AI스프링

AI spring
위에서 왼쪽에서 오른쪽으로: Theâtre D'opéra Spatial; DALL-E 이미지; 안정 확산 XL 1.0의 마천루; 중간 여정에서 생성된 기계식 비둘기; 안정 확산 이미지; AlphaFold 2 성능, 실험 및 건축, 그리고 ChatGPT 대화를 특징으로 하는 Time Magazine 커버.

AI의 봄,[1][2][3][4] 즉 AI 붐은 2020년대 초부터 인공지능 분야에서 진행되고 있는 빠르고 전례 없는 진보입니다. 미국은 기업, 대학, 실험실이 인공 지능의 극적인 발전을 개척하면서 선두주자로 부상했습니다. 생성 AI는 이 붐의 핵심 구성 요소였습니다.[5] 알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘의 큰 발전을 이끌었습니다. 의약품 개발에도 진전이 있었습니다.[6] 인간의 수명을 획기적으로 늘리는 데 초점을 맞췄습니다.[7][8]

처음으로 인공지능과 장수 탈출 속도가 모두 즉각적으로 달성된다는 논의가 있었습니다.[9] AI 스프링은 AI 정렬,[9] 자질 [10]및 미래를[9] 둘러싼 질문이 널리 중요한 대중 토론 주제가 [13]되면서 문화적, 철학적,[10] 종교적,[11] 경제적,[12] 사회적으로 심오한 영향을 미쳤거나 미칠 것으로 예상됩니다.[14]

많은 AI 과학자들이 AI 봄 동안 미국으로 이민을 왔습니다. 국가 안보 조치로 쿼터를 더 확대해야 한다는 목소리가 널리 퍼졌습니다.[15][16]

역사

오픈 창업과 함께 본격적으로 시작된 이 붐의 핵심 요소는 바로 생성 AI였습니다.2016년이나 2017년에 AI.[17] OpenAI의 다양한 GPT 모델(2018년 시작)과 DALL-E(2021년 시작)와 같은 생성 AI 시스템이 이러한 개발을 주도하는 데 중요한 역할을 했습니다. 2022년에는 대형 언어 모델이 챗봇 애플리케이션에 사용될 수 있도록 개선되었습니다. 텍스트에서 이미지로 모델은 인간이 만든 이미지와 거의 구별할 수 없는 시점에 있었고 [21]음성 합성 소프트웨어는 인간의 음성을 효율적으로 복제할 수 있었습니다.[22] 2022년 후반부터 AI 도구의 편재율이 전례 없이 증가했습니다.[23] 알파폴드와 같은 기술은 단백질 접힘의 발전을 이끌었습니다. 의약품 개발에도 진전이 있었습니다.[6] 인간의 수명을 획기적으로 늘리는 데 초점을 맞췄습니다.[7][8]

미국은 기업과 대학, 연구소 등이 인공지능 연구를 개척하며 [5]AI 봄의 주역으로 떠올랐습니다.[24][25][26]

발전량

과학적인

영국 생물학자 오브리 드 그레이(Aubrey de Grey)에 따르면, "최초의 1000살은 아마도 최초의 150살보다 ~10살 더 어린 것입니다."[27]

AI 스프링은 인간의 생명 연장의[28] 급진적인 형태에 대한 큰 관심을 불러일으켰고, 인류가 장수 탈출 속도의 지점에 빠르게 접근할 수 있다는 믿음이 과학자 그룹들 사이에 널리 퍼졌습니다: (태어날 때의 기대 수명이 아닌) 사람의 남은 수명이 그보다 더 길게 연장되는 상황. 시간이 흐르고 있습니다. 예를 들어, 장수 탈출 속도가 유지되는 주어진 해에, 기술 발전은 사람들의 남은 수명을 방금 지나간 해보다 더 증가시킬 것입니다. 이 용어는 물리학의 탈출 속도 개념과 유사한 의미로, 중력이 물체를 끌어당기는 힘에도 불구하고 물체가 중력체로부터 무한히 멀어지는 데 필요한 최소 속도입니다.[6][7][8]

