2023 թվականի «AI-ի վիճակի մասին զեկույցը»

Արհեստական ​​ինտելեկտի վիճակի տարեկան զեկույցը ծառայում է որպես կարևոր չափանիշ՝ ապահովելով հստակություն և ուղղություն արհեստական ​​ինտելեկտի արագ զարգացող տիրույթում: Նրա համապարփակ վերլուծությունները հետևողականորեն արժեքավոր պատկերացումներ են առաջարկել հետազոտողներին, ոլորտի մասնագետներին և քաղաքականություն մշակողներին: Այս տարի զեկույցն ընդգծում է որոշ հատկապես նշանակալի առաջընթացներ Լեզուների խոշոր մոդելների (LLMs) ոլորտում՝ ընդգծելով դրանց աճող ազդեցությունը և ավելի լայն ազդեցությունները AI համայնքի համար:

GPT-4-ի գերակայությունը

LLM էկոհամակարգում GPT-4-ը հայտնվել է որպես ահռելի ուժ՝ սահմանելով նոր չափանիշներ կատարողականության և կարողությունների մեջ: Նրա գերակայությունը կարելի է վերագրել ոչ միայն իր մասշտաբով, այլ սեփական ճարտարապետության նորարարական ինտեգրմանը և ամրապնդման ռազմավարական օգտագործմանը, որը սովորում է մարդկային արձագանքներից: Այս համադրությունը թույլ է տվել GPT-4-ին գերազանցել այլ մոդելները՝ հաստատելով հարմարեցված ճարտարապետության ներուժը և մարդկային ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման միջև սիմբիոտիկ հարաբերությունները ոլորտում առաջընթացի համար:

Բաց բանավեճ

AI համայնքը, որն ավանդաբար արմատավորված է համագործակցության և բաց հասանելիության մշակույթի վրա, ներկայումս զգալի վերափոխման է ենթարկվում: Պատմականորեն բաց աղբյուրի էթոսը դիտվում էր որպես նորարարության հիմք, որը խթանում է հետազոտողների գլոբալ համայնքը, որոնք միասին աշխատում են ընդհանուր նպատակների ուղղությամբ: Այնուամենայնիվ, վերջին զարգացումները ստիպեցին վերագնահատել այս նորմերը:

OpenAI-ը և Meta AI-ն՝ AI-ի լանդշաֆտի երկու հսկաները, հակասական դիրքորոշումներ են որդեգրել բացության հարցում: OpenAI-ը, որը ժամանակին բաց կոդով օգտատերերի ջատագովն էր, սկսել է վերապահումներ հայտնել: Այս տեղաշարժը կարող է վերագրվել առևտրային շահերի համակցմանը և առաջադեմ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելների հնարավոր չարաշահման վերաբերյալ մտահոգություններին: Մյուս կողմից, Meta AI-ն իրեն դրել է որպես ավելի բաց մոտեցման կողմնակից, թեև որոշակի նախազգուշացումներով, ինչի մասին վկայում է նրանց LLaMa մոդելային ընտանիքը:

Այս բանավեճը զուտ փիլիսոփայական չէ: Այն ուղղությունը, որով թեքվում է համայնքը, խորը հետևանքներ ունի AI հետազոտության համար: Ավելի փակ մոտեցումը կարող է պոտենցիալ խեղդել նորարարությունը՝ սահմանափակելով նորագույն գործիքների և հետազոտությունների հասանելիությունը: Ընդհակառակը, անսահմանափակ մուտքն անհանգստություն է առաջացնում անվտանգության, չարաշահման և AI-ի վնասակար հավելվածների հնարավորության վերաբերյալ:

Անվտանգություն և կառավարում

Անվտանգությունը, որը ժամանակին AI-ի քննարկումներում ծայրամասային մտահոգություն էր, այժմ դարձել է առանցքային: Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելները դառնում են ավելի հզոր և ինտեգրվում կարևոր համակարգերում, ձախողումների կամ չարաշահումների հնարավոր հետևանքները երկրաչափականորեն աճել են: Այս աճող ռիսկը պահանջում է ավելի խիստ կենտրոնացում անվտանգության արձանագրությունների և լավագույն փորձի վրա:

Այնուամենայնիվ, անվտանգության կայուն չափանիշների հաստատման ճանապարհը հղի է մարտահրավերներով: Առաջնային խոչընդոտներից մեկը համաշխարհային կառավարման խնդիրն է: Քանի որ AI-ն սահմանազերծ տեխնոլոգիա է, ցանկացած արդյունավետ կառավարման մեխանիզմ պահանջում է միջազգային համագործակցություն: Սա ավելի է բարդանում գոյություն ունեցող աշխարհաքաղաքական լարվածությամբ, քանի որ երկրները բախվում են նորարարության խթանման և անվտանգության ապահովման երկակի նպատակների հետ:

LLM-ներից դուրս. AI-ի այլ առաջընթացներ

Թեև GPT-4-ի նման խոշոր լեզուների մոդելները (LLM) զգալի ուշադրություն են գրավել, կարևոր է գիտակցել, որ AI-ի լանդշաֆտը հսկայական է և բազմազան՝ բազմաթիվ տիրույթներում տեղի ունեցող բեկումներով:

• նավարկությունԱռաջադեմ AI ալգորիթմները հեղափոխում են նավիգացիոն համակարգերը՝ դրանք դարձնելով ավելի ճշգրիտ և հարմարվող: Այս համակարգերն այժմ կարող են կանխատեսել և հարմարվել շրջակա միջավայրի իրական ժամանակի փոփոխություններին՝ ապահովելով ավելի անվտանգ և արդյունավետ ճանապարհորդություն:
• Եղանակի կանխատեսումներՀսկայական քանակությամբ տվյալներ արագ մշակելու AI-ի կարողությունը հանգեցրել է եղանակի կանխատեսման զգալի բարելավումների: Կանխատեսող մոդելներն այժմ ավելի ճշգրիտ են, ինչը թույլ է տալիս ավելի լավ նախապատրաստվել և արձագանքել անբարենպաստ եղանակային պայմաններին:
• Ինքնավար մեքենաներԻնքնավար մեքենաների երազանքն ավելի է մոտենում իրականությանը: Ընդլայնված AI ալգորիթմները բարելավում են ինքնակառավարվող մեքենաների անվտանգությունը, արդյունավետությունը և հուսալիությունը՝ խոստանալով ապագա, որտեղ ճանապարհային պատահարները կտրուկ կնվազեն:
• Երաժշտության սերունդԱրհեստական ​​ինտելեկտը նույնպես ալիք է բարձրացնում ստեղծագործական աշխարհում: Ալգորիթմներն այժմ կարող են երաժշտություն ստեղծել՝ անցնելով գեղարվեստական ​​արտահայտման մեջ հնարավորի սահմանները և արվեստագետներին առաջարկելով գործիքներ՝ ստեղծագործելու նոր սահմաններ բացահայտելու համար:

Այս առաջընթացների իրական աշխարհի հետևանքները խորն են: Բարելավված նավիգացիոն և եղանակի կանխատեսման համակարգերը կարող են կյանքեր փրկել, մինչդեռ ինքնակառավարվող մեքենաները ներուժ ունեն փոխելու քաղաքային լանդշաֆտները և նվազեցնել ածխածնի արտանետումները: Երաժշտության ոլորտում արհեստական ​​ինտելեկտի կողմից ստեղծված ստեղծագործությունները կարող են հարստացնել մեր մշակութային գոբելենը՝ առաջարկելով գեղարվեստական ​​արտահայտման նոր ձևեր:

Հաշվարկեք որպես նոր նավթ

Արհեստական ​​ինտելեկտի գերակայության մրցավազքում հումքային հաշվողական հզորությունը, որն իր կարևորությամբ հաճախ նմանեցվում է նավթին, հայտնվել է որպես կարևոր ռեսուրս: Քանի որ AI մոդելները բարդանում են, բարձր արդյունավետությամբ հաշվողական ռեսուրսների պահանջարկը կտրուկ աճել է:

Տեխնոլոգիական այնպիսի հսկաները, ինչպիսիք են NVIDIA-ն, Intel-ը և AMD-ն, առաջատար են այս հաշվողական սպառազինությունների մրցավազքում: NVIDIA-ն, իր GPU տեխնոլոգիաներով, առանցքային է եղել AI-ի հետազոտությունների իրականացման գործում՝ հաշվի առնելով GPU-ի համապատասխանությունը մեքենայական ուսուցմանը բնորոշ զուգահեռ մշակման առաջադրանքների համար: Intel-ը, որն ավանդաբար գերիշխում է պրոցեսորների շուկայում, ռազմավարական քայլեր է ձեռնարկում իր AI կարողությունները բարելավելու համար: AMD-ն իր ագրեսիվ նորամուծություններով և՛ պրոցեսորների, և՛ պրոցեսորների շուկաներում, նույնպես նշանակալի խաղացող է:

Այնուամենայնիվ, հաշվողական ուժի որոնումը պարզապես տեխնոլոգիական մրցավազք չէ, այն ունի խորը աշխարհաքաղաքական հետևանքներ: Քանի որ երկրները գիտակցում են արհեստական ​​ինտելեկտի ռազմավարական նշանակությունը, աճող շեշտադրումը կատարվում է առաջադեմ հաշվողական տեխնոլոգիաների հասանելիության ապահովման վրա: ԱՄՆ-ն, օրինակ, խստացրել է Չինաստանի նկատմամբ առևտրային սահմանափակումները, ինչը տեխնոլոգիական ընկերություններին դրդել է մշակել արտահանման վերահսկմանն ապացուցող չիպեր: Նման քայլերն ընդգծում են տեխնոլոգիայի, առևտրի և աշխարհաքաղաքականության միահյուսումը AI-ի դարաշրջանում:

Ներդրումներ Generative AI-ում

Generative AI-ն, որը ներառում է տեխնոլոգիաներ, որոնք կարող են արտադրել բովանդակություն, ինչպիսիք են պատկերները, տեսանյութերը և տեքստը, ականատես է եղել հետաքրքրության և ներդրումների աճին: AI-ի այս ճյուղը խոստանում է հեղափոխել արդյունաբերությունը՝ ժամանցից և գովազդից մինչև ծրագրային ապահովման մշակում և դիզայն:

Ֆինանսական թվերն ինքնին խոսում են։ AI ստարտափները, որոնք կենտրոնանում են գեներատիվ հավելվածների վրա, հաջողությամբ հավաքել են ավելի քան 18 միլիարդ դոլար վենչուրային կապիտալից (VC) և կորպորատիվ ներդրողներից: Կապիտալի այս ներհոսքն ընդգծում է ներդրողների հավատն ու լավատեսությունը գեներացնող արհեստական ​​ինտելեկտի փոխակերպման ներուժի նկատմամբ:

Generative AI-ն հայտնվել է որպես փարոս VC աշխարհում: Տեխնոլոգիական գնահատումների ընդհանուր անկման պայմաններում այն ​​ցուցադրել է AI ոլորտի ճկունությունն ու ներուժը: Տեսանյութի, տեքստի և կոդավորման ընդգրկող հավելվածների վրա կենտրոնացումը զգալի ուշադրություն և ներդրումներ է գրավել՝ ազդարարելով գեներատիվ տեխնոլոգիաների աճի հեռանկարը:

Մարտահրավերները և առջևի ճանապարհը

Չնայած առաջընթացին և լավատեսությանը, AI համայնքը բախվում է էական մարտահրավերների, հատկապես երբ խոսքը վերաբերում է ժամանակակից մոդելների գնահատմանը: Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելներն աճում են բարդության և կարողության մեջ, գնահատման ավանդական չափորոշիչները և չափորոշիչները հաճախ չեն զիջում:

Առաջնային մտահոգությունը կայունությունն է: Թեև շատ մոդելներ գերազանցում են վերահսկվող միջավայրերը կամ հատուկ առաջադրանքները, դրանց կատարումը կարող է տարբեր լինել կամ վատթարանալ տարբեր պայմաններում կամ չնախատեսված մուտքերի ազդեցության տակ: Այս փոփոխականությունը ռիսկեր է պարունակում, հատկապես, երբ AI-ն իր ճանապարհն է գտնում դեպի կարևոր համակարգեր, որտեղ ձախողումները կարող են զգալի հետևանքներ ունենալ:

AI համայնքում շատերն ընդունում են, որ գնահատման ինտուիտիվ մոտեցումն անբավարար է: Գնահատման ավելի խիստ, համապարփակ և հուսալի մեթոդների հրատապ անհրաժեշտություն կա: Այս մեթոդները ոչ միայն պետք է գնահատեն մոդելի կատարողականը, այլև դրա ճկունությունը, էթիկական նկատառումները և հնարավոր կողմնակալությունները: Առաջիկա ճանապարհը, թեև խոստումնալից է, պահանջում է հետազոտողների, մշակողների և քաղաքականություն մշակողների համատեղ ջանքերը՝ ապահովելու, որ AI-ի ներուժն ապահով և պատասխանատու կերպով իրացվի:

Դուք կարող եք մուտք գործել ամբողջական զեկույց այստեղ.