ປັນຍາປະດິດ

ທໍາລາຍ "ລາຍງານສະຖານະຂອງ AI 2023"

ຈັດພີມມາ

7 ເດືອນທີ່ແລ້ວ

ຕຸລາ 18, 2023

ບົດລາຍງານຂອງລັດປະຈໍາປີຂອງ AI ເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນມາດຕະຖານທີ່ສໍາຄັນ, ສະຫນອງຄວາມຊັດເຈນແລະທິດທາງໃນການພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງປັນຍາປະດິດ. ການວິເຄາະທີ່ສົມບູນແບບຂອງມັນໄດ້ສະເຫນີຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ມີຄຸນຄ່າຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຕໍ່ນັກຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານອຸດສາຫະກໍາ, ແລະຜູ້ສ້າງນະໂຍບາຍ. ໃນປີນີ້, ບົດລາຍງານໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ສໍາຄັນໂດຍສະເພາະໃນພາກສະຫນາມຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs), ເນັ້ນຫນັກເຖິງອິດທິພົນການຂະຫຍາຍຕົວຂອງພວກເຂົາແລະຜົນສະທ້ອນທີ່ກວ້າງຂວາງສໍາລັບຊຸມຊົນ AI.

ການເດັ່ນຂອງ GPT-4

ພາຍໃນລະບົບນິເວດ LLM, GPT-4 ໄດ້ປະກົດຕົວເປັນກໍາລັງທີ່ເຂັ້ມແຂງ, ກໍານົດມາດຕະຖານໃຫມ່ໃນການປະຕິບັດແລະຄວາມສາມາດ. ຄວາມເດັ່ນຂອງມັນສາມາດຖືກສະແດງເຖິງບໍ່ພຽງແຕ່ຂະຫນາດຂອງມັນເທົ່ານັ້ນແຕ່ເປັນການລວມຕົວໃຫມ່ຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງແລະການນໍາໃຊ້ຍຸດທະສາດຂອງການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງຈາກຄວາມຄິດເຫັນຂອງມະນຸດ. ການປະສົມປະສານນີ້ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ GPT-4 ລື່ນກາຍຕົວແບບອື່ນໆ, ຢືນຢັນທ່າແຮງຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາທີ່ເຫມາະສົມແລະຄວາມສໍາພັນ symbiotic ລະຫວ່າງປັນຍາຂອງມະນຸດແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນພາກສະຫນາມ.

ການໂຕ້ວາທີເປີດໃຈ

ຊຸມຊົນ AI, ຕາມປະເພນີຮາກຖານໃນວັດທະນະທໍາຂອງການຮ່ວມມືແລະການເຂົ້າເຖິງທີ່ເປີດ, ປະຈຸບັນໄດ້ຮັບການຫັນປ່ຽນທີ່ສໍາຄັນ. ໃນປະຫວັດສາດ, ຈັນຍາບັນຂອງແຫຼ່ງເປີດໄດ້ຖືກເຫັນວ່າເປັນພື້ນຖານຂອງການປະດິດສ້າງ, ສົ່ງເສີມຊຸມຊົນທົ່ວໂລກຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າທີ່ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນເພື່ອເປົ້າຫມາຍທົ່ວໄປ. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການພັດທະນາທີ່ຜ່ານມາໄດ້ກະຕຸ້ນໃຫ້ມີການປະເມີນຄືນໃຫມ່ຂອງມາດຕະຖານເຫຼົ່ານີ້.

OpenAI ແລະ Meta AI, ສອງຍັກໃຫຍ່ໃນພູມສັນຖານ AI, ໄດ້ຮັບຮອງເອົາຈຸດຢືນທີ່ກົງກັນຂ້າມກ່ຽວກັບບັນຫາການເປີດກວ້າງ. OpenAI, ເມື່ອເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນທີ່ຫມັ້ນຄົງສໍາລັບແຫຼ່ງເປີດ, ໄດ້ເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະສະແດງການຈອງ. ການປ່ຽນແປງນີ້ສາມາດຖືໄດ້ວ່າເປັນການປະສົມປະສານຂອງຜົນປະໂຫຍດທາງການຄ້າແລະຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບການໃຊ້ແບບຈໍາລອງ AI ກ້າວຫນ້າທາງດ້ານທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Meta AI ໄດ້ວາງຕົວຂອງມັນເອງເປັນຜູ້ສະຫນັບສະຫນູນຂອງວິທີການທີ່ເປີດກວ້າງ, ເຖິງແມ່ນວ່າມີຂໍ້ແນະນໍາບາງຢ່າງ, ຕາມຫຼັກຖານຂອງຄອບຄົວຕົວແບບ LLaMa ຂອງພວກເຂົາ.

