AI倫理とAI法のスプラッシュを含む、ジェネレーティブAIとChatGPTに関する2023年の目を見張るXNUMXの予測

2023 年のジェネレーティブ AI と ChatGPT について、AI の倫理を含む大胆かつ重要な予測を行う …[+] AI法に関する考慮事項も。

ゲッティ

より大きく、より良く、より悪く。

これが、今後 2023 年に人工知能 (AI) で起こることの全体的な要点です。

取得する AI が表示されます より大きい より包括的であり、以前は AI が実行できなかったことができるようになるという意味で。 Bigger は、より多くの人々が AI を認識するようになり、世界中で AI への注目が高まるという概念にも当てはまります。

について話すとき 優れた、これは、AI が AI がどれほどうまく機能するかについて私たち全員をさらに驚かせるという事実の合言葉です。、私の評価を参照してくださいこちらのリンク）. 多くの専門家やジャーナリストは、AI がより大きく、より優れたものになっているという言及にとどまることがよくあります。悪い（表向きは骨に悪いと言いましょうか）。

凶悪なAIがさらに増えるでしょう。

AI 倫理と AI 法に関する私の継続的かつ広範な報道に従って、以下を参照してください。ここのリンク & ここのリンク、非倫理的な行動を体現し、過度の偏見と差別的慣行を示すAIの普及は、チャートから外れます. 悲しいことに、AI の倫理と AI の法律の領域にいる私たちによるすべての勧告と警告にもかかわらず、有害な AI のペースは今後も押し寄せ続けるでしょう。少しの慰めは、私たちがこれらの不穏な問題にへこみをつけていることです。したがって、熱心に追求する価値は十分にあります。 AI For Good 削減または軽減しようとする 悪い人のためのAI.

トラック輸送を続けます。

2023 年の AI に関する私の予測では、最近最もホットな AI トピックに焦点を当てます。 生成AI. ご存知のように、2022 年に表面化した最も報道価値のある進歩の XNUMX つは、Generative AI と広く呼ばれるものに関係しており、特に ChatGPT として知られる最近リリースされた AI アプリにより、広く注目を集めています。私の包括的な説明と分析を参照してください。ジェネレーティブ AI と ChatGPT についてここのリンク.

このトピックへの関心が広く表明されたため、私は、このタイプの AI が学生の学習を台無しにすることになるという懸念を詳しく調査するフォローアップ記事を作成しました。その論争の私の評価を参照してくださいここのリンク. また、ジェネレーティブ AI と ChatGPT の長所と短所をさらに明らかにするために、サンタが実在するかどうかについて、季節ごとに趣向を凝らした記事を作成しました。ここのリンク.

追いつくために、ジェネレーティブ AI は、テキストが人間の手と心によって書かれたかのようにテキストを構成する AI の一種です。「エイブラハム・リンカーンについて教えて」などのプロンプトを入力するだけで、ジェネレーティブ AI がリンカーンに関するエッセイを提供してくれます。あなたの最初の考えは、これは大したことではないように思えるかもしれません. インターネットで簡単にオンライン検索を行い、リンカーン大統領に関する膨大な量のエッセイを簡単に見つけることができます。

ジェネレーティブ AI の場合のキッカーは、エッセイが表向きはユニークであり、独自の構成を持っていることです。 AI が作成したエッセイをオンラインでどこかで見つけようとしても、それを見つけることはまずありません。ジェネレーティブ AI は、ウェブ全体で書かれた言葉や物語のパターンを調べることによって設定された複雑な数学的および計算式を利用します。何千、何百万もの文章を調べた結果、AI は見つかったものの寄せ集めである新しいエッセイやストーリーを吐き出すことができます。さまざまな確率的機能を追加することにより、結果として得られるテキストは、トレーニングセットで使用されたものと比較して非常にユニークです。

そのため、学生が教室の外でエッセイを書くときにカンニングできるという騒動が起こっています。教師は、欺瞞的な生徒が自分の書いたものだと主張するエッセイを単に取り上げて、それが他のオンラインソースからコピーされたものかどうかを調べようとすることはできません。全体として、AI によって生成されたエッセイに適合する決定的な既存のエッセイはオンラインに存在しません。つまり、教師は生徒がエッセイをオリジナルの作品として書いたことを認めなければなりません。私は、これらの懸念についての私の記事で、これと闘う方法のいくつかを取り上げています。ここのリンク.

ジェネレーティブ AI のトピックが 2023 年を通して見出しを飾ることは間違いありません。間違いありません。

一部の AI インサイダーは、生成 AI の研究が数年前から進行中であるため、これを少し奇妙または魅力的だと感じています。この最近の際限のない関心が出現する前に、なぜ誰もジェネレーティブ AI に関心を持たなかったのでしょうか? これが広く一般に知られるようになった理由の一部は、ChatGPT が公開されたことによるものです。最近まで、ジェネレーティブ AI アプリのほとんどは AI インサイダーによって使用されており、特に一般に公開されることはありませんでした。 ChatGPT が AI アプリを使用するためにすぐに XNUMX 万人のサインアップを獲得したとき、突然、多くの人々がジェネレーティブ AI を体験するようになりました。

彼らはそれについて話すためにソーシャルメディアを表現力豊かに使用しました。

話自体が行き過ぎた。スライスされたパン以来最高のものです、多くの人が声を上げて耳を傾けました. これは、AI が感覚を持っているか、または感覚の危機に瀕していることの確かな証拠であると宣言する人もいます。それはすべてを変え、すべてを混乱させる、これが革命的な AI イノベーションであると信じる人々の叫びでした。子鹿は何度も行きました。

私たちが知っている世界は、今でもほとんど変わらないと言っても過言ではありません。確かに、今日のジェネレーティブ AI には、あらゆる種類の魅力的で便利な用途があります。 AIの進歩に敬意を表します。しかし、これについてもっと現実的になりましょう。私たちは AI を一歩ずつ改善しています。各ステップは、驚きの要素を増やす傾向があります。しかし、はっきりさせておくと、今日の AI は知覚力がなく、私たちは AI の知覚力の頂点にいるわけではありません。これについては、2023 年のコラムで詳しく説明します。

また、頻繁に出てくる別の考慮事項についても説明したいと思います。ある種の不幸な二極化が、最近の AI に侵入しているように見えます。これが私の言いたいことです。ジェネレーティブ AI は感覚的ではないと言いました。一部の人々にとって、それらは戦いの言葉です。彼らは、私がジェネレーティブ AI の驚くべき要素を中傷しているかのように激怒します。ジェネレーティブ AI の性質にあえて疑問を投げかけることは、一種のトリガーポイントになります。

願わくば、ガムを噛んで同時に話すことができることを、ほとんどの人が理解してくれることを願っています。一方で、ジェネレーティブ AI がこれまでに達成したこと、および今後も繁栄し、拡張されることを楽しみながら、まだできないことについて冷静に考えるのはまったく問題ありません。さらに、ジェネレーティブ AI が前面にもたらす不利な特性を探して対処する必要があります。バラ色のメガネを脇に置いて、これをすべて冷静に評価しましょう.

