ジャンカルロ・エリア・ヴァロリ著
北京大学の研究所科学アカデミーの名誉教授
「MIT Technology Review」雑誌はによって設立されました マサチューセッツ工科大学 （MIT）1899年に、新興技術と革新的なセクターに関する情報の普及に焦点を当てています。 「次は何ですか？」雑誌の傾向と技術の分野を扱っています。人工知能の徐々に手順に注目し、4つの主要なプロジェクトで2024年を要約しました。
偉大な言語モデルは引き続き支配され、規制当局はより大胆になりつつあり、人工知能の終末論的な問題は研究機関と公衆に大きな影響を与えます。
2024年、人工的な生成インテリジェンスに多くを投資した技術企業は、製品から利益を得ることができることを実証するよう圧力を受けています。
これを達成するために、ような人工知能の巨人 グーグル e AIを開きます 彼らは小型化に多くの焦点を合わせています。両社は、人々が強力な言語モデルをカスタマイズし、特定のニーズを満たすためにミニチャットボットを作成できるようにする簡単なプラットフォームを開発しています。
実際には、誰もがプログラミングスキルを必要とせずに、生成人工知能アプリケーションの開発者になることができます。
昨年、生成的人工知能は、技術的なスキルの高い人にとってより有用になりました。 Google Gemini – 誰が合格しました GPT-4 テキスト、画像、ビデオ、オーディオのベンチマーク（デバイスのパフォーマンスまたはTECNIプロセスの有効性を評価するために特別に設計されたテスト）および同じ GPT-4 それらは多機能性をサポートし、テキストと画像情報を処理できるため、一連の新しいアプリケーションのロックを解除できます。あらゆる社会的抽出の人々が、パーソナライズされたIAロボットセットを持っていることがわかります。人間はボタンをクリックするだけで、システムはセクターのルールに従ってテキストと充電ビデオと写真を生成します。
Sin Salla 2022年末、私たちはそれを見ました から の Openai e 安定した拡散 の 安定性AI さまざまな並外れた画像を作成できます。したがって、2024年には、素晴らしい映画撮影の家と個々のユーザーの両方の映画に注目が集まります。
Runwayは、生成的なビデオモデルを作成するスタートアップです（そして共同設立しました 安定した拡散）。それはすでに高品質の短編映画を生産することができますが、その中で最高のものは、 ピクサー。
超えて 起動する 来る 滑走路、実際に – 前述のように – 映画の巨人も パラマウント e ディズニー 現在、生産プロセスにおける生成人工知能の使用が検討されています。生成的人工知能は、かつては特殊効果で可能だったものを再発明し、今日と比較して、鏡を登ります。
大画面に加えて、テクノロジー ディープフェイク 彼はまた、マーケティングやトレーニングの目的で土地を獲得しています。たとえば、British Synthesia Companyは、俳優の個々のパフォーマンスをアバターの絶え間ない流れに変えることができるツールを作成します ディープフェイク ボタンの単純な圧力で提供されたスクリプトを唱えることができます。
Synthesiaは、そのテクノロジーは現在44％の企業が使用していると言います フォーチュン100 （すなわち、雑誌「Fortune」に従って働く100の最高の企業が発行されたグローバルエコノミーを扱っています。 Time Inc.の財産、1930年にヘンリー・ルースによって設立。米国の経済雑誌のカテゴリーで「フォーブス」と「ブルームバーグビジネスウィーク」と競合し、長くて詳細な記事で際立っています）。
非常に多くのスキルを低コストで使用することは、エンターテインメント業界に深刻な問題を引き起こしました。映画研究による人工知能の使用と乱用に関する懸念は、昨年ハリウッドストライキの中心にありました。 「撮影芸術は根本的に変化しています」と、独立監督のSouki Mehdaouiは言いました。
さらに、人工知能によって生成された選挙の偽情報は遍在すると言わなければなりません。 2024年は、世界の多くの国での選挙の年であり、虚偽の選挙情報と ディープフェイク 人工知能によって生成されることは重要な問題になりました。これまでのところ、反対側の政治家がこれらのツールを選挙兵器として使用しているのを見てきました。たとえば、アルゼンチン、スロバキア、アメリカ合衆国です。
これらの人工知能作品の増殖は、心配な傾向です。インターネット上の実際のコンテンツをこれまで以上に特定することはこれまで以上に難しいでしょう。そして、すでに二極化された政治情勢で戦うことは深刻な結果をもたらす可能性があります。