ການໂຕ້ວາທີນີ້ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ philosophical. ທິດທາງທີ່ຊຸມຊົນ lean ມີຜົນກະທົບອັນເລິກເຊິ່ງຕໍ່ການຄົ້ນຄວ້າ AI. ວິທີການທີ່ປິດຫຼາຍສາມາດຂັດຂວາງການປະດິດສ້າງໂດຍການຈໍາກັດການເຂົ້າເຖິງເຄື່ອງມືແລະການຄົ້ນຄວ້າທີ່ກ້າວຫນ້າ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການເຂົ້າເຖິງແບບບໍ່ຈໍາກັດເຮັດໃຫ້ຄວາມກັງວົນກ່ຽວກັບຄວາມປອດໄພ, ການໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ, ແລະທ່າແຮງສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ເປັນອັນຕະລາຍຂອງ AI.

ຄວາມປອດໄພ ແລະການປົກຄອງ

ຄວາມປອດໄພ, ເມື່ອເປັນຄວາມກັງວົນຕໍ່ອຸປະກອນໃນການສົນທະນາ AI, ໃນປັດຈຸບັນໄດ້ກາຍເປັນສູນກາງ. ເມື່ອຕົວແບບ AI ກາຍເປັນຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະປະສົມປະສານເຂົ້າໃນລະບົບທີ່ສຳຄັນ, ຜົນສະທ້ອນທີ່ອາດຕາມມາຂອງຄວາມລົ້ມເຫລວ ຫຼືການນຳໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດໄດ້ເຕີບໃຫຍ່ຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ຄວາມສ່ຽງທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນນີ້ໄດ້ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ທີ່ເຂັ້ມງວດກວ່າກ່ຽວກັບໂປຣໂຕຄອນຄວາມປອດໄພ ແລະການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ເສັ້ນທາງທີ່ຈະສ້າງມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນເຕັມໄປດ້ວຍສິ່ງທ້າທາຍ. ຫນຶ່ງໃນອຸປະສັກຕົ້ນຕໍແມ່ນບັນຫາການປົກຄອງທົ່ວໂລກ. ດ້ວຍ AI ເປັນເຕັກໂນໂລຊີທີ່ບໍ່ມີຊາຍແດນ, ກົນໄກການຄຸ້ມຄອງທີ່ມີປະສິດທິຜົນຕ້ອງການຮ່ວມມືສາກົນ. ສິ່ງດັ່ງກ່າວຍັງສັບສົນຕື່ມອີກຍ້ອນຄວາມເຄັ່ງຕຶງດ້ານພູມສາດການເມືອງທີ່ມີຢູ່, ເນື່ອງຈາກບັນດາປະເທດພວມປະທະກັນກັບຈຸດປະສົງສອງດ້ານໃນການຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງ ແລະ ຮັບປະກັນຄວາມໝັ້ນຄົງ.

ນອກເຫນືອຈາກ LLMs: ຄວາມແຕກຕ່າງ AI ອື່ນໆ

ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຊັ່ນ GPT-4 ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະຕ້ອງຮັບຮູ້ວ່າພູມສັນຖານ AI ແມ່ນກວ້າງຂວາງແລະມີຄວາມຫລາກຫລາຍ, ມີຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ເກີດຂື້ນໃນຫລາຍໂດເມນ.

Navigation: Advanced AI algorithms ແມ່ນການປະຕິວັດລະບົບນໍາທາງ, ເຮັດໃຫ້ມັນຖືກຕ້ອງແລະປັບຕົວໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ. ໃນປັດຈຸບັນລະບົບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຄາດຄະເນແລະປັບຕົວກັບການປ່ຽນແປງໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຂອງສະພາບແວດລ້ອມ, ຮັບປະກັນການເດີນທາງທີ່ປອດໄພແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
ການພະຍາກອນອາກາດ: ຄວາມສາມາດຂອງ AI ໃນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວເຮັດໃຫ້ການພະຍາກອນອາກາດດີຂຶ້ນ. ຮູບແບບການຄາດເດົາໃນປັດຈຸບັນແມ່ນຖືກຕ້ອງຫຼາຍຂຶ້ນ, ອະນຸຍາດໃຫ້ມີການກະກຽມທີ່ດີກວ່າແລະຕອບສະຫນອງຕໍ່ສະພາບອາກາດທີ່ບໍ່ດີ.
ລົດຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ: ຄວາມຝັນຂອງຍານພາຫະນະອັດຕະໂນມັດແມ່ນ inching ໃກ້ຊິດກັບຄວາມເປັນຈິງ. ປັບປຸງລະບົບ AI algorithms ກໍາລັງປັບປຸງຄວາມປອດໄພ, ປະສິດທິພາບ, ແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງ, ສັນຍາໃນອະນາຄົດທີ່ອຸປະຕິເຫດທາງຖະຫນົນຈະຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ການຜະລິດດົນຕີ: AI ຍັງເຮັດໃຫ້ຄື້ນຟອງໃນໂລກສ້າງສັນ. ດຽວນີ້ສູດການຄິດໄລ່ສາມາດແຕ່ງເພງໄດ້, ຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຂອງສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນການສະແດງສິລະປະແລະສະເຫນີເຄື່ອງມືສໍາລັບນັກສິລະປິນເພື່ອຄົ້ນຫາຊາຍແດນໃຫມ່ໃນຄວາມຄິດສ້າງສັນ.