ジェネレーティブ AI に関するメディアの称賛に基づくと、ジェネレーティブ AI が存在する唯一の種類の AI であると考える人がほとんどでしょう。

他にも多くの種類の AI があり、他にも多くの AI の開発と進歩が行われていることを認識してください。とはいえ、ジェネレーティブ AI は 2023 年のほとんどの期間、最愛の人になると予想しています。私たちの目を引く派手な車のようなものです。その間、他のさまざまな AI の取り組みが熱心に追求されており、重要な成果が積み上げられています。それらは特に予告されることはなく、内部や舞台裏にとどまる可能性があります (ただし、特に、私はそれらをカバーするので、見守って読んでください、ありがとう)。

2023 年の予測では、ジェネレーティブ AI に焦点を当てます。行間を注意深く読むと、2023 年にも AI で何が起こるかについて、より大きな世界観を得ることができます。私は、2023 年に向けた無数の AI の飛躍と限界をすべて XNUMX の重要な要素のセットに凝縮しようとしました。その XNUMX 個を消化しやすいチャンクにするために、XNUMX つのカテゴリをまとめました。各カテゴリには XNUMX つの予測が含まれます。 XNUMX つのカテゴリについて説明し、次に各カテゴリとそれぞれの予測に進みます。

それでは早速、AI for 2023 予測の祭典に飛び込みましょう。

準備は完璧？

そうだといい。

2023年の私の予測のカテゴリー

まず、私が考案した XNUMX つのカテゴリを考えてみましょう。

2023 年の AI に関する予測の XNUMX つのカテゴリ
カテゴリ #1: ジェネレーティブ AI のテキストからアウトバウンドへの予測トップ 5
カテゴリー #2: ジェネレーティブ AI のアウトバウンドからインバウンドへの予測トップ 5
カテゴリ #3: 私のトップ 5 ジェネレーティブ AI の内部の陰謀予測
カテゴリ 4: 生成 AI ビジネスで話題になっている予測のトップ 5
カテゴリー #5: ジェネレーティブ AI の倫理と AI 法に関する考慮事項のトップ 5 の予測

これらのカテゴリについて説明させてください。

ジェネレーティブ AI を使用する場合、通常は AI にテキストプロンプトを入力します。このテキストプロンプトは、AI が何らかの形式の出力を生成するために使用します。プロンプトはテキストの出力を生成できます。たとえば、エイブラハムリンカーンのライフストーリーをプロンプトとして要求すると、ほら、リンカーンに関するエッセイ全体が AI によって生成されます。

これをテキストからテキストへのモードと呼ぶ人もいます。テキストを入力すると、AI からの出力としてテキストが取得されます。私はこれをテキストからエッセイと呼ぶことがよくあります。これは、通常、比較的短いテキストプロンプト入力の結果としてエッセイ全体を取得できるという点で、人々の共感を呼ぶように思われるためです。テキストを入力すると、エッセイ全体が返されます。いずれにせよ、実際には入力としてのテキストであり、出力として生成されるテキストであるため、これをテキストからテキストまたはテキストからエッセイと呼ぶことができます。ここでは、これらのキャッチフレーズを同じ意味で使用します。

他の種類の出力も使用できることがわかりました。

たとえば、2022 年の初めに、テキストを使用してアートを生成することについて大騒ぎがありました。ここのリンク（心のこもった白熱した議論が引き続き発生します）。帽子をかぶったカエルが煙突に座っているのを見てほしいなどのテキストプロンプトを入力すると、AI がそのような芸術的なレンダリングを生成しました。人々はこれに夢中になりました。

誰もがそれほど興奮していたわけではありません。このタイプの AI は、多くの場合、インターネット全体に存在するアートワークでコンピューターによってトレーニングされます。そのため、貴重なアートワークが AI の計算処理に巻き込まれ、AI によって生成された出力がアートに似ている可能性があります。アートやテキストに関連する知的財産権 (IP) がこの種の AI によってどのように覆されるかについて、私たちは厄介な時代に向かっています。この問題に関する私の分析の詳細については、ここのリンク.

今日のジェネレーティブ AI からの出力の典型的なタイプは、純粋なテキストまたは純粋なアートの出力で構成されています。いずれか一方ですが、両方が同時に発生するわけではありません。

アートであるアウトプットについて言及するとき、ほとんどの人は絵画やドローイングなどの芸術性を思い浮かべる傾向があります。アート関連の出力のもう XNUMX つの形式は、AI が生成するフォトリアリスティックな画像で構成されます。それらは、スマートフォンのカメラで撮影したスナップショットや写真のように見えると考えてください。従来のアートとフォトリアリスティックアートのような出力を区別するために、ここでは便宜上、それらをテキストからアートへのイメージとテキストからフォトリアリスティックへのイメージと呼びます。誰もがそれらを XNUMX 種類の出力に分割することに賛成しているわけではありませんが、すべてのトピックについて議論するときに役立つと思います。

ジェネレーティブ AI を描写または説明する一般的な方法は、この種の AI は通常、テキストを入力として受け取り、何らかの形式の出力を生成するということです。 モード 使用されています。テキストからテキスト、または私が言いたいのはテキストからエッセイです。テキストtoアートがあります。私は、テキストからアートへ、テキストからフォトリアリスティックなイメージへの変換があると言いたいです。本質的に、これらはすべて何らかの形式のアウトバウンドへのテキストです。

逆方向も牽引しています。

ここでは取引があります。

ジェネレーティブ AI アプリにアートワークを提供するとします。 AI アプリは、アートワークをテキストで説明することを目的としたテキストを生成するように設定されている場合があります。たとえば、煙突に座っている帽子をかぶったカエルの描写を描くことにしました。次に、愛するアートワークをスキャンすることにしました。 AI アプリは、基本的に私の絵を説明または説明しようとします。したがって、出力は、煙突に座っている帽子をかぶったカエルをペイントしたことを AI アプリが示している可能性があります。

これはアートからテキストへの例です。

アウトバウンドはアートやフォトリアリスティックなイメージである可能性があると前に述べましたが、代わりにこれらのモードをジェネレーティブ AI アプリへの入力に使用する可能性があると見なすことができます。 AI アプリは、アートからテキストへの変換用にセットアップされる場合があります。これには、通常、写真のようにリアルな画像からテキストへの変換機能が含まれているか、付随しています。

今日のジェネレーティブ AI は通常、これらの多数のフレーバーの XNUMX つのフレーバーとして考案されています。

特定のジェネレーティブ AI アプリは、テキストからテキストへの変換のみを行う場合があります。別のジェネレーティブ AI アプリは、テキストからアートへの変換のみを行う可能性があります。しかし、別のジェネレーティブ AI アプリは、アートからテキストへの変換だけを行う可能性があります。それらはそれぞれ、ワントリックポニーであるという意味でサイロ化されています。

2023 年と AI に関する重大な発表に向けて準備を進めていることを知って、きっと驚かれることでしょう。あなたは今、席の端に座っている可能性が高いので、私はあなたにその暴露を分かち合うべきだと思います.

