 대해 6가지 구체적인 예측을 했습니다.

1. 파산하거나 매우 낮은 가격에 인수됩니다.

오픈 소스 LLM은 폐쇄 소스 LLM에 필적하는 수준의 기능을 갖추고 있습니다.

3.AI는 비디오, 생물학, 화학, 시계열 및 기타 분야에서 엄청난 혁신을 가져올 것입니다.

4. 대중은 AI의 경제적, 환경적 비용에 대해 더욱 우려하게 될 것입니다.

5. 앞으로 매스미디어는 인공지능이 생성한 콘텐츠로 가득 차게 될 것입니다

6. Hugging Face의 천만 AI 개발자는 새로운 일자리를 가져올 것이며 실업률 급증으로 이어지지 않을 것입니다.

2023년 AI 산업의 획기적인 발전은 주로 AI 기술 자체에 반영됩니다. 그러나 이 6가지 새로운 예측은 AI 기술이 2024년에 원을 더욱 돌파할 것이며 그 획기적인 영향력이 AI 산업의 범위를 훨씬 뛰어넘을 것임을 나타냅니다

네티즌들은 그의 6가지 예측을 평가하고 3가지 가능성이 있다고 믿었습니다. 그 중 일어나는 일이 50%를 넘지 않습니다

어떤 사람들은 6가지 예측이 매우 신빙성이 있다고 생각하고, 그 중 일부는 현실이 되기도 했습니다

AI 회사의 첫 번째 물결은 파산할 것입니다

첫 번째 예측과 관련하여 지난 이틀 동안 OpenAI의 격렬한 혼란과 결합되어 네티즌들은 분노하기 시작했습니다.

클레멘트가 빨리 나와서 일을 원활하게 마무리할 줄 알았습니다.

네티즌들은 어뎁트, 퍼플렉시티 등 스타 스타트업을 거론하며 다양한 추측을 내놓고 있다. Jasper AI는 한때 가치가 15억 달러 이상이었던 AI 스타트업입니다. '셸 GPT의 창시자'로서 회사는 7월에 정리해고와 주가가 80% 하락했다는 부정적인 소식을 보고했습니다

OpenAI가 GPT를 출시한 후 OpenAI 기술을 기반으로 한 다양한 인공지능이 예상됩니다. 회사의 전망 점점 더 제한될 것입니다

미래에 독립적으로 가치를 창출할 수 있는 길을 찾지 못한다면 10억 달러가 넘는 가치에서 파산하거나 저가에 인수되는 것도 그리 놀라운 일이 아닐 것입니다

오픈소스 VS. 클로즈드 소스

AI 오픈소스와 클로즈드 소스의 격차가 앞으로 더욱 확대될지 축소될지에 대해 업계 리더, AI 오픈소스 기업, 과학 연구자, 사용자는 항상 서로 다른 목소리를 냈습니다. 오픈소스와 폐쇄소스 AI 사이의 격차가 미래에 확대될지 축소될지에 대해 사람들은 항상 서로 다른 견해를 가지고 있었습니다. 업계 리더, AI 오픈소스 기업, 연구원 및 사용자는 항상 서로 다른 견해를 가지고 있었습니다

올해 Google 엔지니어들은 다음과 같이 밝혔습니다. OpenAI Google과 Google 모두 해자가 없으며, 오픈 소스 AI는 애초에 이들의 가장 큰 상대입니다.

한편, 다양한 분야에서 꾸준히 등장하고 있는 오픈소스 모델들은 GPT-4에 가깝거나 그 이상이라고 주장하고 있습니다

최근 버클리팀에서는 이를 이용한 Starling-7B 모델을 발표했습니다. RLAIF 기술은 일부 벤치마크 테스트에서 다른 모든 모델을 능가하며 GPT-4

수준에 가깝습니다. 프로젝트 주소: https://starling.cs.berkeley.edu/

7B 크기 모델을 포함하여 일부 특정 작업에서 GPT-4와 비슷하다고 주장하는 일부 오픈 소스 모델도 있습니다.

오픈 소스 모델 지지자들은 폐쇄 소스 모델을 채택하는 것과 비교한다고 주장합니다. 오픈소스 모델의 차이 반영되려면 3~5년 걸릴 수도

두 번째 예측은 네티즌들 사이에서 논란을 불러일으켰습니다

"오픈소스와 클로즈드소스 간의 컴퓨팅 파워 격차가 크기 때문에 오픈소스는 클로즈드 소스 따라잡기는 여전히 매우 어렵습니다. "

"결국 오픈소스 모델의 모든 지식과 기술은 공유되는 반면, 오픈소스와 클로즈드소스의 격차는 왜 줄어들지 모르겠습니다. 클로즈드 소스 AI는 언제나 자신만의 고유한 기능을 가지고 있습니다. "

AI For Science

생물학 분야에서 DeepMind의 AlphaFold는 인간의 능력을 뛰어넘는 수준의 단백질 구조를 예측하여 직접적으로 생물학의 최전선.