数年前まで、を作成します ディープフェイク 高度な技術が必要でしたが、生成的な人工知能により、すべてがはるかにシンプルになり、完成品がますますリアルに見えました。拒否可能な情報源は、人工知能によっても欺くことができます。たとえば、のプラットフォーム ストックフォト 彼らは、あらゆるイベントのために人工知能によって生成された画像であふれています。 ストックフォト これらは、専門的なWebサイトから無料でダウンロードできる画像であり、無料または支払いであり、クリエイティブ、グラフィック、コミュニケーションプロジェクトで使用できます。彼らは現在、デジタルの世界で広く現実になっています。そしてこの点で ストックフォト 2024年は、選挙における人工知能の介入に反対する人々にとって重要な年でした。ただし、追跡と解像度のテクノロジーは、透かしなどの開発の初期段階にあります。より良いと言うために：あなたの名前や別の識別サイン、または画像のオーバーラップと虚偽で写真をマークしたい場合は、透かしを追加できます。フィリグリーを削除したり、フィリグリーとして写真を使用したりすることもできます。
また、のプラットフォーム ソーシャルメディア 私はゆっくりと遅くなり、偽情報を根絶します。言い換えれば、2024年は誰もが道徳的に賛成し、誰が反対し、誰が経済的にプロと反対するかが、戦うための素晴らしい実験の一部であった年でした。 偽のニュース 人工知能に基づいています。
近年、人工知能の分野は、小さなモデルの使用から離れて、すべての活動を実行するために訓練できる単一のモノリシックモデルを採用しています。たとえば、前述のことを示しています Openai e GPT-3 いくつかの追加の例として、利害関係者はプログラミングの問題を解決したり、映画スクリプトを書いたり、高校で生物学試験に合格したりするために「トレーニング」できます。などのマルチモーダルモデル GPT-4、 Google Gemini、 deepmind、視覚的タスクと言語的タスクの両方を解決できます。
同じアプローチを物理的なロボットに適用できるため、ロボットを訓練するためにトレーニングする必要はありません。 パンケーキ また、ドアを開くもう1つの普遍的なモデルは、ロボットに複数のタスクを実行できるようになります。
その2023年の罪。 deepmind 発売されました ロボカット、試みとエラーを通じてデータを生成することにより、いくつかのロボットアームを制御することを学びました。 2023年10月、 deepmind 別の多目的ロボットモデルを立ち上げるために、33の大学のワークショップと協力しました。 RT-X。ニューヨーク大学のチームも同様の技術を開発しています。近年、大企業はロボットトレーニング用の大規模なデータセットセットをリリースし始めています。 エゴセントリック4D知覚 の メタ。 EGO4Dは、前例のない多様性を備えた大規模な自己中心のデータセットです。 9か国の74か所から923人のユニークな参加者によって収集された3,670時間のビデオで構成されています。このプロジェクトは、国際コンソーシアムで88人の研究者を集めて、公開されている自己中心のデータの範囲を桁違いに劇的に増加させ、撮影時間の観点から他のデータセットの20倍以上の範囲にします。 EGO4Dは、一人称の視覚的認識に関する次の研究を触媒することを目指しています。データセットは、地理的カバレッジ、シナリオ、参加者、および買収方法の観点から多様化されています。たとえば、米国統計局の調査では、人々がほとんどの時間をどのように費やしているかを学びます。データは、市場で利用可能な7つの異なるヘッドカメラを使用して取得されました。 gopro、 Vuzix Blade、 瞳孔ラボ、 Zshades、 ordro ep6、 IVU Rincon 1080 e weeview。ビデオに加えて、EGO4Dの一部は、3Dスキャン、オーディオ、ルック、ステレオ、よりウェアラブルウェアラブルカメラ、テキストの物語など、他のデータ方法を提供しています。
このアプローチは、自動運転車の場合にすでに有望であることが証明されています。スタートアップのような ウェイブ、 グアー e おばけ 彼らは、特定の運転活動のために、より小さなモデルの代わりに車両を制御するために単一の大きなモデルを使用する自律運転のために、人工知能の新しい波を運転しています。この技術により、中小企業は巨人に追いつくことができます。翌年、この傾向は、さまざまなセクターで使用されるロボットで観察できます。
あなたが気づいた場合、私たちがすでに私たちの記事や本でサポートしているように、人工知能の開発は、食物連鎖の頂点だけでなく、まったく役に立たない人になるでしょう。
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