私たちは、私が呼ぶものに向かっています マルチX or マルチモーダル ジェネレーティブ AI。

マルチ X またはマルチモデルのジェネレーティブ AI アプリは、さまざまなインバウンドおよびアウトバウンドモードを実行できます。テキストを入力してテキストエッセイを作成できます。必要に応じて、代わりにアートを入力してエッセイを作成することもできます。テキストを入力してアートワークを作成できます。それはあなたの選択のミックスアンドマッチの選択です。

また、これらのモードのブレンドについても説明します。

ジェネレーティブ AI に有名な画家レンブラントのスタイルについて教えてほしい、レンブラントのスタイルで描かれた煙突に帽子をかぶったカエルを見せてほしい、などのテキストを入力します。ジェネレーティブ AI アプリは、要求に応じてレンダリングされた絵画を伴うテキストエッセイで構成される XNUMX つの出力を提供します。

もう XNUMX つの例は、私が手書きのアートワークをジェネレーティブ AI アプリにフィードし、さらにテキストを入力して、レンブラントが描いたように見えるように AI アプリに私のアートワークをやり直すように依頼し、さらに AI アプリに XNUMX つの作品を比較させたい場合です。アートワークの。 AI アプリは、要求されたアートワークのバリエーションを生成し、エッセイで、オリジナルのアートワークと AI によって生成されたバージョンがどのように比較されるかを説明します。

これが 2023 年にどれほどエキサイティングなものになるか想像できると思います。

できればそのケーキにアイシングを加えたいです。

2023年に世界に衝撃を与えるもうXNUMXつのモードは、 ビデオ.

この啓示のために座ってください。

AI アプリに、円を描くように続くトラックでカーレースを紹介するビデオを作成するように依頼するなどのテキストを入力できます。テキストの説明のみに基づいて、AI によってこのビデオが考案されます。それはテキストからビデオになります。

ビデオからテキストへの変換もあります。

ビデオをジェネレーティブ AI アプリにフィードします。 AI アプリは、ビデオを説明するエッセイを生成します。明確にさせてください。これは、ビデオで語られていることの音声転写ではありません。いいえ。これは、ビデオがトラック上に表示され、ぐるぐる回る車で構成されているなどのエッセイスタイルの説明です。

さまざまな AI 研究者が、テキストからビデオへ、およびビデオからテキストへのモードにすでに取り組んでいます。それは難しいものです。 2023 年には、これらの進歩の一部が見られることになります。最初は、ルックアンドフィールはどちらかというと硬直的で単純化されたものになります。したがって、価値がないと書き留めたくなるかもしれません。急いで判断しないでください。

また、テキストからビデオへのこの使用がハリウッドの死の鐘であると嘆く人もいるだろうと、合理的なレベルの確実性で予測することもできます. YouTube のインフルエンサーとして生計を立てるために動画を投稿する人を含め、動画を制作するすべての人にとって死の鐘です。おそらく、ビデオ制作のすべての困難な側面に対処する必要はなく、代わりにテキストを入力してそれらのビデオを完全に生成するだけです. 大変な作業は必要ありません。

テキストを入力するだけで生成される、そのような一流のまとまりのあるビデオ出力からは、まだ何年も経っていません。一部の人の夢は、テキスト形式でスクリプトを入力し、ジェネレーティブ AI アプリが処理を行うのを待って、オスカー賞を受賞した映画の出力を取得できることです。なんらかの形式のアニメーションビデオについて言及していると思われないように、これには人間のように見えるものが含まれるビデオが含まれることを理解しておいてください。ディープフェイクをさらに使用することで、お気に入りの映画スターが話し、動き、歌い、踊るように見えるビデオを作成できます。

その日のためにあなたの帽子を握ってください。

いずれにせよ、2023 年には、この種の生成 AI の未来を予言するいくつかの足踏みが見られるでしょう。

これらすべてに、劇的で非常に重要な AI の倫理と AI の法律に関する考慮事項が含まれます。当然のことながら、2023 年の一連の予測をグループ化するための XNUMX つのカテゴリの XNUMX つとして AI 倫理と AI 法を含めたのはそのためです。

カテゴリーに入り、カテゴリーごとに選択した XNUMX つの重要な予測を見てみましょう。最後に、それらをすべてまとめて表示し、それらを簡単に紹介できるようにまとめて表示します。

カテゴリ #1: ジェネレーティブ AI のテキストからアウトバウンドへの予測トップ 5

テキストからアウトバウンドへのカテゴリを調べることから始めましょう。

このカテゴリの 2023 年の私の予測は次のとおりです。

カテゴリ 1: ジェネレーティブ AI のテキストからアウトバウンドへのトップ 5
1.1) Text-to-Art がより芸術的になる
1.2) テキストから写真のようにリアルな画像への偽造の深化
1.3) テキストからエッセイへ
1.4) テキストからビデオへの変換が次の大きな問題になる
1.5) Text-to-X が Multi-X マルチモーダルオールインワンに変換される

簡単に説明します。

1.1 Text-to-Art がより芸術的になります。 テキストからアートへのジェネレーティブ AI は、芸術的な出力の生成においてより優れたものになるでしょう。芸術性が人間のアーティストによるものなのか、AI によるものなのかを識別しようとすることは、ほぼ不可能です。この芸術が「真の芸術」なのかという議論が新たに起こるだろう。これが人間のアーティストを仕事から追い出すだろうという非難は続くだろう. また、これは魂のない芸術であるという主張もあります。もう一つは、AIが考案したものであり、創造性を欠いたアートであるということです。反論は、芸術は芸術であるということであり、一般的に、魂の外観は見る人の目にあり、芸術がどのように生成または生成されたかではないことを示唆しています. クリエイティビティの面では、ジェネレーティブ AI のランダム性と計算の複雑さによって、他のアーティストや一部の人間のアーティストと同じくらいクリエイティブに見えるかもしれないアートが生成されるため、これも熱く議論されるでしょう。アーティストの哲学的なゲームを続けさせましょう。