CASP의 글로벌 거리 테스트(GDT)에서 AlphaFold 2 점수가 90점 이상인 것은 계산 생물학의[29] 중요한 성과이며 수십 년 된 생물학의 큰 도전을 향한 큰 진전으로 간주됩니다.[30] 노벨상 수상자이자 구조 생물학자인 벤키 라마크리쉬난은 이 결과를 "단백질 접힘 문제에 대한 놀라운 발전"[29]이라고 평가하고 "이 분야의 많은 사람들이 예측하기 수십 년 전부터 발생했습니다. 이것이 생물학적 연구를 근본적으로 변화시킬 많은 방법들을 보는 것은 신나는 일이 될 것입니다."[31] 알파폴드2의 성공은 언론의 광범위한 관심을 받았습니다.[32]

구성 아미노산 서열을 기반으로 단백질 구조를 정확하게 예측하는 능력은 첨단 약물 발견을 가속화하고 질병에 대한 더 나은 이해를 가능하게 하는 등 생명과학 분야에서 매우 다양한 이점을 가질 것으로 기대됩니다.[30][33] MIT 테크놀로지 리뷰는 이 사건에 대해 쓰면서 AI가 "50년 된 생물학의 거대한 도전을 해결했다"고 언급했습니다.[34] 또한 AI 알고리즘은 "단백질의 모양을 원자의 폭 이내로 예측할 수 있다"고 언급했습니다.[34]

대형 언어 모델

GPT-3는 오픈에서 2020년에 출시한 대형 언어 모델입니다.AI는 사람이 작성한 것인지 판단하기 어려울 정도로 고품질의 사람 같은 텍스트를 생성할 수 있습니다.[35] GPT-3.5라고 불리는 업그레이드된 버전이 ChatGPT에서 사용되었고, 이것은 나중에 많은 지식 영역에 걸쳐 상세한 응답과 명확한 답변으로 주목을 받았습니다. GPT-4라는 새로운 버전은 2023년 3월 14일에 출시되었으며 마이크로소프트 빙 검색 엔진에 사용되었습니다.[37][38] 구글의 PaLM, 메타 플랫폼의 LLaMA와 같은 다른 언어 모델이 출시되었습니다.

2023년 1월, 단일 언어 텍스트 개선을 위한 AI 기반 도구인 DeepL Write가 출시되었습니다.[39] 2023년 12월, 구글의 최신 모델인 제미니가 공개되었으며, 대부분의 벤치마크에서 이전의 최신 모델인 GPT-4를 능가한다고 주장했습니다.[40]

텍스트-이미지 모델

스마트폰 화면에 표시되는 80년대 영화배우 오르넬라 무티와 함께 AI가 생성한 시퀀스. 그녀의 얼굴은 실제 이탈리아 여배우의 1000개 이상의 이미지로 훈련된 신경망에 의해 생성됩니다. 다른 세부 사항은 기존의 디지털 도구로 이루어집니다. 그 여배우는 이 장면에서 연기한 적이 없습니다.

대중의 관심을 사로잡은 최초의 텍스트 이미지 모델 중 하나는 Open이었습니다.2021년 1월 발표된 변압기 시스템인 AI의 DALL-E.[41] 복잡하고 사실적인 이미지를 생성할 수 있는 후속 모델인 DAL-E 2가 2022년 4월에 공개되었고,[42] 이어 오픈 소스 대안인 Stable Diffusion이 2022년 8월에 출시되었습니다.[43]

DAMO,[44] Make-A-Video,[45] Imagen Video[46] 및 Fenaki와[47] 같은 언어 모델 기반의 텍스트/비디오 플랫폼은 텍스트 및/또는 텍스트/이미지 프롬프트에서 비디오를 생성할 수 있습니다.[48]

음성합성

15.ai 은 사람들이 다양한 미디어 소스의 가상 인물들로부터 자연스러운 감정 fidelity 텍스트-speech 음성을 생성할 수 있도록 해준 최초의 공개 음성 합성 소프트웨어 중 하나였습니다. 2020년 3월에 처음 출시되었습니다.[49][50] 일레븐랩스는 사용자들이 음성 샘플을 업로드할 수 있는 웹사이트를 공개하여 음성을 생성할 수 있도록 했습니다. 이 회사는 사용자들이 소프트웨어를 남용하여 연예인, 공무원 및 기타 유명한[51] 개인의 목소리 스타일로 논란이 되는 진술을 생성할 수 있었고 더 설득력 있는 딥페이크를 생성하는 데 사용될 수 있다는 우려를 제기한 후 비판을 받았습니다.[52] 음성 합성 소프트웨어에서 음악가 드레이크와 위켄드의 목소리를 사용하여 만들어진 비공식적인 노래는 유사한 소프트웨어의 윤리와 합법성에 대한 의문을 제기했습니다.[53]

영향

문화적.

