글로벌 AI 환경의 포괄적 인 분석 : 현재 인공 지능 상태 (2025 년 7 월)
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출판 : 2025 년 7 월 16 일 / 업데이트 : 2025 년 7 월 16 일 - 저자 : Konrad Wolfenstein
글로벌 AI 환경의 포괄적 인 분석 : 현재 인공 지능 상태 (2025 년 7 월)-이미지 : Xpert.Digital
윤리, 경제, 혁신 : 한 눈에 AI 혁신 (읽기 시간 : 41 분 / 광고 없음 / 없음)
희망과 위험 사이 - 인공 지능의 복잡한 미래
인공 지능 (AI)은 오랫동안 컴퓨터 과학의 틈새 주제에서 우리 시대의 가장 운전하고 파괴적인 힘 중 하나에서 발전 해 왔습니다. 헤드 라인을 지배하고 글로벌 시장에 영향을 미치며 우리가 일하고 의사 소통하고 생활하는 방식을 변화시킵니다. 그러나 과대 광고 뒤에는 엄청난 경제적 기회, 지정 학적 권력 투쟁, 심오한 윤리적 질문 및 빠른 기술 점프가 특징 인 복잡한 현실이 있습니다.
이 기사는 현재 개발을 사용하여 다층 AI의 세계를 비추고 있습니다. 우리는 AI 미래의 기초를 마련하고 AI 칩의 우월성을위한 세계적인 경쟁을 분석하고 의학에서 군대로의 다양한 적용 영역을 조사 하고이 변형 기술과 관련된 위험과 윤리적 딜레마 타에 직면하는 대규모 투자에 몰입합니다. 목표는 AI 혁명의 거대한 잠재력과 긴급한 도전을 보여주는 미묘한 그림을 그려야합니다.
1. 왜 우리는 현재 AI 인프라, 특히 데이터 센터에서 이러한 대규모 투자 붐을 경험하고 있습니까?
AI 인프라의 현재 투자 붐은 현대 AI 모델, 특히 소위 대형 언어 모델 (LLM) 및 생성 AI 시스템의 기본 요구 사항의 직접적인 결과입니다. 이 시스템은 "학습"및 "기능"을 위해 상상할 수없는 양의 컴퓨팅 파워가 필요한 거대한 두뇌와 동등한 디지털입니다. 이 투자 뒤의 원동력을 세 가지 주요 영역으로 나눌 수 있습니다.
AI 모델의 훈련 : GPT-4, Claude 3 또는 Gemini와 같은 고급 AI 모델의 "훈련"은 매우 산술 과정입니다. 엄청난 양의 데이터 (종종 인터넷의 많은 부분)가 모델에 제공되어 패턴, 관계, 언어 구조 및 사실 지식을 배울 수 있습니다. 이 프로세스에는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있으며 동시에 작동하는 수천 개의 전문 AI 칩 (GPU)이 필요합니다. 단일 주 -ART 모델을 훈련하는 비용은 수억 또는 10 억 달러 이상에 달할 수 있습니다. Google, Meta 및 Openaai와 같은 회사는 경쟁에서 최고를 유지하기 위해이 인프라 자체를 구축하거나 비싼 비용을 지불해야합니다.
추론 (AI의 적용) : 훈련 후 모델은 응용 프로그램에 대한 준비가되어 있습니다. 사용자가 Chatt에 문의하거나 Midjourney로 이미지를 생성하거나 Deepl로 번역을 요청할 때마다 훈련 된 모델을 활성화하여 답변을 계산해야합니다. 단일 추론 요청은 훈련보다 컴퓨팅 전력이 훨씬 적지 만 전 세계 수백만 명의 사용자의 수십억 개의 문의가 컴퓨팅 용량에 대한 엄청난 지속적인 요구에 추가됩니다. Tech Giants는이 글로벌 수요를 운영하고 빠르고 안정적인 AI 서비스를 제공하기 위해 거대한 데이터 센터를 구축합니다.
클라우드 컴퓨팅 시장 : 투자의 상당 부분은 자체 제품의 인프라뿐만 아니라 클라우드 서비스의 확장으로 흐릅니다. Amazon (AWS), Microsoft (Azure) 및 Google (Cloud)과 같은 회사는 다른 회사에“서비스로 AI”를 제공합니다. 이는 자체 데이터 센터를 구축 할 수단이없는 신생 기업 및 기존 회사가 필요한 AI 계산 성능을 유연하게 임대 할 수 있음을 의미합니다. 이 시장은 매우 유리합니다. 가장 크고 빠르고 가장 효율적인 AI 인프라를 제공 할 수있는 사람은 결정적인 경쟁 우위를 확보 할 수 있습니다. AI 워크로드를위한 특수 클라우드 제공 업체 인 Coreweave와 같은 플레이어는이 수익성이 높은 틈새 시장을 발전시키고 수십억을 투자하는 새로운 회사의 예입니다.
요약하면, 대규모 투자는 추측이 아니라 필요하다고 말할 수 있습니다. 이러한 거대하고 에너지가 많은 데이터 센터가 없으면 오늘날 우리가 알고있는 생성 AI는 없습니다. 그들은 점점 더 디지털화되고 지능적인 세계 경제의 물리적 백본입니다.
적합:
2. 펜실베니아와 같은 국가가 AI 및 에너지 투자의 신흥 센터로 만드는 이유는 무엇입니까?
AI 투자를위한 핫스팟에서 펜실베니아의 발전은 정치, 지리 및 경제적 필요성의 상호 작용의 매혹적인 예입니다. 도널드 트럼프 전 대통령과 정치인 데이비드 맥코믹 (David McCormick)과 같은 성격의 정치적 이니셔티브에 의해 격렬한이 추세를 불러 일으키는 몇 가지 요소가 있습니다.
에너지 가용성 및 비용 : 가장 중요한 요소는 에너지입니다. 이미 언급했듯이 AI 데이터 센터의 에너지는 엄청납니다. 펜실베니아는 미국에서 가장 큰 천연 가스 생산자 중 하나입니다 (Marcellus-Shale 퇴적물 덕분에). 비교적 저렴한 에너지의 이러한 풍부한 가용성은 대규모 위치 이점입니다. 많은 기술 회사가 재생 가능 에너지에 중점을 두지 만, 데이터 센터의 24/7 운영을 위해 가스 발전소에 의한 안정되고 예측 가능한 기본 부하 공급은 매우 중요합니다. 이 화석 연료의 사용에 대한 정치적 지원은이 지역에서 새로운 발전소 건설에 대한 장애물을 낮추어 데이터 센터를 공급합니다.
지리적 위치 및 인프라 : 펜실베니아는 미국 동해안 (뉴욕, 워싱턴 DC, 보스턴)의 대규모 인구와 경제 센터 근처에서 전략적으로 저렴합니다. 이는 대기 시간, 즉 데이터 전송 지연이 줄어들어 많은 AI 애플리케이션에 중요합니다. 또한, 주에는 잘 발달 된 산업 인프라, 대규모 건설 프로젝트를위한 충분한 토지 및 중공업 분야의 전통을 보유하고 있으며, 이는 그러한 시스템의 건설 및 유지 보수를위한 자격을 갖춘 근로자를 의미합니다.