1.2 テキストから写真のようにリアルな画像への変換は、より深いフェイクを獲得します。 ディープフェイクの出現について、非常に多くの議論がなされていることは、すでにご存じでしょう。人々は、実在の人物の写真を編集して、その人物が実際にはしていないことをしているように見せることを選択します。これにより、あらゆる種類の偽情報、誤った情報、および潜在的に名誉毀損やその他の懸念が生じます。ジェネレーティブ AI は期待を高めます。有名人やその他の人物の名前を示すテキストプロンプトを入力するだけで、画像で何を表現したいかを示すだけで、AI がフォトリアリスティックな画像を生成します。その後、完全なディープフェイクになるまで、AI にそれを改良するように指示できます。 AI 万歳 (ディープフェイクが肯定的で有益な目的で作成されていると仮定)、または AI のさらに別の惨めで完全に悪用可能な使用法 (ディープフェイクが悪意のある目的で作成されていると仮定)。

1.3 Text-to-Essay は、いくつかの幻覚や不機嫌を克服します。 今日のジェネレーティブ AI の最も顕著な欠点の XNUMX つは、誤った出力を生成する可能性があることです。たとえば、リンカーンの生涯について作成されたエッセイで、リンカーンがプライベートジェットで国中を飛び回っていたことが示されているとします。あなたと私は、これがばかげており、明らかに間違っていることを知っています. 問題は、出力されたエッセイを読んでいる人が、物語のどこかに虚偽の記述がある可能性があることを必ずしも知っているとは限らないということです。エラーの原因は、AI が最初にインターネット上でパターンマッチングをどのように計算したかによる場合もあれば、他の要因が影響する場合もあります。 AI が数学的に少しおかしくなったとき、AI の分野ではこれを「失敗」と呼ぶ傾向があります。 AI幻覚、これは私が真剣に同意しない造語であり、この種の誤った擬人化を避けるべきだと言っています。ここのリンク.

重要な点は、誤解を招く、または完全に誤った出力を生成する生成 AI と戦わなければならないということです。場合によっては、作成されたエッセイに微妙でわずかに虚偽の主張が含まれている可能性がありますが、他の場合には大幅に間違っている可能性があります. ジェネレーティブ AI アプリにパンプキンパイのレシピを作成するように依頼すると、生成されたエッセイに、バッチに毒を追加するよう指示するステップが含まれていると想像してください。指示に従う人は、おそらくアイテムが他の名前でリストされている場合、毒が示されている成分であることに気付かない可能性があります. 良くない。

気がかりなことに、ジェネレーティブ AI は、膨大で潜行的な偽情報や誤った情報を生成するための近道になる可能性があります。それも悪化します。方法は次のとおりです。人々がジェネレーティブ AI を介してあらゆる種類のエッセイを生成すると仮定します。彼らはそれらのエッセイをインターネットに投稿し始めます。それらのエッセイにエラーがないことを確認するために特別にスクリーニングした人は誰もいません. 私たちが最終的にインターネットに追加する追加の混乱の量は、何倍にも増え始めます。なぜなら、人々はジェネレーティブ AI を使用してテキストコンテンツを簡単に作成できるからです。超大量の偽情報と誤報が、人間の手によって直接作成されたものとして、私たちがすでに持っている山に積み重なっています。うーん、インターネットは、疑わしいコンテンツの点で、以前よりもさらに悪化しています。

ちょっと話を変えて、ChatGPT に関する具体的な側面を取り上げます。 ChatGPT に関する他の投稿で説明したように、ここのリンク & ここのリンク、AI開発者は、悪いものの出力を減らそうと一丸となって努力しました. たとえば、彼らは、として知られているものの変形を使用しました RLHF (人間のフィードバックからの強化学習) では、AI を公開する前に、人間を雇ってさまざまな出力を調べ、それらの出力に問題があるかどうかを AI に示していました。お気に入り。このフィードバックを提供することで、AI アプリは、そのようなコンテンツの放出を減らすように計算的および数学的に調整することができました。これは保証された鉄壁の方法ではなく、そのようなコンテンツが AI アプリによって放出される方法がまだあることに注意してください。

ChatGPT が GPT-3 として知られる前身の AI アプリのバージョンに基づいていることに興味があるかもしれません。ここのリンク. ChatGPT は、GPT-3.5 と呼ばれる少し次のステップと見なされます。 GPT-4 は 2023 年の春にリリースされる可能性が高いと予想されます。おそらく、GPT-4 は、一見より流暢なエッセイを作成できるようになり、より深くなり、畏敬の念を抱くようになるという点で、印象的な前進になるでしょう。 -それが作り出すことができる構成に関して感動的な驚異。

私がこれを持ち出すのは、これらの優れた、より大規模なジェネレーティブ AI アプリには潜在的なアキレス腱があるからです。 AI ベンダーがファウルを吐き出すジェネレーティブ AI アプリを利用できるようにすると、AI メーカーの希望が打ち砕かれる可能性があります。スピルオーバーは、すべてのジェネレーティブ AI に重大な障害を引き起こす可能性もあります。人々は間違いなく、不正な出力にかなり動揺するでしょう。これはすでに何度も起こっており、AI に対する激しい社会的非難の反発につながっています。

1.4 テキストからビデオへの変換が次の大きな問題になります。 ここで、テキストからビデオへの変換について説明しました。前述のように、これは研究所で追求されており、2023 年半ばには非常に興味深く注目を集める発表が行われることが期待できます。より良いものは、2023 年末に向けて発表される可能性があります。

1.5 Text-to-X を Multi-X マルチモーダルオールインワンに変換. 本書の前半で、多数の出力モードまたは入力モードに出入りできるジェネレーティブ AI を使用するという概念について説明しました。これをマルチ X またはマルチモーダルジェネレーティブ AI と呼んでいます。これらは 2023 年に展開される予定です。これにより、かなりの関心が高まり、AI についての話題がさらに高まると思います。

カテゴリー #2: ジェネレーティブ AI のアウトバウンドからインバウンドへの予測トップ 5

次に、アウトバウンドからインバウンドへのカテゴリを見てみましょう。

このカテゴリの 2023 年の私の予測は次のとおりです。

カテゴリー #2: ジェネレーティブ AI のアウトバウンドからインバウンドへのトップ 5
2.1) Art-to-Text が豊富に説明的になる
2.2) フォトリアリスティックな画像からテキストへの変換が本質を捉える
2.3) Essay-to-Text は驚くべき要約を行う
2.4) Video-to-Text が印象的なベイビーステップを作る
2.5) マルチ X マルチモーダルは逆分割を試みます

簡単に説明します。

2.1 Art-to-Text は豊富に説明的になります。 前述のように、入力としてアートを受け取り、入力されたアートワークを説明するエッセイを作成する AI 機能が強化されます。エッセイは、ジェネレーティブ AI を使用する人が多少カスタマイズできます。たとえば、AI アプリにアートワークの要約を生成するように指示したり、代わりに AI に過度に多量で長い精緻な説明を生成するように指示したりできます。

