Генеративный ИИ стал центральной темой на конференции Ai4 2023

На протяжении многих лет ландшафт искусственного интеллекта (ИИ) претерпел значительную эволюцию. Этот непрерывный прогресс был продемонстрирован на недавней конференции Ai4, которая прошла с 7 по 9 августа 2023 года в Лас-Вегасе, NV, где Генеративный ИИ занял центральное место.

Взгляд назад на Ai4 2022

Конференция Ai4 прошлого года была празднованием классических методов, которые заложили основу для текущих инноваций в области ИИ. На сессиях и в обсуждениях преобладали устоявшиеся методы, такими как глубокое обучение, которое было на переднем крае достижений в области распознавания изображений и речи. Обучение с подкреплением было еще одним ключевым игроком, с его способностью обучать агентов принимать серию решений, вознаграждая их за правильные действия. Кроме того, нишевые применения, такие как федеративное обучение, также заметно присутствовали в программе, подчеркивая важность конфиденциальности и децентрализованного машинного обучения.

Появление Генеративного ИИ в 2023

Продвинувшись вперед на год, сцена изменилась кардинально. На какую бы сессию мероприятия этого года вы ни пришли, генеративный ИИ был безусловной звездой программы. Это включает в себя генерацию изображений, текст, музыку, видео и многое другое. С его потенциалом создавать контент в масштабе, ранее считавшемся невозможным, его присутствие на конференции Ai4 2023 было не удивительно.

То, что удивило многих, было не только присутствие Генеративного ИИ, но и степень, в которой он затмил классические методы. Это не означает, что фундаментальные техники стали устаревшими; они остаются важными для многих приложений ИИ. Однако сдвиг фокуса подчеркивает тенденцию отрасли быть ориентированной на будущее, всегда ища следующий прорыв.

Хотя были выделены положительные применения Генеративного ИИ, также присутствовали опасения по поводу потенциальных негативных последствий этой технологии.

Опасения по поводу Генеративного ИИ?

Интеллектуальная собственность

Одна панель была посвящена исключительно проблемам Интеллектуальной собственности, способность этих моделей воспроизводить, перефразировать или даже “создавать” новый контент вызывает значительные опасения по поводу плагиата и прав интеллектуальной собственности. Как мы, как общество, определяем авторство и оригинальность в мире, где машины могут генерировать контент по требованию?

Два вопроса, которые были заданы, были:

1. Если искусство генерируется ИИ, может ли оно быть защищено авторским правом, и более важно, должно ли оно быть защищено авторским правом?
2. Нарушают ли ИИ, которые всасывают информацию и искусство со всего мира, авторские права художников?

Два вопроса, которые были заданы, еще не имеют твердого ответа, поскольку мы, как общество, все еще ждем разъяснений по этим вопросам.

Угрозы безопасности

Некоторые сессии обсуждали потенциальные злоупотребления ИИ для проведения состязательных атак, генерации текста или голосов с целью обмана общественности.

Например, способность Генеративного ИИ производить текст, похожий на человеческий, и имитировать личный стиль, может быть использована для фишинговых атак. Продвинутый ИИ может создавать электронные письма или сообщения, адаптированные к отдельным лицам, что делает мошенничество более убедительным, чем когда-либо.

Хотя дипфейки обычно относятся к видео или аудио, Генеративный ИИ также может создавать фабрикованный текстовый контент. Нечестные лица могут подделывать заявления, интервью или произведения, неправильно приписывая их реальным лицам, что потенциально может нанести ущерб их репутации. Например, как банки проверяют голос пользователя по телефону, если голос может быть клонирован, а слова могут быть сгенерированы на лету?

Выдающийся стартап

Хотя большинство презентаций были от устоявшихся компаний, был один выдающийся стартап, который должен быть на радаре каждого.

Rain Neuromorphics работает над созданием искусственных мозгов путем сквозного обучения аналоговых нейронных сетей методом распространения равновесия (Equilibrium Propagation).

Rain имеет амбициозный план, который в конечном итоге позволит создавать модели с 100 миллиардами параметров на чипе размером с ноготь большого пальца.