정치적 의지와 인센티브 : 영향력있는 정치인들의 명시 적 자금은 투자와 친화적 인 기후를 만듭니다. 트럼프와 맥코믹 펜실베니아와 같은 인격이“AI 및 에너지의 중심”으로 위치 할 때, 이것은 투자자들에게 강력한 신호를 보냅니다. 이러한 이니셔티브는 종종 세금 인센티브, 가속 승인 프로세스 및 회사를 유치하기위한 직접 보조금과 관련이 있습니다. 이것은 버지니아 또는 오하이오와 같은 다른 지역과 경쟁하는 국가가 데이터 센터를 홍보하는 정치적 역학을 만듭니다.
경제 변화 : 펜실베니아는 전통적인 중공업의 쇠퇴가 특징 인 소위“Rust Belt”의 일부입니다. -10 -ART 데이터 센터의 정착은 경제적 구조적 변화를 시작하고, 새로운 지속 가능한 일자리를 창출하고, 지역을 기술적으로 재배치 할 수있는 기회로 여겨집니다.
저렴한 에너지, 정치적 지원 및 전략적 상황의 수렴으로 인해 펜실베니아는 KI 시대의 디지털 요구가 지역의 물리적, 정치적 현실에 어떤 영향을 미치고 새로운 경제 센터를 만드는 방법의 대표적인 예입니다.
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3. AI의 막대한 에너지 요구 사항은 점점 더 문제로 논의되고있다. 이 문제의 차원은 무엇이며 어떤 특정 솔루션이 추구되고 있습니까?
AI 산업의 에너지 요구 사항은 실제로 가장 큰 과제 중 하나이며 잠재적으로 Achilles의 발 뒤꿈치 중 하나입니다. 문제에는 몇 가지 차원이 있습니다.
스케일링 : 개별 AI 요청은 문제가 아니지만 글로벌 스케일링입니다. AI 부문의 에너지 소비는 향후 몇 년 동안 기하 급수적으로 증가 할 수있는 것으로 추정됩니다. 일부 예측은 AI 계산 센터가 스웨덴 또는 네덜란드의 전국만큼 2027 년까지 많은 전기를 소비 할 수 있다고 가정합니다. 이것은 기존 전기 그리드에 막대한 압력을 가하고 있으며, 이는 이미 많은 지역에서 용량 제한으로 작동하고 있습니다.
CO2 발자국 :이 에너지 요구 사항이 주로 화석 연료에서 다루어지면 AI 붐은 전 세계 기후 목표에 대응합니다. 하드웨어 (특히 칩)의 생산도 에너지와 자원 집약적입니다.
물 소비 : 데이터 센터는 식히려면 막대한 양의 물이 필요합니다. 저수 지역에서는 농업용 또는 식수 공급과 충돌 할 수 있습니다.
이러한 과제를 고려하여 집중 솔루션은 다양한 수준에서 추구됩니다.
재생 에너지 사용 : 이것은 가장 두드러진 접근법입니다. Google 및 Microsoft와 같은 기술 대기업은 재생 가능 에너지로 특정 날짜까지 데이터 센터를 완료하기 위해 수행했습니다. 이는 태양 광 및 풍력 발전 단지의 직접적인 건설 또는 장기 전기 수락 계약 (전력 구매 계약)을 통해 이루어집니다. 특히 흥미로운 추세는 수력 발전의 사용입니다. 수력 발전소는 매우 안정적이고 예측 가능한 에너지 공급을 제공하며, 이는 데이터 센터의 지속적인 에너지 요구 사항에 완벽하게 맞습니다. 따라서 대형 수력 발전소 (예 : 미국 북서부 또는 스칸디나비아) 근처의 위치는 점점 더 매력적이되고 있습니다.
에너지 효율 개선 (하드웨어) : 칩 제조업체는 프로세서의 효율성을 높이기 위해 열렬히 노력합니다. 각 세대의 AI 칩은 와트 당 더 많은 산술 작업 (Flops/Watts)을 제공해야합니다. 여기에는 새로운 칩 아키텍처, 소규모 제조 크기 (나노 미터 범위) 및 AI 작업에 맞게 조정 된 특수 설계가 포함됩니다.
보다 효율적인 냉각 시스템 : 데이터 센터의 전통적인 에어컨은 매우 에너지 집약적입니다. 현대적인 접근법에는 유체 냉각이 포함되며, 여기에는 칩이 냉각수에 의해 직접 세척되는 유체 냉각이 포함되어 있으며, 이는 공기 냉각보다 훨씬 효율적입니다. 시원한 기후 구역에서 차가운 외부 공기 (무료 냉각)를 사용하는 것도 일반적인 관행입니다.
알고리즘 최적화 (소프트웨어) : 하드웨어에 관한 것이 아닙니다. 연구원들은 AI 모델을 "더 얇고"더 효율적으로 만드는 작업을 수행하고 있습니다. "모델 치기"(신경 네트워크의 불필요한 부분 제거), "양자화"(수치 적 정밀도 사용)와 같은 기술은 더 작고 전문화 된 모델의 개발은 크게 손상되지 않고 훈련 및 추론을위한 컴퓨팅 노력을 크게 줄일 수 있습니다.
지능형 부하 관리 : AI는 또한 자신의 에너지 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 지능형 관리 시스템은 잉여의 재생 에너지가있는 데이터 센터 (예 : 화창하거나 바람이 부는 지역)에서 산술로드를 동적으로 이동할 수 있습니다.
따라서이 솔루션은 전기 생성에서 칩 아키텍처 및 소프트웨어, 데이터 센터의 지능형 작동에 이르기까지 전체적인 접근 방식입니다.
4. AI가 노동 시장에 미치는 영향은 얼마나 모호한가? 새로운 일자리는 어디에 있으며 가장 큰 손실은 어디에 위협하고 있습니까?
노동 시장에 대한 AI의 영향은 매우 모호하며 우리 시대의 가장 논의 된 사회 경제적 질문 중 하나입니다. 창의적 파괴의 전형적인 사례로, 일자리도 파괴되고 새로운 일이 만들어집니다. 순수한 구인 살인자가 아니라 순수한 작업 엔진도 아닙니다.
긍정적 인 영향 및 구직 :
인프라의 건설 및 운영 : 데이터 센터 건설의 붐은 건설 노동자, 전기 기술자, 엔지니어 및 보안 요원을위한 수천 개의 작업장을 창출합니다. 이러한 고도로 복잡한 시스템의 운영 및 유지 보수에는 전문 기술자와 IT 전문가가 필요합니다.
AI 개발 및 연구 : AI 모델을 개발, 훈련 및 개선 할 수있는 인재에 대한 수요가 폭발했습니다. 여기에는 AI 연구원, 기계 학습 엔지니어, 데이터 과학자 및 신경망의 전문가와 같은 역할이 포함됩니다. 이 고도로 자격을 갖춘 선명한 일자리는 AI 산업의 핵심입니다.
새로운 직업 프로파일 : AI는 완전히 새로운 직업을 만듭니다. 두드러진 예는 생성 AI 모델의 원하는 결과를 얻기 위해 최상의 가능한 지침 (프롬프트)을 공식화하는 전문가 인 프롬프트 엔지니어입니다. AI 윤리, AI 감사 및 AI 구현 조언 분야에서 더 새로운 역할이 만들어집니다.
생산성 증가 : AI는 인간 근로자를보다 생산적으로 만드는 도구 역할을 할 수 있습니다. 프로그래머는 AI Copilot을 사용하여 더 빠른 코드를 작성할 수 있으며, 디자이너는 AI 이미지 생성기를 사용하여 더 빠른 디자인을 만들 수 있으며 마케팅 담당자는 AI 텍스트 생성기로 더 빠른 캠페인을 개발할 수 있습니다. 이것은 경제 성장으로 이어질 수 있으며, 이는 다른 부문에서 새로운 일자리를 창출 할 수 있습니다.