2.2 フォトリアリスティックな画像からテキストへの変換は本質を捉えます。 前述のように、入力された写真からエッセイを生成するジェネレーティブ AI も搭載されます。これらの最初のバージョンは、アート志向のものほど印象的ではありません。心配はいりません。これらの AI アプリは 2024 年に大幅に改善され、より優れたものになるでしょう。

2.3 Essay-to-Text は驚くべき要約を行います。 ジェネレーティブ AI アプリを使用している多くの人は、これらの AI アプリのほとんどが、エッセイを AI にフィードし、エッセイの要約を出力として取得できる機能を提供していることに気づいていません。たとえば、誰かが書いた長い記事を AI アプリにプロンプトとしてフィードし、AI アプリに要約または要約を作成するように依頼できます。すべてのジェネレーティブ AI アプリがこれを行うわけではなく、入力の長さに制限があるものもあります。いずれにせよ、2023 年末までには、ジェネレーティブ AI を定期的に使用して要約を生成し、インターネットに投稿したり、他の方法で使用したりする可能性が高くなります。

2.4 Video-to-Text は印象的な赤ちゃんの一歩を踏み出します。 ビデオからテキストへのジェネレーター AI アプリがいくつか登場する予定であることは以前に述べました。これらが入力されたビデオについて適切なテキストエッセイを作成するのが比較的上手になると、多くの人がこの機能を熱心に利用するようになると思います。私がこれを言うのは、2023 時間のビデオを見るよりも、ビデオが伝えていることを書面で説明した方が便利だからです。ビデオ。人間は現在、この種の文字による描写を手書きで行っていますが、2024 年から XNUMX 年にかけて、私たちはこれを行うためにジェネレーティブ AI をますます使用するようになるでしょう。

2.5 Multi-X Multi-Modal が逆分割を試みます。 先ほど、入力としてマルチ X またはマルチモーダルを実行するこの機能について説明しました。その場合、ジェネレーティブ AI アプリが入力をリバースエンジニアリングし、物事を分割することができます。入力としてリンカーンの絵を提供し、これをリンカーンの生涯についてのビデオと、ビデオに付随するエッセイに変換するよう依頼したとします。気の利いた。

カテゴリー 3: 私のトップ 5 ジェネレーティブ AI の裏工作

次に、ボンネットの下の策略のカテゴリを見てみましょう。

このカテゴリの 2023 年の私の予測は次のとおりです。

カテゴリー 3: 私のトップ 5 ジェネレーティブ AI の裏工作
3.1) 迅速なエンジニアリングが足場を確立する
3.2) 思考プロトコルの連鎖は条約に向けて前進する
3.3) リアルタイムのインターネットに接続されたジェネレーティブ AI の開花
3.4) インターネット検索とジェネレーティブ AI の賢明な結合が繁栄する
3.5) ゼロショットジェネレーティブ AI Glimmers And Simmers

簡単に説明します。

3.1 迅速なエンジニアリングが足場を確立します。 テキストプロンプトを入力する方法によって、根本的に異なるエッセイが出力される可能性があります。ある意味で、テキストプロンプトを記述するには、良い方法とそうでない方法があります。一部の専門家は、優れたプロンプトを作成する方法について人間を訓練する必要があると宣言しています。これにより、人間はプロンプトデザイナーまたはプロンプトエンジニアの自慢の称号を得ることができます。これは短期的には発生する可能性がありますが、中長期的には AI が強化され、ユーザーがプロンプトを入力したときに手を握るようになります。人間がその仕事をする日は数えられるでしょう、私の言葉に注意してください。

3.2 思考プロトコルの連鎖は、慣習に向けて前進します。 ジェネレーティブ AI アプリにテキストプロンプトを入力すると、AI との一種のディスカッションスレッドを作成できるように AI が設定されることがあります。プロンプトを入力します。 AI は何らかの出力で応答します。次に、出力を参照して、それを使用して何か他のことを行うように依頼または指示します。これが繰り返し続きます。たとえば、AI アプリにリンカーンのライフストーリーを作成するように依頼します。作成されたエッセイを見て、私はエッセイを南北戦争に焦点を当てるように指示する次のプロンプトを入力します。新しいエッセイが生成されます。次に、AI アプリにゲティスバーグの住所のみをカバーするように指示します。等。

場合によっては、プロンプトごとのこのプロンプトにより、生成されるエッセイが大幅に変更される可能性があります。このネーミングは好きではありませんが、擬人化が関係しているため、多くの AI インサイダーはこれを 思考の連鎖 プロトコル (私の見解では、これはあたかも人間の推論に似ているかのように「推論する」一連の思考であるという、さらに悪いモニカです)。いずれにせよ、この一連の思考アプローチには興味深い技術的可能性があると私は信じており、2023 年にはさらに AI の研究が進められることを期待しています。

3.3 インターネットに接続されたリアルタイムのジェネレーティブ AI ブルーム。 ジェネレーティブ AI の一部は、ChatGPT が 2021 年にカットオフとして確立されたなど、特定のカットオフ日にインターネットをスキャンすることに基づいています。これにはいくつかの理由があります。 XNUMX つは、インターネットへのリアルタイムアクセスを実行し、これをジェネレーティブ AI にフィードしてリアルタイムの結果を生成するための計算作業が面倒になる可能性があることです。生成された結果が数秒で得られることを人々は期待していますが、インターネットのリアルタイムのコンピューターによるスキャンは、これを数分、数時間、さらには数日にまで押し上げる可能性があります。もう XNUMX つの懸念は、リアルタイムのインターネットアクセス情報を使用する場合、不正なコンテンツが含まれている場合、これを簡単に見つけられない可能性があることです。一方、時間内に停止する生成 AI を使用すると、トレーニング中にそれらの側面を取得する可能性が高くなります。追い詰められた。等々。

良いニュースは、意志のあるところに道があるということです。あらゆる種類の計算上の策略と巧妙さを使用して、インターネットに接続されたリアルタイムのジェネレーティブ AI を実行したいという欲求に対処できます。これは 2023 年に開始されます。

3.4 インターネット検索とジェネレーティブ AI の賢明な結合が繁栄します。 私は以前、ジェネレーティブ AI と ChatGPT に関する私のコラムの XNUMX つで、ジェネレーティブ AI が表面上はインターネット検索の雑用を引き受けているため、Google や他の検索エンジン企業が倒産を余儀なくされるという警鐘を鳴らしていることを取り上げました。これは、マーク・トウェインが検索エンジンの終焉を時期尚早に提案した瞬間の XNUMX つであることを指摘しました。私の見解は、検索エンジンを並べて結合することです。 & ジェネレーティブ AI。いわゆる AI 幻覚やその他の不快な出力を生成するジェネレーティブ AI の神経質な側面を指摘したことも思い出してください。私たちは検索エンジンがこれを行うとは思っていません。そのため、生成型 AI のサイドキックの役割を維持することは理にかなっています。検索エンジン (での詳細な説明を参照してください。ここのリンク).

