Generatieve AI staat centraal op de Ai4-conferentie van 2023

In de loop der jaren is het landschap van kunstmatige intelligentie (AI) dramatisch geëvolueerd. Deze voortdurende vooruitgang werd tentoongesteld op de recente Ai4-conferentie, die van 7 tot 9 augustus 2023 in Las Vegas, NV, werd gehouden, waar Generatieve AI centraal stond.

Een blik terug op Ai4 2022

De Ai4-conferentie van vorig jaar was een viering van de legacy-technieken die de basis legden voor de huidige AI-innovaties. Sessies en discussies werden sterk gedomineerd door gevestigde methoden zoals diep leren, die vooropliep bij de vooruitgang in beeld- en spraakherkenning. Bekrachtigingsleren was een andere belangrijke speler, met de mogelijkheid om agenten te trainen om een reeks beslissingen te nemen door ze te belonen voor correcte acties. Bovendien maakten niche-toepassingen zoals gefedereerd leren opvallende verschijningen, waarbij de belangrijkheid van privacy en gedecentraliseerd machine learning werd benadrukt.

De opkomst van Generatieve AI in 2023

Een jaar later was het tafereel dramatisch veranderd. Het leek er niet toe te doen welke sessie je bijwoonde op het evenement van dit jaar, Generatieve AI was de onbetwiste ster van de show. Dit omvat het genereren van afbeeldingen, tekst, muziek, video en meer. Met zijn potentieel om content te creëren op een schaal die eerder onmogelijk leek, was zijn aanwezigheid op de Ai4-conferentie van 2023 nauwelijks verrassend.

Wat veel mensen verraste, was niet alleen de aanwezigheid van Generatieve AI, maar de mate waarin het legacy-methoden overschaduwde. Dit wil niet zeggen dat de fundamentele technieken verouderd zijn; ze blijven essentieel voor veel AI-toepassingen. Echter, de verschuiving in focus onderstreept de neiging van de industrie om vooruit te kijken, altijd op zoek naar de volgende doorbraak.

Terwijl de positieve toepassingen van Generatieve AI werden benadrukt, waren er ook zorgen over de potentiële negatieve gevolgen van deze technologie.

Zorgen over Generatieve AI?

Intellectueel eigendom

Een panel richtte zich uitsluitend op zorgen over intellectueel eigendom, de potentie van deze modellen om content te reproduceren, te herschrijven of zelfs “nieuwe” content te creëren, roept significante zorgen op over plagiaat en intellectuele-eigendomsrechten. Hoe kunnen we als samenleving originaliteit toeschrijven in een wereld waar machines content kunnen genereren op aanvraag?

De twee vragen die werden gesteld, waren:

1. Kan kunst die door AI wordt gegenereerd, auteursrechtelijk worden beschermd en, belangrijker nog, zou die auteursrechtelijk moeten worden beschermd?
2. Maken AI-systemen die informatie en kunst van over de hele wereld verzamelen inbreuk op het auteursrecht van kunstenaars?

De twee vragen die werden gesteld, hadden nog geen solide antwoord, aangezien we als samenleving nog steeds wachten op verduidelijking over bovenstaande vragen.

Beveiligingsbedreigingen

Sommige sessies bespraken de potentiële misbruiken van AI bij adversarial aanvallen, of het genereren van tekst of stemmen met de bedoeling de algemene bevolking te misleiden.

Generatieve AI’s mogelijkheid om mensachtige tekst en persoonlijke stijlen te produceren, kan worden misbruikt voor phishing-aanvallen. Een geavanceerde AI kan e-mails of berichten maken die zijn afgestemd op individuen, waardoor scams overtuigender zijn dan ooit tevoren.

Terwijl deepfakes meestal verwijzen naar video of audio, kan Generatieve AI ook gefabriceerde tekstuele content creëren. Gewetenloze personen kunnen verklaringen, interviews of schrijfsels vervalsen en deze ten onrechte toeschrijven aan echte personen, waardoor reputatieschade kan ontstaan. Bijvoorbeeld, hoe verifiëren banken de stem van een gebruiker over de telefoon als een stem kan worden gekloond en woorden kunnen worden gegenereerd op aanvraag?

Een opvallende startup

Terwijl de meeste presentaties waren van gevestigde bedrijven, was er één opvallende startup die op ieders radar moet staan.

Rain Neuromorphics werkt aan het bouwen van kunstmatige hersenen door End-to-End Analog Neural Networks met Equilibrium Propagation te trainen.

Rain heeft een ambitieuze routekaart dat uiteindelijk 100 miljard-parametermodellen mogelijk zal maken in een chip ter grootte van een duimnagel.