부정적인 영향 및 직무 손실 :
가장 큰 위협은인지 일상적인 작업의 자동화를 기반으로합니다. 이들은 지적 작업이 필요했지만 이제는 AI 시스템에서 인수 할 수 있기 때문에 이전에 안전한 것으로 간주 된 활동입니다. 무엇보다도 영향을받습니다.
데이터 분석 및보고 : 간단한 데이터 분석 분야의 많은 작업, 보고서 작성 및 정보 요약은 이제 인간 분석가보다 더 빠르고 종종 오류가 없습니다. 이 지역의 주니어 포지션은 위험에 처해 있습니다.
고객 서비스 및 지원 : 최신 세대의 챗봇 및 목소리는 복잡한 고객 문의를 이해하고 편집 할 수 있습니다. 이로 인해 콜센터와 1 단계 지원에서 대규모 작업 삭감이 발생합니다.
콘텐츠 제작 및 텍스트 위치 : 간단한 텍스트, 제품 설명, 소셜 미디어 게시물 또는 표준 저널리즘 표준 메시지는 AI에 의해 생성 될 수 있습니다. 이것은 컨텐츠 마케팅, 텍스트 위치 및 입력 저널리즘의 일자리를 위협합니다.
Paral Shelves 및 Administrative 활동 : KI는 몇 초 만에 엄청난 양의 법적 문서, 계약 및 사례 파일을 검색하고 요약 할 수 있습니다.
미래에 대한 중요한 질문은 새로운 일자리 창출이 일자리 손실 속도를 따라 잡을 수 있는지 여부와 회사가 AI 시대의 새로운 요구 사항에 대한 근로자에게 필요한 재교육 및 추가 교육 프로그램을 제공 할 수 있는지 여부입니다.
5. Nvidia는 AI 칩 시장을 지배합니다. 이 지배력은 어떻게 생겼으며 경쟁은 AMD처럼 어떤 역할을합니까?
AI Chip 시장에서 Nvidia의 압도적 인 지배력은 우연의 일치가 아니라 15 년 전에 시작된 방대한 전략의 결과입니다. NVIDIA는 원래 게임 산업을위한 그래픽 프로세서 (GPU) 제조업체였습니다. 화면에 픽셀을 렌더링하기 위해 수천 개의 간단한 계산을 병렬로 수행하도록 설계된 GPU의 아키텍처는 딥 러닝 알고리즘의 중심을 형성하는 매트릭스 곱셈에 완벽한 것으로 판명되었습니다.
Nvidia의 성공에 대한 결정적인 요인은 다음과 같습니다.
CUDA- 소프트웨어 생태계 : NVIDIA의 가장 큰 전략적 이점은 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 플랫폼 CUDA (통합 장치 아키텍처를 계산)입니다. 2007 년에 이미 게시 된 CUDA 개발자는 대규모 병렬 계산을 가능하게하여 일반적인 과학 및 데이터 집약적 계산에 그래픽 만 사용하지 않고 NVIDIA GPU를 사용할 수있었습니다. 수년에 걸쳐 Nvidia는 Cuda 주변의 도서관, 도구 및 최적화 된 알고리즘의 거대하고 성숙하고 강력한 생태계를 구축했습니다. ACI 지역의 연구원과 개발자는이 생태계에 익숙해졌습니다. 수백만 개의 코드 라인을 다시 작성해야하기 때문에 다른 플랫폼으로의 변경은 엄청난 노력과 관련이 있습니다. 이것은 강력한 "잠금 효과"를 만듭니다.
AI에 대한 초기 초점 : Nvidia는 경쟁 업체보다 딥 러닝의 잠재력을 더 일관되게 인식했습니다. 그들은 AI 워크로드의 요구에 맞게 조정 된 GPU (예 : Tensor Cores)에 특수 하드웨어 기능을 개발했으며 특히 AI 연구 커뮤니티에 제품을 판매합니다.
지속적인 혁신 : Nvidia는 무자비한 혁신주기를 설립했으며 18-24 개월마다 새롭고 훨씬 강력한 칩 생성을 시장에 출시합니다 (예 : Pascal, Volta, Ampere, Hopper, Blackwell). 이러한 성능이 지속적으로 증가하면 경쟁 업체가 따라 잡기가 매우 어렵습니다.
경쟁, 특히 AMD (Advanced Micro Devices)는 오랫동안 이러한 추세를 과소 평가했지만 이제는 따라 잡습니다. AMD의 전략은 특히 Data Center GPU (예 : MI300X)의 본능 시리즈와 함께 NVIDIA의 하드웨어에 대한 강력한 대안을 제공하는 데 중점을 둡니다. AMD의 가장 큰 과제는 하드웨어 제안을위한 경쟁력있는 소프트웨어 생태계를 구축하는 것입니다. 귀하의 소프트웨어 플랫폼 ROCM은 CUDA의 대안이어야하지만 아직 성숙하거나 널리 사용되거나 사용하기 쉬운 것은 아닙니다.
그럼에도 불구하고 AMD를 통한 경쟁이 증가하는 것이 매우 중요합니다. AI 칩의 매우 높은 가격을 낮추고 공급망을 다양 화하고 혁신을 더욱 주도하는 데 도움이 될 수 있습니다. Google (TPU와 함께), Amazon (Trainium and Fellentia 포함) 및 Microsoft와 같은 다른 기술 거대 기업은 NVIDIA에 대한 의존도를 줄이기 위해 자체 AI 칩을 개발하여 경쟁 압력을 더욱 증가시킵니다.
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AI 전략 공개 : 수출 통제 및 글로벌 결과-미국과 중국 간의 비밀 AI 칩 전쟁
6. 미국 정부는 중국의 진보적 인 AI 칩에 대한 접근을 제한하려고한다. 이러한 수출 통제는 어떻게 작동하고 실제로 얼마나 효과적입니까?
AI 칩에 대한 미국 수출 통제는 중국과의 지정 학적 및 기술 경쟁에서 중심 기기입니다. 선언 된 목표는 필요한 고성능 하드웨어에 대한 액세스를 방지함으로써 중국의 군사 기술 개발, 감시 기술 및 일반적인 AI 관리 위치를 늦추는 것입니다.
컨트롤이 작동하는 방법 :
미국 무역부에서 관리하는 통제는 특정 기술력 임계 값을 정의합니다. 이러한 임계 값을 초과하는 칩은 특별한 라이센스없이 중국 (및 의심스러운 것으로 분류 된 다른 국가)으로 내보내지 않아야합니다. 가장 중요한 기준은 다음과 같습니다.
컴퓨팅 파워 : 초당 칩이 수행 할 수있는 최대 산술 작업 (TFLOPS 또는 PETA FLOPS에서 측정).
전송 속도 (상호 연결 속도) : 여러 칩이 서로 통신 할 수있는 속도. 이것은 수천 개의 칩이 함께 작동 해야하는 대형 AI 모델의 훈련에 중요합니다.