3.5 ゼロショット生成 AI Glimmers And Simmers. 今日のジェネレーティブ AI のほとんどは、インターネット全体を広範囲にスキャンして作成されました。これには大量の計算処理が必要です。通常、テキストプロンプトで、以前にスキャンされたコンテンツでカバーされていないトピックを提示すると、活発で空虚な可能性のある出力が表示されるか、生成 AI がそのトピックについて何も言うことがないという単純な指示が表示されます。 . 別のアプローチには、 ゼロショット. これは、AI アプリが、そのトピックについて事前に広範囲にトレーニングする必要なく、そのトピックについて説得できることを示唆しています。 2023 年には、ゼロショットの生成 AI が輝きを増し、実質的な何かに煮詰められるのを見ることが期待できます。

カテゴリ 4: ジェネレーティブ AI ビジネスの話題のトップ 5

次に、ビジネスを作る話題のカテゴリを調べてみましょう。

このカテゴリの 2023 年の私の予測は次のとおりです。

カテゴリ 4: ジェネレーティブ AI ビジネスの話題のトップ 5
4.1) パーソナライゼーションとジェネレーティブ AI のカスケードは、次の強力なフックです
4.2) ジェネレーティブ AI の速度と効率にブレークスルーが現れる
4.3) 合成データは陰から生まれ、効果を発揮する
4.4) 脆弱なジェネレーティブ AI がバレルを台無しにし始める
4.5) 詐欺を含むジェネレーティブ AI アプリのワイルドな寄せ集め

簡単に説明します。

4.1 ジェネレーティブ AI のパーソナライゼーションとカスケードは、次の強力なフックです。 ジェネレーティブ AI アプリのほとんどは、AI アプリを使用する人に関して一般的である傾向があります。 AI アプリはあなたを認識していません。あなたが入力したものは、他の人が入力した場合と同じように扱われます。ジェネレーティブ AI アプリの中には、後で戻ることができるスレッドを保存できるものがあります。これにより、控えめな方法で、自分の存在を少し意識することができます。 2023 年には、ジェネレーティブ AI にパーソナライゼーション機能が追加されると予想しています。あなたの特定の興味とプロンプトのスタイルは、AI アプリによって追跡されるパターンになり、あなたが好む構成方法への応答を磨くために使用されます。また、ジェネレーティブ AI の出力を他のジェネレーティブ AI にカスケードすることも、2023 年には比較的一般的になり、一般的になることが予想されます。

4.2 ジェネレーティブ AI の速度と効率にブレークスルーが見られる。 ジェネレーティブ AI を一般大衆が使用できるようにしている AI メーカーが直面している厄介な問題は、関連するコストの問題です。 ChatGPT の例では、現在、この景品のサンプリング期間中にコストが AI メーカーによって消費されています。 ChatGPT のサインアップを 2023 万人で締め切ることを選択した理由の一部は、トランザクションあたりのコストが高く、生地をかみ砕いていることでした。さらに、これらのジェネレーティブ AI アプリが大きくなり、ますます多くのデータと格闘するにつれて、リアルタイムでインターネットに接続される可能性があるため、速度に対する熱烈なニーズが生じるでしょう。コンピューター科学者の純粋主義者の観点からすると、ジェネレーティブ AI を高速化し、計算効率を高める方法を見つけることは、刺激的で便利です。この特定のドメインにおける同様のブレークスルーは、さまざまな他のコンピューティングプラットフォームやシステムに適用される可能性があります。これがXNUMX年に実現することを期待してください。

4.3 影から出てきた合成データは効果的です。 実際のデータと合成データがあります。実際のデータの例は、リンカーンの生涯などの情報を求めてインターネットをスキャンすることです。合成データとは、基本的に AI をトレーニングする目的でデータを構成することです。実際のデータをスキャンするコストと労力を負担するのではなく、ボタンを押すだけで大量のデータを作成することを行うことがあります。ある意味では、それは偽のデータですが、通常は何らかの根拠に基づいています。生成 AI のトレーニングと使用を支援するための合成データの使用は、2023 年に新たなトレンドとなるでしょう。

4.4 薄っぺらなジェネレーティブ AI がバレルを台無しにし始めます。 これはジェネレーティブ AI に関する悲しい顔のトピックです。ジェネレーティブ AI が ChatGPT などを通じて XNUMX 分間の名声を得た今、他の多くの AI メーカーが同じゲームに参加したいと考えています。はっきりさせておきたいのは、すでに多くの正真正銘のジェネレーティブ AI アプリがあり、それらはひっそりと秘密裏に保管されているか、AI が時折ファウルを生成する潜在的な性向が一般に使用されている間に明らかになった場合にトラブルに巻き込まれるのではないかとテクノロジーベンダーが懸念しているということです。 . これらのジェネレーティブ AI アプリはまもなく市場に出される予定で、町には複数のムーバーとシェーカーがあることを誰もが知ることができます。多くの人にスポットライトが当たるでしょう。

ただし、これにはマイナス面もあります。ジェネレーティブ AI が世間の目に飛び込んでくるでしょう。これらの薄っぺらなバージョンは、ファウルな出力を生成するために蔓延するでしょう. 人々は動揺します。あるメーカーのジェネレーティブ AI と別のメーカーの AI を社会が区別できるかどうかは、大きな問題になるでしょう。薄っぺらなバージョンは、バレル全体を台無しにする可能性があります。これが2023年にどのように機能するかを待つ必要があります.

4.5 詐欺を含むジェネレーティブ AI アプリのワイルドミッシュマッシュ。 私はこれに悲しい顔以上のものを持っています、それは歯を磨くしかめっ面です. 今後のコラムでは、AI にマルウェアを生成させるなど、ジェネレーティブ AI を悪用する方法について説明する予定です。自分でマルウェアをコード化する方法がわからない場合でも、ジェネレーティブ AI に指示するだけで、ジェネレーティブ AI アプリが不正なコードを生成します。多分これは技術者オタクのように思えるので、他の悪行を考えてみましょう。たとえば、あなたが大金持ちの王子様であり、銀行口座番号さえあれば、あなたのために数十億ドルを送金できると伝えるメールなどです。ジェネレーティブ AI は、このようなエッセイベースの詐欺を思いつき、考案するのに役立ちます。それが新しいおもちゃが手に入らない理由だと思います。

カテゴリ 5: ジェネレーティブ AI の倫理と AI 法の考慮事項トップ 5

次に、AI の倫理と AI に関する法律の考慮事項のカテゴリを見てみましょう。

このカテゴリの 2023 年の私の予測は次のとおりです。

カテゴリ 5: ジェネレーティブ AI の倫理と AI 法の考慮事項トップ 5
5.1) Dough をめぐるジェネレーティブ AI の収益化
5.2) 有害なカーボンフットプリントは、ジェネレーティブ AI の評価を下げる
5.3) ジェネレーティブ AI の有毒な違反行為は大非難の前兆
5.4) 欧州連合 AI 法 (AIA) が Ballyhoo と Gotchas と共に制定
5.5) 米国のアルゴリズム説明責任法は存在するが、意識が高まる