AI 봄 동안 다양한 파벌이 나타났습니다. 여기에는 효과적인 가속주의자, 효과적인 이타주의자 및 재앙주의자가 포함됩니다.[54]

리액션

시리즈의 일부
인공지능
주요목표
접근방법
적용들
철학
역사
기술
용어집

많은 전문가들은 AI 붐이 안전에 대한 우려가 거의 없는 시장에서 가장 강력한 AI 모델을 갖기 위해 가장 큰 회사들이 서로 경쟁하는 군비 경쟁을 시작했다고 말했습니다.[55] AI 붐이 일어나는 동안 전문가들이 표현한 수많은 안전 문제가 있었습니다.[56] 특히 가장 강력한 모델들이 안전과 사용자 보호보다 속도와 수익을 염두에 두고 개발되는 것에 대한 우려가 있습니다.[55] ChatGPT, 마이크로소프트의 Tay 및 선도적인 AI 안면 인식 모델이 저지른 인종 차별, 성차별주의자, 동성애 혐오 및 기타 차별 행위에 대한 보고가 이미 상당히 많이 있었습니다. 인공지능이 인간의 가치와 일치하도록 보장하는 방법을 이해하기 위해 일하는 연구자는 전[57] 세계적으로 80~120명에 불과하며, 인공지능이 어떻게 작동하는지에 대한 불완전한 이해로 [57]전 세계의 많은 연구자들은 인공지능 붐의 잠재적인 미래 영향에 대한 우려를 표명했습니다.[56] AI 붐에 대한 대중의 반응은 엇갈리고 있으며, 일부 당사자들은 AI가 창출하는 새로운 가능성,[58] 인류에 혜택을 줄 수 있는 잠재력, 정교함에 찬사를 보내는 반면, 다른 당사자들은 AI가 고용 안정을 위협하고, 대응에서 '말도 안 되는' 것이며, 프로그래밍에 기반한 결함 있는 대응을 한다고 비난했습니다.[59][60][61][62]

AI 붐 속에서 인공지능을 둘러싼 과대 광고는 상당한 위험을 초래할 수 있습니다. AI에 대한 대중의 관심으로 인해 발생하는 열정과 압력은 개발자가 AI 시스템을 신속하게 만들고 배포하도록 유도할 수 있습니다. 이러한 러시로 인해 중요한 안전 절차가 누락되어 잠재적으로 심각한 실존 위험이 발생할 수 있습니다. 홀든 카르노프스키(Holden Karnofsky)가 "AI 회사가 오늘날 가장 중요한 세기를 돕기 위해 할 수 있는 일"이라는 기사에서 언급한 바와 같이,[63] 소비자의 기대를 충족시키기 위한 필수적인 필요성은 조직이 철저한 안전 검사보다 속도를 우선시하도록 유혹하여 AI의 책임 있는 개발을 위태롭게 할 수 있습니다.

기존의 AI 인종 사고 방식은 AGI(인공 일반 지능) 개발과 관련된 위험을 높입니다.[64] 경쟁은 혁신과 진보를 촉진하지만, 경쟁업체를 능가하기 위한 이 치열한 경쟁은 단기적인 집중을 촉진하여 조직이 장기적인 안전보다 즉각적인 이익을 우선시하도록 만들 수 있습니다.[65] "승자독식" 사고방식은 더 나아가 코너를 절단하고, 바닥까지 가는 경주를 만들어 윤리적 고려 사항과 책임 있는 AI 개발을 손상시킬 수 있습니다.[65]

AI 커뮤니티의 저명한 목소리는 AI 회사가 이러한 불필요한 과대 광고와 가속을 피할 것을 촉구하며 신중한 접근을 촉구합니다.[63] 너무 빠른 속도로 AI 분야에 쏟아져 들어오는 돈이 핵심 리스크에 대한 충분한 고려 없이 무분별한 기업들이 혁신적인 AI 개발에 뛰어들 수 있다는 믿음에서 우려가 나옵니다.[65][63] AI에 대한 과대 광고와 투자가 우세함에도 불구하고 가속화와 관련된 위험을 완화하기에 너무 늦지 않았다고 주장하는 사람들이 있습니다. 주의를 주장하는 사람들은 정렬 연구, 표준, 모니터링 및 강력한 보안 절차와 같은 AI 안전 조치에 투자하고 주요 위험에 대한 인식을 높이는 것의 중요성을 강조합니다.[63]

참고 항목

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