효과의 도전과 우회 전략 :
이러한 통제의 효과는 집중적 인 논쟁의 주제입니다. 고전적인 고양이와 마우스 게임 쇼 :
"Export-Compliant"칩 : NVIDIA는 첫 번째 컨트롤에 대한 응답으로 중국 시장 (예 : A800 및 H800)을위한 칩의 특수한 약간 스로틀 버전을 개발했습니다. 이들은 전력 임계 값 바로 아래에 있었고 법적으로 수출 될 수 있습니다. 미국 정부가 통제권을 강화 하고이 칩을 막았을 때, Nvidia는 H20과 같은 새로운 세대의 더 많은 적응 된 칩을 발표했습니다. 이 칩은 성능, 특히 대형 모델을 훈련시키는 데 중요한 칩 투 칩 커뮤니케이션에서 크게 줄어 듭니다.
“4 번째 최고”접근법 : 미국의 전략은 중국이 AI 칩을 얻지 만 절대적으로 최고는 아닙니다. 보고서에 따르면, 중국은 거의“4 번째 최고”기술 만 받는다. 이것은 중국을 느리게하지만 멈추지는 않습니다. 중국 기업은 덜 효율적인 하드웨어로 작업하도록하여 교육 및 개발이 더 비싸고 시간이 소요됩니다.
회색 시장 및 밀수 : 강력한 NVIDIA 칩이 3 개국에 걸쳐 중국으로 밀수되어 소량과 과도한 가격으로 번성하는 암시장에 대한보고가 있습니다.
국내 산업의 과정 : 아마도 미국 제재의 가장 중요한 장기 에피소드는 아마도 중국이 자신의 독립적 인 반도체 산업을 구축하도록 대규모로 영감을 준다는 것입니다. 화웨이 (Ascend Chip)와 같은 중국 회사는 경쟁력있는 AI 칩을 개발하고 생산하기 위해 대규모 국가 보조금을받습니다. 그들이 몇 년 동안 기술적으로 Nvidia 뒤에 있더라도, 미국 인쇄는 중국을 자급 자족하게합니다. 장기적으로 미국의 제재는 의도하지 않게 강력한 경쟁자를 만들 수 있습니다.
요약하면, 수출 통제는 단기적으로 중기에서 중국의 진도를 늦추고 기술적 불이익을주기 위해 효과적이라고 말할 수 있습니다. 그러나 장기적으로, 당신은 중국의 혁신적인 강점을 불러 일으킬 위험이 있으며 글로벌 기술 환경을 더욱 분할 할 위험이 있습니다.
적합:
7.“AI Race”의 의미는 무엇이며 AI 전 저항을위한이 레이스는 어떤 지정 학적 차원을 가지고 있습니까?
답 : 도널드 트럼프가 두드러지게 사용하는“AI Race”(AI Race)라는 용어는 무엇보다도 인공 지능의 개발 및 적용의 관리 위치에 대한 국가 간의 집중적 인 글로벌 경쟁을 설명합니다. 이 종족은 단순한 경제 경쟁 이상입니다. 그는 냉전 동안 우주로의 인종과 비교되는 지정 학적, 군사적, 이데올로기 적 차원을 심오하게 만들었다.
이 종족의 중심 차원은 다음과 같습니다.
경제적 지배 : AI 개발을 이끄는 국가는 엄청난 경제적 이점을 얻을 것으로 예상됩니다. KI는 제조에서 금융 서비스, 건강 관리에 이르기까지 거의 모든 경제 부문의 생산성을 혁명 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 주요 AI 국가는 미래의 플랫폼, 표준 및 회사를 통제하여 번영과 영향력을 확보 할 것입니다. Google, Meta, Microsoft 및 Nvidia와 같은 기술 대기업이있는 미국은 현재 분명히 주도하고 있습니다.
군사 우월성 : AI는 미래의 전장을 변화시킵니다. 자율 무기 시스템 (드론 떼, 로봇), 지능 분석 (위성 이미지 및 통신의 평가), 사이버 보안 및 명령 및 제어 시스템에 사용됩니다. AI의 군사 우월성은 21 세기 국가 안보에 결정적인 것으로 간주됩니다. 이것이 칩 제재를 통해 중국의 군사 AI 개발을 방해하려는 미국의 노력의 주된 이유입니다.
기술 주권 : 의존성에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 독일과 유럽 연합과 같은 국가는 전반적으로 미국이나 중국 기술에 완전히 의존하지 않기 위해 자체 AI 역량과 인프라를 구축하기 위해 노력하고 있습니다. 이 "기술 주권"은 중요한 디지털 인프라를 제어하고 유럽 가치 (예 : 데이터 보호)에 따라 자신의 규칙을 시행 할 수 있도록하기위한 것입니다.
규범적이고 윤리적 인 리더십 : 주요 AI 파워 인 사람은 AI 사용을위한 세계적인 규범과 규칙을 형성 할 수있는 가장 큰 기회도 있습니다. 미국과 유럽은 종종 AI에 대한 인간 중심의 민주적, 윤리적 접근을 강조합니다. 대조적으로, 중국이 AI 기반의 권위주의 감시 및 사회적 통제 모델을 수출 할 수 있을까 걱정된다. “AI Race”는 또한 가치 시스템을위한 경주입니다.
트럼프의 진술은 "미국을 주도권에 두어야 할 필요성을 강조한다"고 강조하는 것은 이러한 사고 방식의 증상이다. ACI 지역의 리더십이 앞으로의 경제 번영, 군사 안보 및 세계적 영향을 결정하는 국가 우선 순위의 문제라는 확신을 반영합니다.
적합:
8. KI는 금융 서비스 및 소매와 같은 부문에서 이미 어떻게 사용됩니까?
답변 : 금융 서비스 및 소매 부문은 이미 깊이 고정되어 있으며 오랫동안 순수한 실험의 상태를 남겼습니다. 효율성, 개인화 및 위험 관리를위한 결정적인 도구가되었습니다.
금융 부문에서 :
데이터 기반 결정 : Anthropic이 개발 한 Claude 모델과 같은 AI 시스템은 인간 분석가에게는 마스터 할 수없는 많은 양의 비정형 데이터를 분석 할 수 있습니다. 여기에는 금융 뉴스, 분석가 보고서, 소셜 미디어 분위기 및 분기 별 보고서가 포함됩니다. AI는 두 번째 트렌드, 위험 및 기회의 문제로이를 추출하여 투자 은행가 및 펀드 매니저에게 의사 결정에 대한 정보를 제공하는 기준으로 제공 할 수 있습니다.
알고리즘 거래 : 고주파 거래 회사는 수년간 AI를 사용하여 밀리 초의 시장 변동에 반응하고 거래 결정을 내 렸습니다. 현대 AI 모델은 훨씬 더 복잡한 패턴을 인식하고 미래 지향적 인 무역 전략을 개발할 수 있습니다.
신용 위험 평가 : 은행은 AI를 사용하여 지원자의 신용도를 평가합니다. AI 모델은 기존의 스코어링 모델보다 훨씬 더 많은 수의 데이터 포인트를 고려할 수 있으며, 이는보다 정확한 위험 예측으로 이어질 수 있습니다. 그러나 이것은 훈련 데이터가 역사적 차별을 반영 할 때 편향의 위험 (편견)도 있습니다.
사기 인식 : AI는 사기를 나타내는 비정상적인 패턴을 인식 할 때 매우 효과적입니다. B. 신용 카드 거래 또는 보험 청구. 의심스러운 활동을 실시간으로 표시 할 수 있으므로 재정적 손상을 방지 할 수 있습니다.