簡単に説明します。

5.1 ジェネレーティブ AI の収益化は生地をめぐって争う。 あなたに重要な質問があります。ジェネレーティブ AI アプリを提供することで、人々はどのようにお金を稼ぐことができるのでしょうか? これらが本当にお金を稼ぐアプリであるかどうかはまだわかりません. ジェネレーティブ AI アプリにアクセスするために、トランザクション料金またはサブスクリプション料金を支払いますか? そうかもしれないし、そうでないかもしれない。一部の人々は、ジェネレーティブ AI をキックのために楽しんでいるだけであるため、オンラインゲームの使用など、他の形式のオンラインの楽しみと同等のコストが必要になると思われます。仕事関連のタスクを実行するために、ジェネレーティブ AI をより真剣に使用しようとしている人もいます。たとえば、私の AI ラボでは、ジェネレーティブ AI の実験と適応を行っており、弁護士が法務概要書の作成などの法的タスクを実行する際に使用できるようになっています。ジェネレーティブ AI を活用して利益を上げる方法について、非常に多くのアイデアが飛び交っています。 2023 年は、ジェネレーティブ AI を現実世界の金儲けに変える実行可能な方法があるかどうかについて、見せしめの年になる可能性があります。彼らが言うように、お金に従ってください。

5.2 有害なカーボンフットプリントは、ジェネレーティブ AI の評価を下げる。 以前のコラムで、AI の急速な使用に関する懸念の XNUMX つは、これらの計算集約型アプリを考案して実行すると、多くのコンピューター処理能力が消費されることであると説明しました。私の分析を参照してください。ここのリンク. 多くの人が驚いたことに、AI に関連する二酸化炭素排出量があります。 AI のメリットと二酸化炭素排出量の社会的コストを比較検討する必要があります。 AI 倫理と AI 法が台頭し、AI の二酸化炭素排出量についての意識が高まることが予想されます。これには、AI に関する二酸化炭素排出量とそれを軽減するために行われていることについて報告し、公表する必要性に関する法律が制定される可能性があります。人生で無料のものはありません。

5.3 ジェネレーティブ AI の有毒な違反行為は大非難の前兆. 今日のジェネレーティブ AI が不正な出力を生成する可能性があることは、ここで何度か述べてきました。 2023 年には、ジェネレーティブ AI の一部がとてつもなく偏ったコメントやその他の汚らわしさを生み出すだけで、社会的な反発が突然噴出する可能性があります。これが実現するとき、AI の倫理への関心が高まることで、その雲に希望の光が差し込むことを少なくとも願っています。また、AI 関連の新しい法律を制定する原動力は、これらの不快な出来事によって引き起こされる可能性が高いことにも賭けることができます。規制当局と立法者は激怒するだろう。

5.4 欧州連合 AI 法 (AIA) は、Ballyhoo および Gotchas と共に制定されます。 私は、草案が作成され、改訂されている EU AI Act (AIA) について詳しく書いてきました。ここのリンク. これは AI に関する最も重要な新しい法律であり、途方もない影響力を持ちます。最終的に 2023 年に制定されると確信しています。この法律に関する多くの論争の中で、AI システムを分類するためにリスクベースのアプローチを採用していることが挙げられます。簡単に言うと、(a) 許容できないリスク、(b) 高リスク、(c) 限られたリスク、および (d) 最小限のリスクからなる 2023 つの分類があります。これが法的な観点から AI に対処する最善の方法であると考える人もいます。他の人は同意せず、リスクの枠組みは受け入れられず、AI を作成またはフィールドする人々によるあらゆる種類の混乱と策略を生み出すだろうと主張します. これについては、コラムの投稿で説明したように、私自身の意見があります。いずれにせよ、実際に EU AIA が XNUMX 年に可決された場合、非常に多くのバリーフーが関与することが確実に予想できます。私たちは皆、息を切らして状況がどうなるかを待っています。この法律は蓋をするのに役立ちますか 悪い人のためのAI、または意図しないキラーになるか AI For Good、またはその間のどこかで終わりますか？ 2023年までお楽しみに。

5.5 米国のアルゴリズム説明責任法は存在するが、意識が高まる. 米国は、アルゴリズム説明責任法として知られる大規模な AI 法となる議会での法案とゆっくりと、そして徐々に争ってきました。私は草案について議論し、他の関連する連邦および州の AI 関連の立法努力についても取り上げました (また、AI 監査を義務付けるニューヨーク市の法律などの地方レベルでも、私の議論を参照してください。ここのリンク）。 2022 年にホワイトハウスによって発表された AI 権利章典の私の分析が特に興味深いと思われるかもしれません。ここのリンク. EU AIA が 2023 年に可決された場合、これが米国の立法努力を目覚めさせ、刺激する可能性があります。同時に、米国の AI 法に強硬に進む前に、EU AIA がどうなるかを待つよう求める人もいます。部分的には、大規模なジェネレーティブ AI やその他の注目すべき AI スナフスが国中で広く注目を集めた場合、米国でのプッシュが加速する可能性があります。全体として、私の予測では、米国の努力は刺激されるものの、2024 年の選挙が終わるまで大きな前進は見られません。それまでは、大規模な AI 法に対処するための喧噪は、当然のことながら、AI で何らかの実証的な悪いことが起こり、抗議によって追求が突然最優先事項になる場合を除いて、価値があるとは思えないでしょう。

まとめ

2023 年、AI にとってエキサイティングな時代が到来します。

花火は見逃せません。未来は、日ごと、週ごと、月ごとに明らかになります。この困難な道に沿って、知覚力のある AI がここにいるという多くの発表があります。それらの主張の細かい活字を読んでいただきたいと思います。

私のすべての予測を一挙に収集できるように、ここに各カテゴリ別にリストします。

カテゴリ 1: ジェネレーティブ AI のテキストからアウトバウンドへのトップ 5

1.1) Text-to-Art がより芸術的になる
1.2) テキストから写真のようにリアルな画像への偽造の深化
1.3) テキストからエッセイへ
1.4) テキストからビデオへの変換が次の大きな問題になる
1.5) Text-to-X が Multi-X マルチモーダルオールインワンに変換される

カテゴリー #2: ジェネレーティブ AI のアウトバウンドからインバウンドへのトップ 5

2.1) Art-to-Text が豊富に説明的になる
2.2) フォトリアリスティックな画像からテキストへの変換が本質を捉える
2.3) Essay-to-Text は驚くべき要約を行う
2.4) Video-to-Text が印象的なベイビーステップを作る
2.5) マルチ X マルチモーダルは逆分割を試みます

