OpenAI의 Altman은 AGI에 에너지 혁신이 필요하다고 말합니다.

플라톤에 의해 재발행

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OpenAI의 Altman PlatoBlockchain Data Intelligence는 AGI에 에너지 혁신이 필요하다고 말합니다. 수직 검색. 일체 포함.

AI 개요 OpenAI CEO인 Sam Altman은 점점 더 유능하고 전력 소모가 많은 AI 모델을 발전시키기 위해서는 에너지 생산의 획기적인 발전이 필요하다고 믿습니다.

지난주 다보스에서 블룸버그와의 패널 토론에서 그는 “획기적 돌파구 없이는 거기에 도달할 방법이 없다”고 주장했다. Altman은 핵융합과 같은 재생 가능 에너지원을 선호하며 해당 기술에 계속 투자할 의욕이 있습니다. 그는 핵융합 스타트업인 Helion Energy에 개인적으로 375억 XNUMX만 달러를 투자했습니다. 거래 향후 몇 년 내에 Microsoft에 에너지를 공급할 예정입니다.

수십억 개의 매개변수로 구성된 AI 모델을 훈련하려면 엄청난 양의 에너지가 필요합니다. OpenAI의 기존 GPT-3 시스템은 936MWh(메가와트시)를 소비한 것으로 알려졌습니다. 따라 AI 기업 누멘타(Numenta)에 미국 에너지정보청 견적 평균 가구는 연간 약 10.5MWh를 소비합니다. 이는 GPT-3 훈련에 90년에 약 XNUMX가구가 소비하는 것과 같은 양의 에너지가 소비된다는 것을 의미합니다.

더 큰 모델에는 더 많은 에너지가 필요합니다. "우리는 [LLM] 확장이 끝나지 않았습니다. 여전히 더 많은 노력을 기울여야 합니다."라고 CEO인 Aiden Gomez는 말합니다. 코어, 선언 한 다보스에서 또 다른 토론이 진행되는 동안.

AlphaGeometry는 AI 추론의 획기적인 발전을 나타냅니다.

Google DeepMind 연구원은 인간 수학 올림피아드 금메달리스트가 달성한 것과 거의 동일한 수준으로 기하학적 정리를 증명하도록 AI 시스템을 훈련했습니다.

논문에서 출판 in 자연 지난주 DeepMind 팀은 언어 모델과 기호 추론 엔진으로 구성된 시스템인 AlphaGeometry를 공개했습니다. 전자는 특정 문제를 해결하기 위한 잠재적인 수학적 전략을 생성하는 반면, 후자는 최종 솔루션을 추론하려고 시도합니다.

"AlphaGeometry를 통해 우리는 논리적으로 추론하고 새로운 지식을 발견하고 검증하는 AI의 성장하는 능력을 보여줍니다." 쓴 공동 저자 Trieu Trinh과 Thang Luong. "올림피아드 수준의 기하학 문제를 해결하는 것은 보다 발전되고 일반적인 AI 시스템을 향한 길에서 깊은 수학적 추론을 개발하는 데 중요한 이정표입니다."

흥미롭게도 이 시스템은 임의의 기하학적 다이어그램을 묘사하는 100억 개의 합성 데이터 샘플에 대해 훈련되었습니다. AlphaGeometry는 모든 기하학적 증명을 파악하기 위해 도형의 점과 선 사이의 모든 관계를 학습하는 임무를 맡았습니다.

시스템 성능을 벤치마킹하는 테스트에서 몇 시간 동안 올림피아드 대회의 기하학 문제 25개 중 30개를 해결했습니다. 비교하자면, 평균적인 인간 금메달리스트는 동시에 약 25.9개를 풀 수 있습니다.

Google DeepMind가 해당 모델의 코드를 공개했습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..

의료 AI 챗봇은 의료를 민주화하지 못할 수도 있습니다

세계보건기구(WHO)는 의료 AI 시스템이 부유한 국가의 조직에 의해 구축되고 더 다양한 데이터에 대해 교육하지 못하는 경우 가난한 국가에 도움이 될 것이라고 낙관하지 않습니다.

개발자는 다음과 같습니다 구글 AI가 미래에 의료 서비스에 대한 접근이 제한적인 사람들에게 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 그러나 WHO 관계자들은 이 기술이 그들에게 적절하게 도움이 되지 않을 수 있다고 믿습니다. 특히 이러한 시스템을 교육하기 위해 임상 데이터를 소스로 사용하는 데 사용되는 환자를 대표하지 않는 경우에는 더욱 그렇습니다.

WHO의 디지털 보건 부문 책임자인 알랭 라브리크(Alain Labrique)는 "기술 발전의 일환으로 우리가 보고 싶은 마지막 일은 전 세계 국가의 사회 구조에서 불평등과 편견이 전파되거나 증폭되는 것"이라고 선언했습니다. 혁신, 자연 신고.

라브리크와 그의 동료들은 의료 AI의 개발이 대규모 기술 기업에 의해 지배되어서는 안 되며, 해당 기술이 출시되기 전에 독립적인 제3자에 의해 감사를 받아야 한다고 주장했습니다. 개발자들은 현재 회의에서 자동으로 임상 노트를 생성하고 의사가 질병을 진단하는 데 도움을 주는 모델을 구축하고 있습니다.

훈련 데이터에 없는 다른 억양, 언어, 병력과 같은 잠재적인 문제로 인해 이러한 시스템이 작동하지 않아 성능이 저하되고 환자 결과가 좋지 않을 수 있습니다.

아마존, 실험적인 AI 쇼핑 도우미 출시

이제 소비자는 온라인 마켓플레이스의 모바일 앱을 사용하여 Amazon에서 판매되는 특정 품목에 대해 AI 챗봇에 퀴즈를 낼 수 있습니다.

제품 리뷰와 일반적인 질문에 대한 답변을 표시하던 "특정 정보 찾기" 탭이 대규모 언어 모델로 대체되었습니다. 마켓 플레이스 펄스 첫번째보고. 시스템은 제품 목록 페이지의 정보를 수집하고 요약하는 방식으로 작동하는 것으로 보입니다.

네티즌들은 관심 있는 상품에 대해 질문할 수 있다. 챗봇은 상품을 비교하거나 대안을 제시하지 않는다. 또한 쇼핑객의 가상 장바구니에 품목을 추가하거나 가격 내역을 공개하는 등의 작업도 수행할 수 없습니다. Amazon 대변인은 CNBC에 챗봇을 테스트하고 있음을 확인했습니다.

"우리는 고객의 삶을 더 좋고 쉽게 만들기 위해 끊임없이 발명하고 있으며 현재 고객이 자주 묻는 제품 질문에 대한 답변을 얻을 수 있도록 지원함으로써 아마존 쇼핑을 개선하기 위해 생성 AI로 구동되는 새로운 기능을 테스트하고 있습니다." 설명 마리아 보스케티. 모든 챗봇과 마찬가지로 Amazon의 최신 시스템은 환각을 일으키기 쉽습니다.

흥미롭게도 가상 쇼핑 도우미의 기능은 상당히 개방적입니다. 농담이나 시를 쓰거나 심지어 여러 언어로 된 제품 정보를 기반으로 코드를 생성할 수도 있는 것으로 알려졌습니다. ®