소매 :
과다 개인화 : 이것은 아마도 AI를 가장 눈에 띄는 사용 일 것입니다. Amazon 및 Shopify와 같은 회사는 AI를 사용하여 모든 고객의 쇼핑 경험을 개별적으로 설계합니다. AI는 개인화 된 제품 권장 사항을 표시하기 위해 이전 구매 및 서핑 동작을 분석하고, 맞춤형 마케팅 이메일을 보내며, 모든 사용자의 웹 사이트에서 제품 배열을 최적화합니다.
동적 가격 : AI 시스템은 수요, 재고, 경쟁자 가격 및 심지어 시간과 같은 요소에 따라 가격을 실시간으로 적용 할 수 있습니다.
공급망의 최적화 : KI는 전통적인 방법보다 특정 제품에 대한 수요를 훨씬 더 정확하게 예측합니다. 이를 통해 소매 업체는 인벤토리를 최적화하고 초과 스탠드를 피하고 인기있는 제품을 항상 이용할 수 있도록 도와줍니다.
AI 지원 고객 서비스 챗봇 : Modern Chatbots는 제품, 배송 상태 또는 반품 조건에 대한 고객 질문에 답변하여 휴먼 서비스 직원을 완화 할 수 있습니다.
두 부문 모두에서 AI는 회사가 수집 한 데이터의 홍수로 인해 실제 비즈니스 가치를 끌어 올릴 수있는 강력한 승수 역할을합니다.
9. 의료 및 의학에서 AI를 가능하게하는 혁명적 진보는 무엇입니까?
답변 : 의료 시스템은 AI가 인간의 생명을 직접 개선하고 구할 수있는 가장 큰 잠재력을 가진 영역 중 하나입니다. AI가 인간의 눈에 보이지 않는 의료 데이터에서 복잡한 패턴을 인식하는 능력은 획기적인 응용 분야로 이어집니다.
이미징 진단 (방사선학) : 이것은 가장 진보 된 분야 중 하나입니다. 수백만 개의 의료 이미지 (MRI, CT, X- 레이)에서 훈련 된 AI 알고리즘은 종종 인간 방사선 전문의보다 더 일찍 그리고 더 정확하게 질병의 징후를 인식 할 수 있습니다.
유방암 진단 : AI 시스템은 유방 조영술을 분석하고 의심스러운 지역을 정확하게 표시 할 수 있습니다. 연구에 따르면 AI는 방사선 전문의의 작업량을 줄이고 종양의 검출 속도를 향상시킬 수 있습니다.
췌장 낭종의 진단 : AI는 스캔에서 잠재적으로 악성 낭종을 식별하는 데 사용됩니다. 췌장암은 종종 말기 말기 단계에서만 발견되기 때문에 중요합니다.
미국 방사선과 대학 (ACR)은 심지어 방사선과에서 AI의 경제적 및 임상 효과를 조사하기 위해 자체위원회를 설립 하여이 기술의 중요성을 강조했습니다.
개인화 된 의학 : AI는 맞춤형 치료 계획을 만들기 위해 환자의 유전자 데이터, 라이프 스타일 요인 및 병력을 분석 할 수 있습니다. 어떤 환자가 특정 약물에 가장 잘 반응할지 예측하여 치료법의 효과를 높이고 부작용을 최소화 할 수 있습니다.
활성 물질 발견 및 발달 : 새로운 약물을 개발하는 과정은 매우 길고 비싸다. AI는 분자 구조를 분석하고 예측 하여이 과정을 크게 가속화 할 수 있으며,이 중 특정 질병에 대한 잠재적 활성 성분으로 간주 될 수 있습니다.
운영 지원 : AI 시스템은 화면의 해부학 적 구조를 강조하거나 위험에 대한 경고를 통해 운영 중에 외과 의사에 대한 실시간 피드백을 제공 할 수 있습니다.
엄청난 잠재력에도 불구하고, 민감한 건강 데이터에 대한 데이터 보호, AI 시스템의 공식 승인 필요성 및 잘못 진단시 최종 책임에 대한 문제와 같은 과제도 있습니다.
10. Ki는 교육, 농업 또는 종교와 같은 예상치 못한 영역으로 어떻게 그녀의 길을 찾습니까?
답변 : AI의 전능성은 첨단 기술과 즉시 관련이없는 부문에서 점점 더 침투한다는 사실에 의해 나타납니다.
교육 : AI는 교육을 개인화 할 가능성이 있습니다. AI Tutor Systems는 각 개별 학생의 학습 속도에 적응하고 필요한 경우 추가 연습을 제공하며 교사가 수업의 학습 진행 상황을 더 잘 이해하도록 도울 수 있습니다. 동시에 주요 과제가 있습니다. AI 생성 숙제를 어떻게 처리합니까? 학생들에게 기술 처리를 어떻게 전달합니까? 미국 주의 절반 이상이 학교에서 AI를 사용하기위한 지침을 발표했다는 사실은 주제의 긴급 성과 관련성을 보여줍니다. 대학은 교육 및 연구에서 AI를 다루는 전략을 개발하기위한 특별위원회를 설립했습니다.
농업 : 정밀 농업은 AI를 사용하여 소득을 극대화하고 물, 비료 및 살충제와 같은 자원의 사용을 최소화합니다. AI 기반 시스템은 위성, 드론 및 바닥 센서의 데이터를 분석하여 농민들에게 작물 추천을 최적화합니다. 최적의 수확 시간을 예측하거나 초기 단계에서 식물 질병을 인식하거나 개별 현장 섹션에 대한 관개 필요성을 정확하게 제어 할 수 있습니다.
종교 : 영적, 종교적 분야에서도 새로운 응용이 만들어집니다. Bible.ai와 같은 앱은 AI를 사용하여 사용자가 거룩한 텍스트와 상호 작용할 수 있도록합니다. AI는 성서에 대한 질문을받을 수 있습니다 ( "성서는 용서에 대해 무엇을 말하는가?"), 복잡한 구절이 설명되거나 주제별 연구 계획을 가지고 있습니다. 이것은 전통적인 방법을 보완하는 종교적 내용을 다루는 새로운 형태의 형태를 나타냅니다.
자율 주행 및 운송 :이 지역은 예상치 못한 것은 아니지만 최신 개발은 시장의 통합을 보여줍니다. 자율 트럭 기술을위한 회사 인 Pronto.ai의 광업 자동화 전문가 Safeai의 인수는 전문 틈새 시장 (예 : 자율 주행 차량이 이미 사용중인 채굴 등)의 전문 지식이 이제 장거리 운송과 같은 광범위한 응용 프로그램으로 이전되고 있음을 나타냅니다.
이 예는 AI가 고립 된 기술이 아니라 거의 모든 인간 활동 분야에서 일하는 방식을 변화시킬 수있는 보편적 인 기본 기술이라는 것을 보여줍니다.
11. 특히 편견 (편견) 및 정보와 관련하여 AI 모델에서 어떤 구체적인 사회적 위험이 시작됩니까?
답변 : AI는 엄청난 기회 외에도 우리 사회의 안정성과 공정성을 위협 할 수있는 상당한 위험을 초래합니다. 가장 심각한 문제 중 두 가지는 편견과 정보입니다.
Begalness (편견) :
AI 시스템은 자연스럽게 객관적이지 않습니다. 당신은 당신이 훈련받은 데이터에서 배울 것입니다. 이 데이터에 역사적 또는 사회적 편견이 포함되어 있다면, AI는 이러한 편견을 재현 할뿐만 아니라 종종 그것들을 강화할 것입니다. 이것은 위험한 결과를 초래합니다.
