2023 年 Ai4 会议上，生成式 AI 成为焦点

多年来，人工智能（AI）的格局经历了戏剧性的演变。这种持续的进步在最近的 Ai4 会议 上得到了体现，该会议于 2023 年 8 月 7 日至 9 日在拉斯维加斯举行，生成式 AI 成为焦点。

回顾 Ai4 2022

去年的 Ai4 会议是对奠定当前 AI 创新基础的传统技术的庆祝。会议和讨论主要围绕着成熟的方法，如 深度学习，它一直是图像和语音识别进步的前沿。 强化学习 是另一个关键玩家，它可以训练代理通过奖励正确的行为来做出一系列的决定。此外，像 联邦学习 这样的细分应用也值得注意，它强调了隐私和去中心化机器学习的重要性。

2023 年生成式 AI 的出现

快进到今年，场景已经发生了戏剧性的变化。不管你参加会议的哪个环节，生成式 AI 都是无可争议的明星。这包括 生成图像、文本、音乐、视频 等。凭借其在以前被认为是不可能的规模上创造内容的潜力，其在 2023 年 Ai4 人工智能会议上的重要性并不令人惊讶。

让许多人感到惊讶的不仅是生成式 AI 的存在，还有它在多大程度上掩盖了传统方法。这并不是说基础技术已经过时；它们仍然是许多 AI 应用的重要组成部分。然而，焦点的转移凸显了该行业总是向前看、寻求下一个突破的倾向。

虽然强调了生成式 AI 的积极应用，但也存在对其潜在负面影响的担忧。

关于生成式 AI 的担忧？

知识产权

一个专门讨论知识产权问题的专题讨论会， 这些模型的潜力可以复制、改述，甚至“创造”新的内容，这引发了人们对抄袭和知识产权的重大担忧。在机器可以按需生成内容的世界中，我们作为社会该如何认定内容的原创性归属？

提出两个问题是：

1. 如果艺术作品由 AI 生成，它能否受到著作权保护？更重要的是，它是否应该受到著作权保护？
2. 那些吸收世界信息和艺术的 AI 是否侵犯了艺术家的著作权材料？

这两个问题还没有得到明确的答案，作为一个社会，我们仍然在等待对这些问题的澄清。

安全威胁

一些会议讨论了 AI 在对抗性攻击、生成文本或语音方面的潜在滥用，目的是欺骗公众。

例如，生成式 AI 能够产生类似人类的文本和模仿个人风格，可以被滥用进行钓鱼攻击。一个成熟的 AI 可以根据个人的喜好量身定制电子邮件或消息，使骗局比以往任何时候都更具说服力。

虽然深度伪造通常指的是视频或音频，但生成式 AI 也可以制作虚假的文本内容。不法分子可以伪造语句、采访或著作，并错误地将其归因于真实的个人，可能会造成声誉损害。例如，如果一个声音可以被克隆，文字可以被实时自动生成，银行如何通过电话验证用户的真实性？

一家杰出的初创公司

虽然大多数演讲都是由传统公司进行的，但有一家初创公司值得关注。

Rain Neuromorphics 正在通过 使用平衡传播训练端到端模拟神经网络 来构建人工大脑。

Rain 有一个雄心勃勃的路线图，最终将使 1000 亿参数的模型能够装入一个拇指指甲大小的芯片中。