Stanford'un yapay zeka raporu, gelişen endüstrinin bir dönüm noktasında olduğunu ortaya koyuyor

Stanford'un yapay zeka raporu, gelişen endüstrinin bir dönüm noktasında olduğunu ortaya koyuyor

Zaman Damgası: 15 Nisan 2024 4:48
Yapay zeka hakkındaki Stanford raporu, gelişen endüstrinin bir dönüm noktasında olduğunu tespit ediyor PlatoBlockchain Veri Zekası. Dikey Arama. Ai.

Stanford İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI), artan maliyetlerle, düzenlemelerle ve kamuoyunun endişeleriyle karşı karşıya olan gelişen bir endüstriyi rapor eden yedinci yıllık Yapay Zeka Endeks Raporunu yayınladı.

502 sayfalık rapor [PDF] akademiden ve endüstriden geliyor - HAI yönetim kurulu, Anthropic'in kurucu ortağı Jack Clark ve SRI International'ın Yapay Zeka Merkezi'nde bilgisayar bilimcisi olan Ray Perrault tarafından yönetiliyor - ve bu nedenle yak-it üzerinde çok fazla durmuyor. ateşli argümanlar.

Bu noktaya kadar rapor, gizliliği, bireylerin kendi verilerini kullanan büyük dil modellerine (LLM) izin verme hakkına sahip olacak şekilde tanımlıyor. Ancak yapay zeka firmalarının mevcut modelleri izinsiz oluşturuldukları için terk etmeleri gerektiğini öne sürmüyor. Kefaret yerine şeffaflığı önerir.

Raporda, "Eğitim verilerinin toplanması için gerçek ve bilgilendirilmiş onam alınması, özellikle büyük miktarda veriye dayanan Yüksek Lisans'larda zordur" deniyor. “Çoğu durumda kullanıcılar, verilerinin nasıl kullanıldığından veya toplanma boyutundan habersizdir. Bu nedenle veri toplama uygulamalarında şeffaflığın sağlanması önemlidir.”

Devam eden birçok davanın sonucu durumda GitHub'un Copilot'una karşı yapılan bir saldırı, şeffaflığın yeterli olmadığı, AI eğitim verilerinin açık izin ve belki de yasaklayıcı ödemeler gerektirdiği anlamına gelebilir.

Ancak yapay zekanın burada kalacağını ve mevcut haliyle dikkate alınması gerektiğini varsayarsak, rapor, otomatik karar almanın vaatlerini ve tehlikelerini vurgulamayı başarıyor.

Raporda, "Misyonumuz, politika yapıcıların, araştırmacıların, yöneticilerin, gazetecilerin ve genel halkın yapay zekanın karmaşık alanına ilişkin daha kapsamlı ve incelikli bir anlayış geliştirmeleri için tarafsız, titizlikle incelenmiş, geniş kaynaklı veriler sağlamaktır" diye açıklıyor.

Raporun "Yapay zeka bazı görevlerde insanları geride bırakıyor ama hepsinde değil" ve "Endüstri yapay zeka araştırmalarında öncü olmaya devam ediyor" gibi bazı önemli bulgular özellikle şaşırtıcı değil.

İkinci noktaya doğru rapor, endüstrinin 51 dikkate değer makine öğrenimi modeli ürettiğini, buna karşılık akademiden 15 ve endüstri-akademi işbirliklerinden 21 tane ürettiğini söylüyor.

Kapalı modeller (örneğin, GPT-4, Gemini) 10 AI kıyaslamasında açık kaynak modellerinden daha iyi performans gösterirken, açık kaynak modelleri daha yaygın hale geliyor. 149'te piyasaya sürülen 2023 temel modelin yüzde 65.7'si açık kaynaktı. Bu oran 44.4'de yüzde 2022 ve 33.3'de yüzde 2021'tü.

Bu eğilimin devam edip etmediği başka bir önemli bulguyla ilişkili olabilir: "Frontier modeller çok daha pahalı hale geliyor." Yani, son teknolojiye sahip bir yapay zeka modelini eğitmenin maliyeti yalnızca iyi finanse edilenlerin düşünebileceği bir şey haline gelirse, açık kaynak modellerinin kapalı kaynak rakipleriyle daha rekabetçi hale gelmesi pek olası görünmüyor.