형사 기소 : AI가 범죄 위험을 예측하기 위해 역사적으로 왜곡 된 경찰과 함께 훈련 된 경우, 특정 지구 나 민족 집단을 위험한 것으로 잘못 분류 할 수 있습니다. 이것은 차별적 인 경찰 사업과 부당한 유죄 판결로 이어질 수 있습니다.
대출 및 태도 : 신용 응용 프로그램 또는 응용 프로그램을 결정하는 AI는 이전 차별적 결정과 관련이있는 교육 데이터에서 패턴을 찾으면 신용 신청 또는 응용 프로그램을 무의식적으로 차별 할 수 있습니다.
의료 진단 : AI 모델이 주로 특정 민족 그룹에 의해 데이터로 훈련 된 경우 다른 그룹의 진단 정확도는 상당히 악화 될 수 있습니다.
편견의 문제는 종종 소셜 데이터 구조에 깊이 뿌리 박혀 있기 때문에 해결하기가 어렵습니다. 신중한 데이터 선택, AI 시스템에 대한 지속적인 검토 및 공정성 측정 항목 개발이 필요합니다.
그릇된 정보:
생성 AI는 가짜 콘텐츠의 생성을 극적으로 단순화하고 발견했습니다. 위험은 엄청납니다.
정치적 불안정화 : AI는 선거를 조작하거나 정치적 경쟁자를 명예 훼손하거나 사회적 분열을 심화시키기 위해 설득력이 있지만 허위 뉴스, 그림 또는 비디오의 대량 창출에 사용될 수 있습니다. 선거 직전에 출판 될 정치인의 가짜 비디오를 상상해보십시오.
신뢰의 침식 : 실제 콘텐츠와 가짜 콘텐츠를 구별하기가 점점 어려워지면 미디어, 기관 및 인식에 대한 일반적인 신뢰는 손상 될 수 있습니다.
사기 및 강탈 : AI 지원 언어 합성을 사용하여 사람의 목소리를 복제 할 수 있습니다. 예를 들어, 사기꾼은 친척에게 전화를 걸어 비상 사태를 척 할 수 있습니다 (“손자 트릭 2.0”).
정보를 퇴치하려면 기술 솔루션 (예 : AI 생성 컨텐츠 식별을위한 디지털 워터 마크), 인구의 미디어 문해력 증가 및 규제 조치가 필요합니다.
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다른 지능 : 컴퓨터가 우리가 추측 할 수있는 것 이상을 가질 수 있다면
12. AI 모델의 반유대주의와 같은 문제가있는 내용에 대한 보고서가 있습니다. 어떻게 생겨나 고 그 일에 대해 어떻게해야합니까?
Xai의 Grok과 같은 AI 모델에서 반유대주의 및 기타 증오 콘텐츠의 발생은 이러한 모델이 교육하는 방식의 직접적이고 걱정스러운 결과입니다.
어떻게되는지 :
인터넷에서 막대한 양의 텍스트를 처리하여 큰 음성 모델 (LLM)을 배우십시오. 그러나 인터넷은 선별되고 깨끗한 장소가 아닙니다. 여기에는 인류에 대한 수집 된 지식뿐만 아니라 증오심 표현, 음모 이론, 인종 차별 및 반유대주의와 같은 가장 어두운면이 포함되어 있습니다. AI 모델은이 증오 콘텐츠의 패턴, 연관성 및 언어를 배우고시를 쓰거나 과학적 개념을 설명하는 법을 배웁니다. 대상의 대책이 없다면, 요청시 이러한 배운 문제의 내용을 재현하거나 자체 새로운 반유대주의 고정 관념을 생성 할 것입니다. 이 위험은 더 도발적이고 필터링 된 "성격 프로파일"으로 구체적으로 개발 된 Grok과 같은 모델의 경우 훨씬 높을 수 있습니다.
그것에 대해 수행 된 일 :
AI 모델의 개발자는이 문제를 알고 있으며 완벽하지 않더라도 다른 기술을 공동 MIT에 적용합니다.
데이터 필터링 : 분명히 증오 또는 독성 함량의 훈련 데이터를 청소하기 위해 훈련하기 전에 시도됩니다. 그러나 이것은 데이터 레코드의 크기가 크면 막대한 도전입니다.
미세 조정 및 "헌법 AI": 초기 훈련 후 모델은 두 번째 단계에서 "미세 조정"됩니다. 특별히 선별 된 고품질이며 윤리적으로 무해한 사례로 훈련을 받았습니다. Anthropic의 "헌법 AI"와 같은 접근 방식은 한 단계 더 나아가고 있습니다. AI에는 일련의 윤리적 원칙 ( "헌법")이 자신의 답변을 평가하고 수정해야합니다.
인간 피드백 (RLHF)의 강화 학습 :이 절차에서 인간 테스터는 AI 모델의 답변을 평가합니다. 도움이되고 무해하며 정직하게 분류되는 답변은 "보상"이며 문제가있는 답변은 "처벌"됩니다. 이 모델은 어떤 종류의 답변이 원하는지, 피해야하는지 배웁니다.
출력의 컨텐츠 필터 : 필터는 종종 사용자에게 출력되기 전에 AI의 응답을 확인하는 마지막 방어선으로 사용됩니다. 답이 증오, 위험하거나 부적절하게 부적절하게 분류되면 차단되어 표준 답변으로 대체됩니다 (예 : "이 질문에 답할 수 없습니다").
이러한 노력에도 불구하고, 그것은 끊임없는 투쟁으로 남아 있습니다. 상대방은 항상 보안 필터를 피하는 새로운 방법을 찾습니다 ( "탈옥"). 강력하고 윤리적으로 완벽한 AI 시스템의 개발은 업계의 핵심 기술 및 윤리적 과제 중 하나입니다.
13. AI 모델의“환각”이란 무엇이며 왜 심각한 문제입니까?
답변 : "환각"이라는 용어는 AI 모델이 사실을 발명하는 현상을 설명하고, 존재하지 않는 소스를 인용하거나 완전히 잘못되었지만 언어 적으로 설득력 있고 자신감이있는 정보를 인용합니다. 의식이나 의도가 없기 때문에 AI는 인간의 의미에서“거짓말”이 아니라는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 오히려 환각은 LLM의 기능으로 인해 체계적인 오류입니다.
환각이 발생하는 이유 :
LLM은 본질적으로 단어 결과를 예측하는 고도로 개발 된 기계입니다. 진실 또는 잘못된 것을 실제로 알지 못합니다. 그것은 일관되고 그럴듯하게 들리는 텍스트를 만들기 위해 통계적으로 서로를 따라갈 가능성이있는 단어를 배웠습니다. 모델이 질문에 대한 교육 데이터에서 명확한 답변을 찾지 못하거나 요청이 모호한 경우 통계적으로 가장 가능성이 높지만 실제로는 잘못된 단어 시퀀스를 생성하여 격차를 채 웁니다. 그것은 언어 적으로 정확하고 스타일 적으로 적합한 것으로 보이는 답을“발명”합니다.
심각한 문제인 이유 :
AI가 자신있게 잘못된 정보를 제시하는 능력은 많은 응용 분야에서 매우 위험합니다.
의약품 및 권리 : 의사가 AI와 상담하고 약물 치료 나 잘못된 복용량을 제안하는 경우 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 변호사가 연구를 위해 AI를 사용 하고이 발명 된 법원 결정 또는 법률 단락을 인용하는 경우 비용과 법적 결과가 발생할 수 있습니다.