그리고 Microsoft는 최근 생물학, 전산 화학, 신약 발견, 재료 설계 및 편미분 방정식(PDE) 분야에서 GPT-4를 시도하는 보고서를 학술적으로 발표했습니다. 연구 보조원의 가치.

논문 링크: https://arxiv.org/abs/2311.07361

Microsoft 연구진에 따르면 인공지능 도구는 기초 과학 연구의 발전을 크게 가속화할 것이라고 합니다

현재 다양한 전문 분야에 머신러닝 기술을 적용하는 수많은 도구와 플랫폼

프로젝트 주소: https://chemintelligence.com/our-platform

그리고 네티즌들은 AI를 위해, 시계열을 위해 관련 과학 연구 분야(통계, 신호 처리, 패턴 인식, 계량경제학, 수리 금융 및 기타 응용 과학 및 공학 분야에서 시계열을 사용하는 시계열)에서도 가능한 돌파구가 매우 유망합니다.

일부 네티즌들은 시계열 관련 과학 연구가 왜 그렇게 중요한지 설명하기 위해 논문을 기고하기도 했습니다

다시 작성해야 할 내용은 다음과 같습니다. 논문 링크: https:// arxiv .org/abs/2310.03589

"드디어 누군가 이것을 보았는데, 시계열에 대한 좋은 Transformer 모델이 나타났습니다."

AI로 인한 에너지 및 환경 비용

머스크는 한 팟캐스트에서 AI 산업에서 사고하는 가장 중요한 첫 번째 원칙에 대해 이야기했습니다. 그는 에너지 및 지능 출력 비율 측면에서 Transformer 모델에 여전히 개선의 여지가 많다고 믿습니다.

네덜란드 Vrije Universiteit Amsterdam의 데이터 과학자인 Alex de Vries의 연구에 따르면 2027년에는 인공지능 서버팜은 매년 85~134테라와트시 에너지를 사용할 수 있습니다

https://www.php.cn/link/f52166cd701447355be87cbf41d31ca4

외신에서도 AI 기술의 발전으로 에너지와 물의 급격한 증가를 지적하는 보도가 많이 나오고 있습니다. 앞으로는 소비.

2027년 AI 에너지 소비량은 아르헨티나, 네덜란드, 스웨덴의 연간 전력 소비량 또는 전 세계 에너지 수요의 0.5%에 해당할 수 있습니다.

AIGC가 미디어를 가득 채우고 있습니다

AI가 만든 영상, 이미지 콘텐츠가 이제 빛의 속도로 발전하고 있다고 해도 과언이 아닙니다.

1~2년 전만 해도 이런 AI 애니메이션이 온전히 AI로 만들어질 거라고는 누구도 상상하기 어려웠을 겁니다.

드림웍스의 공동 창업자는 최근 인공지능이 향후 3년간 애니메이션 산업 비용을 90% 절감할 것이라고 공개적으로 밝혔습니다!

아마 내년에는 애니메이션 콘텐츠 제작이 더욱 민주화될 것이며, 그 결과 하루아침에 짧은 영상이 전 세계를 휩쓴 것처럼 Gen AI가 제작한 영상도 영상 콘텐츠가 매우 중요한 구성 요소가 될 것입니다.

AI가 노동 시장에 영향을 미침

AI가 노동 시장에 미치는 영향은 AI 업계에서 항상 논란의 대상이었습니다.

그리고 Hugging Face CEO의 예측은 이 질문에 대한 잠재적인 대답이 어느 정도 될 수 있습니다.

오픈소스 AI 개발자 산업에 더 많은 사람들이 참여할 수 있다면, 이로 인해 창출된 일자리가 AI 기술 개발로 대체된 노동력을 보충할 수 있을까요?

하지만 대부분의 네티즌들은 이 논리에 동의하지 않는 것 같습니다.

두 번째와 여섯 번째 항목은 모두 농담입니다. Hugging Face에 더 많은 개발자가 등장하더라도 AI는 여전히 노동 시장을 재구성할 것입니다.

결국 Sam Altman은 AI 때문에 OpenAI의 CEO가 된 후 이틀 동안 일시적으로 실업 상태가 되었습니다.

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