Raporda, "AI Index tahminlerine göre, öncü yapay zeka modellerinin eğitiminin ortalama maliyeti geçen yıl neredeyse iki katına çıktı" deniyor. “Özellikle son teknoloji modellerin eğitim maliyetleri benzeri görülmemiş seviyelere ulaştı. Örneğin, OpenAI'nin GPT-4'ü eğitmek için tahmini olarak 78 milyon dolar değerinde bilgi işlem kullandı, Google'ın Gemini Ultra'sı ise bilgi işlem için 191 milyon dolara mal oldu."

Yapay zekanın ödenen paraya değeceği konusunda zaten bazı şüpheler var. MIT CSAIL, MIT Sloan, The Productivity Institute ve IBM's Institute for Business Value tarafından Ocak ayında yapılan bir araştırma bulundu "Vizyonun işin önemli bir bileşeni olduğu işlerin yaklaşık dörtte birinde insan emeğini yapay zekayla değiştirmek ekonomik açıdan mantıklıdır." Ve yakın tarihli bir Wall Street Journal rapor Bu, teknoloji firmalarının yapay zeka yatırımlarının karşılığını almanın bir yolunu bulamadıklarını gösteriyor.

Dolayısıyla tüm Ek ücretler AI ile zenginleştirilmiş hizmetler için.

"ABD'de yapay zeka düzenlemeleri keskin bir şekilde artıyor" gibi diğer HAI raporu bulgularıyla birlikte değerlendirildiğinde, yapay zeka modeli eğitiminin daha da sermaye yoğun hale gelmesi muhtemel görünüyor. Rapor, ABD'de geçen yıl yapay zekayla ilgili düzenlemelerin 25'da bir iken 2016'e çıktığını ve bunların ek maliyetler getireceğini söylüyor.

Daha fazla düzenlemeye ve dolayısıyla uyum maliyetlerine yol açabilecek bir başka bulgu da insanların yapay zeka hakkındaki düşünceleridir. Raporda, "Dünyanın dört bir yanındaki insanlar yapay zekanın potansiyel etkisinin daha farkında ve daha gergin" diyor. Yapay zekanın önümüzdeki üç ila beş yıl içinde hayatlarını etkileyeceğini düşünenlerin sayısında (altı yüzde puanı artışla yüzde 66) ve yapay zeka konusunda endişeli olanların sayısında (yüzde 52 artışla yüzde 13) bir artış olduğunu belirtiyor. puan).

Yapay Zeka firmaları için bir diğer potansiyel sorun kaynağı, Yüksek Lisans Dereceleri için değerlendirme standartlarının bulunmamasından kaynaklanmaktadır; bu durum, Yapay Zeka firmalarının test için kendi kriterlerini seçmelerine olanak sağlamaktadır. Raporda "Bu uygulama, en iyi yapay zeka modellerinin risklerini ve sınırlamalarını sistematik olarak karşılaştırma çabalarını karmaşık hale getiriyor" deniyor.

HAI raporu, DeepMind'in "malzeme keşif sürecini kolaylaştıran" GNoME'sine atıfta bulunarak yapay zekanın işçi verimliliğini artırdığını ve bilimsel ilerlemeyi hızlandırdığını öne sürüyor.

Yapay zeka otomasyonunun belirli görevlerde üretkenliği artırdığı gösterilmiş olsa da, bir fikir kaynağı olarak kullanışlılığı tartışma konusu olmaya devam ediyor. biz olarak rapor Örneğin son zamanlarda uygulanabilir yeni malzemeler için yapay zeka destekli tahminlerin değeri konusunda hâlâ bazı şüpheler var.

Öyle olsa da yapay zeka üzerine büyük bahisler oynanıyor. Üretken yapay zeka yatırımları sekiz kat artarak 3'de 2022 milyar dolardan 25.2'te 2023 milyar dolara yükseldi. Ayrıca ABD, 61'te 2023 önemli yapay zeka modeliyle (Avrupa Birliği'nde 21 ve Çin'de 15) şu anda yapay zeka sistemlerinin en büyük kaynağı konumunda.

Clark ve Perrault, "Yapay zeka birbiriyle ilişkili iki gelecekle karşı karşıya" diye yazıyor. “Öncelikle teknoloji gelişmeye devam ediyor ve giderek daha fazla kullanılıyor; bu da üretkenlik ve istihdam açısından önemli sonuçlar doğuruyor. Hem iyi hem de kötü amaçlarla kullanılabilir. İkinci gelecekte yapay zekanın benimsenmesi teknolojinin sınırlamaları nedeniyle kısıtlanacak.”

Önümüzdeki birkaç yıl içinde bu iki gelecekten hangisinin baskın olacağını göreceğiz. ®

Zaman Damgası:

Den fazla Kayıt