과학 및 교육 : 집안일을 위해 AI를 사용하는 학생은 무의식적으로 사실 사실과 출처를 그의 작품에 인수하여 잘못된 지식을 전파 할 수 있습니다.
일반 정보 : 사용자가 AI 챗봇을 신뢰할 수있는 정보 소스로 간주하는 경우 환각은 일반 대중의 잘못된 정보의 빠른 배포에 기여할 수 있습니다.
환각과의 싸움은 AI 연구에서 가장 우선 순위 중 하나입니다. 솔루션 접근법에는 AI 모델과 검증 된 현재 지식 데이터베이스 (검색-방지 생성, RAG), AI의 능력 개선, 자체 지식 한계 및 "IN NOT LOWE", 사실 검사를위한 메커니즘 구현이 포함됩니다. 이 문제가 해결 될 때까지 AI 시스템의 결과에 대한 비판적이고 검증 가능한 처리가 필수적입니다.
14.“에이전트 AI”라는 용어가 중요 해지고 있습니다. 그것이 무엇을 의미 하고이 기술은 어떤 잠재력을 가지고 있습니까?
답 : "에이전트 AI"(예 : 독일어 : "Acting AI"또는 "Agent-Based AI")는 생성 AI 이후의 다음 주요 진화 단계를 나타냅니다. Chatt와 같은 생성 AI 모델은 일반적으로 수동적 인 입력 (프롬프트)에 반응하고 일회성 에디션 (답변) 에디션 (답변)에 기반을 둔 AI 시스템을 돌려주고, 자율적이며 자율적으로, 복잡하고, 복잡하고, 다중 단계 목표를 달성하기 위해 해석됩니다.
에이전트 AI 시스템은 다음과 같습니다.
목표 이해 : 사용자는 더 높은 수준의 목표를 지정합니다 (예 : B. "다음 달에 1000 유로의 예산으로 파리로 주말 여행을 계획하십시오."
업무를 도입하고 계획하는 작업 : AI는이 복잡한 목표를 여러 부분의 부분 작업으로 독립적으로 가져옵니다.“1. 비행을 찾고 비교합니다. 2. 예산에 맞는 연구 호텔. 3. 호텔 및 항공편에 대한 리뷰를 확인하십시오.
사용 도구 : AI 에이전트는 외부 도구 및 API에 자율적으로 액세스 할 수 있습니다. 그는 인터넷을 검색하여 다양한 포털에서의 비행 가격을 비교하거나 예약 플랫폼을 사용하여 호텔 가용성을 확인하거나 카드 앱을 사용하여 호텔 위치를 평가할 수 있습니다.
자체 교정 및 반복 : 단계가 실패하면 (예 : 항공편이 완전히 예약 된 경우), 에이전트는이를 인식하고 계획을 조정하며 새로운 인간의 개입이 필요하지 않고 대체 솔루션을 검색 할 수 있습니다.
최종 결과는 다음과 같습니다. 결국 에이전트는 사용자에게 답변을 제공 할뿐만 아니라 완성 된 결과를 제공합니다. 예를 들어 예약 옵션이있는 완전히 그려진 여행 일정.
잠재력은 거대합니다. 에이전트 AI는 AI를 순수한 정보 및 컨텐츠 생성기에서 개인 비서 또는 자율 디지털 직원으로 변환합니다. 가능한 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
개인 비서 : 약속을 독립적으로 조정하고, 이메일을 제공하고, 답변하고 일상적인 관리의 복잡한 작업을 수행하는 에이전트.
비즈니스 자동화 : 프레젠테이션에서 데이터를 독립적으로 수집, 분석, 요약 및 준비하여 시장 조사 보고서를 작성하는 AI 에이전트.
소프트웨어 개발 : 코드를 작성할뿐만 아니라 실수 (디버깅)를 검색하고 테스트를 수행하고 코드를 리포지토리에 확인하는 에이전트.
에이전트 AI는 "AI로서 AI"에서 "직원으로서 AI"로 전환하는 것입니다. 보안에있어서 (에이전트가 바람직하지 않거나 유해한 행동을 수행하지 못하도록하기 위해), 인간 생산성을 새로운 차원으로 높일 수있는 잠재력은 엄청납니다.
적합:
15. 현재 AI 생태계에서 오픈 소스 AI 모델이 어떤 역할을합니까?
답변 : 오픈 소스 AI는 Openaai, Google 및 Anthropic과 같은 대기업의 폐쇄 된 독점 모델에 대한 반대체로 결정적이고 점점 더 중요한 역할을합니다. 프랑스 신생 기업 Mistral AI 또는 Metas Llama 시리즈와 같은 회사는이 분야의 개척자입니다.
오픈 소스 ki의 장점과 의미 :
접근 민주화 : 코드와 종종 훈련 된 무게를 자유롭게 사용할 수있는 오픈 소스 모델은 연구원, 신생 기업 및 개별 개발자조차도 대규모 제공 업체의 비싼 API에 의존하지 않고 최첨단 AI 기술을 기반으로 할 수 있습니다. 이것은 경쟁과 혁신을 촉진합니다.
투명성 및 검증 가능성 : 닫힌 모델의 경우, 어떤 데이터를 훈련했는지, 정확히 작업하는 방법 ( "블랙 박스")이 종종 불분명합니다. 오픈 소스 모델은 글로벌 리서치 커뮤니티의 편견 또는 보안 격차를 검토, 분석 및 확인할 수 있습니다. 이것은 더 많은 신뢰를 창출하고 기술을 더 잘 이해할 수있게합니다.
적응성 및 전문화 : 회사는 오픈 소스 모델과 자체 특정 데이터를 사용하여 "미세 조정"(미세 조정)을 가져 와서 틈새 시장에 대한 고도로 전문화 된 모델 (예 : 법적 또는 의료 응용 프로그램)을 만들 수 있습니다. 이것은 종종 폐쇄 된 모델로 제한된 범위에서만 가능하거나 전혀 가능하지 않습니다.
데이터 보호 및 독립성 : 민감한 데이터를 처리하는 회사는 자체 인프라 (온 프레미스)에서 오픈 소스 모델을 운영 할 수 있습니다. 데이터를 외부 클라우드 공급자에게 전송할 필요는 없으므로 데이터 보안 및 주권이 증가합니다.
단점과 위험 :
보안 : 강력한 모델의 무료 가용성은 또한 학대의 위험을 감수합니다. 범죄자 또는 주 행위자는 오픈 소스 모델을 사용하여 대규모 제공 업체의 보안 필터를 처리하지 않고도 정보 캠페인, 사이버 공격 또는 기타 유해한 활동을 수행 할 수 있습니다.
리소스 요구 사항 : 모델 자체가 무료이더라도 대형 오픈 소스 모델의 운영 (추론)에는 여전히 중요하고 비싼 계산 인프라가 필요합니다.
전반적으로, 오픈 소스 운동은 AI 생태계를 엄청나게 활성화시킵니다. 그것은 혁신을 주도하고, 경쟁을 촉진하며, 더 많은 제어, 투명성 및 적응성을 가능하게하는 대안을 제공합니다. 그러나 오픈 소스의 개방성과 보안 문제 사이의 긴장 영역은 앞으로 몇 년 동안 논쟁을 크게 형성 할 것입니다.
적합:
16. 정부와 기관은 빠른 발전에 어떻게 반응하고 어떤 규제 접근법이 있습니까?