ຜົນສະທ້ອນຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງຂອງຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເລິກເຊິ່ງ. ການປັບປຸງລະບົບການນໍາທາງ ແລະການຄາດຄະເນດິນຟ້າອາກາດສາມາດຊ່ວຍຊີວິດໄດ້, ໃນຂະນະທີ່ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງມີທ່າແຮງທີ່ຈະຫັນປ່ຽນພູມສັນຖານໃນຕົວເມືອງແລະຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍຄາບອນ. ໃນຂົງເຂດດົນຕີ, ການປະກອບທີ່ສ້າງໂດຍ AI ສາມາດເສີມຂະຫຍາຍການ tapestry ວັດທະນະທໍາຂອງພວກເຮົາ, ສະເຫນີຮູບແບບໃຫມ່ຂອງການສະແດງອອກສິລະປະ.

ຄິດໄລ່ເປັນນ້ໍາມັນໃຫມ່

ໃນການແຂ່ງຂັນກັບຄວາມສູງສຸດຂອງ AI, ພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ດິບ - ມັກຈະປຽບທຽບກັບນ້ໍາມັນໃນຄວາມສໍາຄັນຂອງມັນ - ໄດ້ກາຍເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ສໍາຄັນ. ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບ AI ເຕີບໂຕໃນຄວາມສັບສົນ, ຄວາມຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີ້ທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ.

ຍັກໃຫຍ່ດ້ານເຕັກໂນໂລຢີເຊັ່ນ NVIDIA, Intel, ແລະ AMD ແມ່ນຢູ່ແຖວຫນ້າຂອງການແຂ່ງຂັນອາວຸດຄອມພິວເຕີ້ນີ້. NVIDIA, ດ້ວຍເທກໂນໂລຍີ GPU ຂອງມັນ, ໄດ້ເປັນຈຸດສໍາຄັນໃນການຂັບລົດການຄົ້ນຄວ້າ AI, ເນື່ອງຈາກຄວາມເຫມາະສົມຂອງ GPU ສໍາລັບວຽກງານການປຸງແຕ່ງຂະຫນານທີ່ມີຢູ່ໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. Intel, ຕາມປະເພນີທີ່ເດັ່ນໃນຕະຫລາດ CPU, ໄດ້ມີການເຄື່ອນໄຫວຍຸດທະສາດເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດ AI ຂອງຕົນ. AMD, ດ້ວຍການປະດິດສ້າງທີ່ຮຸກຮານຂອງຕົນຢູ່ໃນຕະຫຼາດທັງ CPU ແລະ GPU, ຍັງເປັນຜູ້ນທີ່ສໍາຄັນ.

ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ການສະແຫວງຫາພະລັງງານການຄິດໄລ່ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນເຊື້ອຊາດເຕັກໂນໂລຢີເທົ່ານັ້ນ - ມັນມີຜົນກະທົບທາງດ້ານພູມສາດທາງດ້ານການເມືອງຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ໃນຂະນະທີ່ປະເທດຕ່າງໆຮັບຮູ້ຄວາມສໍາຄັນທາງຍຸດທະສາດຂອງ AI, ມີການເນັ້ນຫນັກໃສ່ການເພີ່ມຂຶ້ນໃນການຮັບປະກັນການເຂົ້າເຖິງເຕັກໂນໂລຢີຄອມພິວເຕີ້ທີ່ກ້າວຫນ້າ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ສະຫະລັດໄດ້ຮັດແຄບຂໍ້ຈໍາກັດດ້ານການຄ້າຕໍ່ຈີນ, ກະຕຸ້ນໃຫ້ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາ chip ຄວບຄຸມການສົ່ງອອກ. ການເຄື່ອນໄຫວດັ່ງກ່າວຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເຊື່ອມໂຍງຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ການຄ້າ, ແລະພູມສາດການເມືອງໃນຍຸກຂອງ AI.