답 : AI의 변형 강점과 잠재적 위험을 고려하여 정부와 기관은 전 세계적으로 행동해야합니다. 반응은 다양하며 자금 조달에서 관찰, 활성 규제에 이르기까지 다양합니다.
지침 및 오리엔테이션 AIDS : 첫 번째, 실용적인 단계는 가이드 라인의 출판입니다. 미국 주의 절반 이상이 학교에서 AI 사용에 대한 지침을 발표 한 예는 일반적입니다. 이 지침은 종종 어려운 법률이 아니지만 교사, 학생 및 행정부가 새로운 기술의 책임있는 처리를 찾도록 도와야합니다. 그들은 데이터 보호, 학문적 정직 및 교육 학적 통합 문제를 해결합니다.
행정의 효율성 검토 및 증가 : 일부 정부는 AI를 자신의 장치를 현대화하기위한 도구로 간주합니다. AI의 도움으로 주 규정을 확인하기 위해 버지니아의 영 스킨 주지사의 약정이 그러한 예입니다. 목표는 비효율적, 구식 또는 모순 규제를 식별하고 관료주의를 줄이는 것입니다. IRS (미국 세무 당국)의 세금 감사에서 AI의 계획된 사용은 효율성의 증가를 목표로합니다.
부문 별 규정 : 포괄적 인 AI 규정 대신 많은 사람들이 특정 고위험 지역에 중점을 둡니다. AC (American College of Radiology)의 AI의 경제적 영향을 조사하기위한위원회의 설립은 전문 협회 자체가 해당 지역의 AI 사용을위한 표준과 모범 사례를 개발하도록 리드를 취 함을 보여줍니다. 금융 부문과 사법부에서도 비슷한 발전을 이용할 수 있습니다.
포괄적 인 법률 (EU 접근) : 가장 야심 찬 접근법은 AI 법과의 유럽 연합에 의해 추구됩니다. 이 법률은 위험 기반 접근 방식을 추구하고 AI 응용 프로그램을 다른 위험 클래스로 나눕니다.
허용 가능한 위험 : 정부를 통한 사회적 점수와 같은 특정 응용 프로그램은 완전히 금지됩니다.
높은 위험 : 중요한 영역 (예 : 의학, 중요한 인프라, 인적 자원)의 시스템은 투명성, 데이터 보안 및 인간 감독에 대한 엄격한 요구 사항이 적용됩니다.
위험이 제한 : 챗봇과 같은 시스템은 사용자가 AI와 상호 작용하도록해야합니다.
최소 위험 : 대부분의 다른 응용 프로그램 (예 : AI 지원 비디오 게임)은 크게 규제되지 않습니다.
글로벌 규제 경쟁은 현재 어떤 모델이 우세한 지 (유연하고 혁신적이지만, 미국이나 포괄적 인 가치 기반이지만 잠재적으로 EU의 방지 접근 방식에서 덜 안전한 접근법입니다.
17. 인상적인 진보에도 불구하고 오늘날의 AI의 기본 한계는 어디에 있으며 왜 우리는 여전히“실제”인공 지능과는 거리가 멀다.
답 : 현재 AI 시스템의 과대 광고와 인상적인 기술에도 불구하고, 우리가“약한”또는“더 가까운”KI (좁은 AI)의 형태를 다루고 있음을 이해하는 것이 중요합니다. 이 시스템은 특정 작업을 훌륭하게 수행하도록 교육을 받았으며 종종 인간보다 훨씬 낫습니다. 그러나 그들은 여전히 "실제", 인간과 같은 또는 "강한"인공 지능 (인공 일반 정보, AGI)에서 멀리 떨어져 있습니다.
기본 한도는 다음과 같은 영역에 있습니다.
세상과 인과 관계에 대한 이해 부족 : 오늘날의 AI 모델은 세상에 대한 진정한 이해가 없습니다. 데이터의 통계적 상관 관계를 인식하지만 인과 관계는 없습니다. 그들은“번개”라는 단어가 종종“천둥”이라는 단어를 따른다는 것을 알고 있지만, 그 뒤에있는 물리적 개념을 이해하지 못합니다. 인과 관계의 인과 적 원인에 대한 이해가 부족하면 훈련 데이터에서 벗어나는 상황에서 취약하고 실수에 취약합니다.
“상식”(일상 지식)의 부족 : 사람들은 우리가“상식”이라고 부르는 세상의 기능에 대한 거대한 암시 적 지식을 가지고 있습니다. 우리는 비가 올 때 우산을 긴장시킬 수 있거나 컵을 거꾸로 채울 수 없다는 것을 알고 있습니다. AI에는이 강력한 일상 지식이 부족하여 터무니 없거나 무의미한 답변을 초래할 수 있습니다.
의식, 주관성 및 감정 : 아마도 가장 큰 격차는 어떤 형태의 의식, 주관적 경험 또는 실제 감정의 부족 일 것입니다. AI는 감정적으로 설득력있는 기쁨이나 슬픔에 관한 텍스트를 쓸 수 있지만 아무것도 느끼지 않습니다. 민감한 엔티티가 아닌 복잡한 컴퓨팅 프로그램입니다.
오류에 대한 감수성과 예측 불가능 성 : 환각의 문제가 알 수 있듯이 AI 시스템은 오류가 발생하기 쉬우 며 예측할 수없는 행동을 보여줄 수 있습니다. 그들의 복잡성 (수십억 개의 매개 변수)은 종종 특정 결정을 내린 이유 ( "블랙 박스 문제")를 정확하게 이해할 수 없습니다.
이것의 중요한 결론은 AI가 항상 답이 아니라는 것입니다. AI를 간단하게 사용하여 문제를 해결할 수 있다는 순진한 믿음은 위험합니다. KI를 현명하게 사용하는시기와 방법은 신중하고 비판적인 검사가 필요합니다. 그것은 강력한 도구이지만, 전능 한 오라클은없고 인간의 판단, 창의성 및 공감을 대체 할 수 없습니다. “진짜”AI로가는 길은 계속 따라야 할 것입니다.
AI 시대에 탐색하십시오
인공 지능의 현재 환경은 전례없는 역학과 복잡성의 그림을 그립니다. 한편으로, 전체 산업이 인류에서 가장 시급한 문제를 해결하는 것이 아프고 약속하는 숨막히는 기술 발전과 거대한 경제 투자는 인류에게 가장 긴급한 문제를 해결하는 것입니다. 다른 한편으로, 새로운 기술 민족주의의 시대를 예고하는 심오한 윤리적 딜레마, 지정 학적 긴장, 직업 손실과 사회적 불안정의 실제 위험이 있습니다.
AI는 이중 편도 검입니다. 그들의 발전은 막을 수없고 순전히 기술적 인 과정이 아니지만, 기업의 투자, 정부의 법률, 개발자의 윤리적 지침 및 사용자의 비판적 판단에 의해 인간의 결정에 의해 크게 형성됩니다. 가장 큰 과제는 AI의 엄청난 잠재력을 사용하는 방법을 찾아서 동시에 위험을 책임감있게 관리하는 것입니다. 이를 위해서는이 변형 기술의 기회와 위험을 이해하고 형성 할 수있는 글로벌 대화, 학제 간 협력 및 정보에 입각 한 대중이 필요합니다. 미래는 사전 결정되지 않습니다. 그것은 오늘 우리가하는 과정에 달려 있습니다.
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