ການລົງທຶນໃນ Generative AI

Generative AI, ເຊິ່ງກວມເອົາເຕັກໂນໂລຢີທີ່ສາມາດຜະລິດເນື້ອຫາເຊັ່ນຮູບພາບ, ວິດີໂອ, ແລະຂໍ້ຄວາມ, ໄດ້ເປັນພະຍານເຖິງຄວາມສົນໃຈແລະການລົງທຶນເພີ່ມຂຶ້ນ. ສາຂາຂອງ AI ນີ້ຖືຄໍາສັນຍາຂອງການປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາ, ຈາກການບັນເທີງແລະການໂຄສະນາກັບການພັດທະນາຊອບແວແລະການອອກແບບ.

ຕົວເລກທາງດ້ານການເງິນເວົ້າສໍາລັບຕົນເອງ. ການເລີ່ມຕົ້ນຂອງ AI ທີ່ສຸມໃສ່ການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຜະລິດໄດ້ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍກວ່າ 18 ຕື້ໂດລາຈາກບໍລິສັດລົງທຶນ (VC) ແລະນັກລົງທຶນຂອງບໍລິສັດ. ການໄຫຼເຂົ້າຂອງທຶນນີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນຄວາມເຊື່ອແລະນັກລົງທຶນໃນແງ່ດີທີ່ຖືເອົາທ່າແຮງການຫັນປ່ຽນຂອງ AI ການຜະລິດ.

Generative AI ໄດ້ອອກມາເປັນ beacon ໃນໂລກ VC. ທ່າມກາງການຫຼຸດລົງໂດຍທົ່ວໄປໃນການປະເມີນມູນຄ່າເຕັກໂນໂລຢີ, ມັນໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມຢືດຢຸ່ນແລະທ່າແຮງຂອງຂະແຫນງ AI. ຈຸດສຸມກ່ຽວກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ກວມເອົາວິດີໂອ, ຂໍ້ຄວາມ, ແລະລະຫັດໄດ້ດຶງດູດຄວາມສົນໃຈແລະການລົງທຶນທີ່ສໍາຄັນ, ສັນຍານແນວໂນ້ມທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດ.

ສິ່ງທ້າທາຍແລະເສັ້ນທາງຂ້າງຫນ້າ

ເຖິງວ່າຈະມີຄວາມກ້າວຫນ້າແລະແງ່ດີ, ຊຸມຊົນ AI ປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະໃນເວລາທີ່ການປະເມີນແບບຈໍາລອງທີ່ທັນສະໄຫມ. ເມື່ອຕົວແບບ AI ເຕີບໂຕໃນຄວາມສັບສົນແລະຄວາມສາມາດ, ຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນແບບດັ້ງເດີມແລະມາດຕະຖານມັກຈະຫຼຸດລົງ.

ຄວາມກັງວົນຕົ້ນຕໍແມ່ນຄວາມທົນທານ. ໃນຂະນະທີ່ຫຼາຍຕົວແບບດີເລີດໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີການຄວບຄຸມຫຼືວຽກງານສະເພາະ, ການປະຕິບັດຂອງພວກມັນສາມາດແຕກຕ່າງກັນຫຼືຫຼຸດລົງພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂທີ່ແຕກຕ່າງກັນຫຼືໃນເວລາທີ່ປະເຊີນກັບວັດສະດຸປ້ອນທີ່ບໍ່ໄດ້ຄາດຄິດ. ການປ່ຽນແປງນີ້ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງ, ໂດຍສະເພາະຍ້ອນວ່າ AI ຊອກຫາທາງເຂົ້າໄປໃນລະບົບທີ່ສໍາຄັນທີ່ຄວາມລົ້ມເຫລວສາມາດສົ່ງຜົນສະທ້ອນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ຫຼາຍຄົນໃນຊຸມຊົນ AI ຮັບຮູ້ວ່າວິທີການທີ່ເຂົ້າໃຈໄດ້ໃນການປະເມີນແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ມີຄວາມຕ້ອງການອັນຮີບດ່ວນສໍາລັບວິທີການປະເມີນຜົນທີ່ເຂັ້ມງວດ, ຮອບດ້ານ, ແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ຄວນພຽງແຕ່ປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີຄວາມຢືດຢຸ່ນ, ການພິຈາລະນາດ້ານຈັນຍາບັນ, ແລະຄວາມລໍາອຽງທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເສັ້ນທາງຂ້າງຫນ້າ, ໃນຂະນະທີ່ມີຄວາມມຸ່ງຫວັງ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພະຍາຍາມຮ່ວມກັນຈາກນັກຄົ້ນຄວ້າ, ຜູ້ພັດທະນາ, ແລະຜູ້ສ້າງນະໂຍບາຍເພື່ອຮັບປະກັນວ່າທ່າແຮງຂອງ AI ໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ຢ່າງປອດໄພແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ.

ທ່ານສາມາດເຂົ້າເຖິງບົດລາຍງານສະບັບເຕັມ ທີ່ນີ້.