カテゴリ #3: ジェネレーティブ AI の内部で行われている 5 つの策略

3.1) 迅速なエンジニアリングが足場を確立する
3.2) 思考プロトコルの連鎖は条約に向けて前進する
3.3) リアルタイムのインターネットに接続されたジェネレーティブ AI の開花
3.4) インターネット検索とジェネレーティブ AI の賢明な結合が繁栄する
3.5) ゼロショットジェネレーティブ AI Glimmers And Simmers

カテゴリー #4: ジェネレーティブ AI ビジネスの話題トップ 5

4.1) パーソナライゼーションとジェネレーティブ AI のカスケードは、次の強力なフックです
4.2) ジェネレーティブ AI の速度と効率にブレークスルーが現れる
4.3) 合成データは陰から生まれ、効果を発揮する
4.4) 脆弱なジェネレーティブ AI がバレルを台無しにし始める
4.5) 詐欺を含むジェネレーティブ AI アプリのワイルドな寄せ集め

カテゴリー #5: ジェネレーティブ AI の倫理と AI 法の考慮事項トップ 5

5.1) Dough をめぐるジェネレーティブ AI の収益化
5.2) 有害なカーボンフットプリントは、ジェネレーティブ AI の評価を下げる
5.3) ジェネレーティブ AI の有毒な違反行為は大非難の前兆
5.4) 欧州連合 AI 法 (AIA) が Ballyhoo と Gotchas と共に制定
5.5) 米国のアルゴリズム説明責任法は存在するが、意識が高まる

カテゴリに基づいてそれらをすべてまとめて表示したので、先に進み、カテゴリを削除して、2023 年の AI に関する純粋な XNUMX の予測としてリストを表示します。

2023 年の AI に関する私の XNUMX の予測

Text-to-Art がより賢明に芸術的になる
Text-to-Photorealistic-Image はより深いフェイクを得る
Text-to-Essay は、いくつかの幻覚や笑い声を克服します
テキストからビデオへの変換が次のビッグシングになる
Text-to-X は Multi-X マルチモーダルオールインワンに変換されます
Art-to-Text は豊富に説明的になります
Photorealistic-Image-to-Text は本質をキャッチします
Essay-to-Text は驚くべき要約を行います
Video-to-Text は印象的な一歩を踏み出します
Multi-X Multi-Modal は逆分割を試みます
迅速なエンジニアリングが足場を確立
Chain Of Thought プロトコルが慣例に向けて前進
リアルタイムのインターネットに接続されたジェネレーティブ AI の開花
インターネット検索とジェネレーティブ AI の賢明な結合が繁栄
Zero-Shot ジェネレーティブ AI がチラリと光る
ジェネレーティブ AI のパーソナライゼーションとカスケードは、次の強力なフックです
ジェネレーティブ AI の速度と効率にブレークスルーが現れる
合成データは影から出現し、効果を発揮します
薄っぺらな生成 AI がバレルを台無しにし始める
詐欺を含むジェネレーティブ AI アプリの乱雑な寄せ集め
生地のためのジェネレーティブ AI 闘争の収益化
有害な二酸化炭素排出量は、ジェネレーティブ AI の称賛を損なう
ジェネレーティブ AI の有毒な違反は、大いなる非難の前兆
欧州連合 AI 法 (AIA) が ballyhoo と gotchas で制定
米国のアルゴリズム説明責任法は存在しますが、意識が高まります

私の予測について他の人と議論したくなるかもしれないので、先に進み、XNUMX の予測の最終的なリストを含め、それらに番号を付けます。

番号付けは、予測を参照するための便利な手段としてのみ意図されています。私がこれを言うのは、番号付けが優先度や重要性の類似性に関して何かを暗示したり示したりするものではないからです. したがって、最初の番号付けが、リストされている XNUMX 番目の番号付けよりも多かれ少なかれ重要であるかのように解釈しないでください。このリストでは、すべて同じ重量と見なされます。

2023 年の AI に関する私の XNUMX の予測 (参照しやすいように番号を付けています)

1) Text-to-Art がより芸術的になる

2) テキストからフォトリアリスティックな画像へ

3) Text-to-Essay は幻覚や笑い声を克服する

4) テキストから動画への変換が次のビッグシングになる

5) Text-to-X は、Multi-X Multi-Modal にオールインワンで変換されます

6) Art-to-Text は豊富に説明的になります

7) 写真のようにリアルな画像からテキストへ

8) Essay-to-Text は驚くべき要約を行います

9) Video-to-Text は印象的な一歩を踏み出します

10) Multi-X Multi-Modal は逆分割を試みます

11) 迅速なエンジニアリングが足場を確立する

12) Chain Of Thought プロトコルは慣例に向けて前進

13) リアルタイムのインターネットに接続されたジェネレーティブ AI の開花

14) インターネット検索とジェネレーティブ AI の賢明な結合

15) Zero-Shot ジェネレーティブ AI のきらめきとシマー

16) ジェネレーティブ AI のパーソナライゼーションとカスケードは、次の強力なフックです

17) ジェネレーティブ AI の速度と効率にブレークスルーが現れる

18) 影から現れた合成データは役に立つ

19) 薄っぺらなジェネレーティブ AI がバレルを台無しにし始める

20) 詐欺を含むジェネレーティブ AI アプリの乱雑な寄せ集め

21) 生地のためのジェネレーティブ AI 闘争の収益化

22) 有害な二酸化炭素排出量は、ジェネレーティブ AI の称賛を損なう

23) ジェネレーティブ AI の有毒な違反は、大いなる非難の前兆

24) 欧州連合 AI 法 (AIA) は ballyhoo と gotchas で制定します

25) 米国のアルゴリズム説明責任法は存在するが、意識が高まっている

最も重要な順や最も可能性の高い順など、順序付けされたリストを提供するよう読者から求められているというフィードバックがあれば、次のコラムで提供します。

2023 年の私の AI 予測は以上です。

2023 年中のフォーブスコラム (次の URL に掲載予定) ここのリンク)、私はこれらの肉付きの良い AI トピックについて詳しく説明します。これについては率直にお答えしますのでご安心ください。

とりあえず最後に一言。

伝説的な経営の第一人者であるピーター・ドラッカーは、未来を予測する最善の方法はそれを創造することだと述べました。 AI に携わる私たち全員に、その賢明な知恵を心に留めておいてほしいと願っています。 AI の倫理と AI の法律を注意深く遵守する必要があります。そうしなければ、AI の未来は私たちが想像するほど楽観的ではありません。

偉大な SF 作家であるアイザックアシモフは、SF 作家は避けられないことを予見しており、問題や大惨事は避けられないかもしれないが、解決策はそうではない、と述べました。 AI 研究者と AI 開発者の皆様には、自分の AI が直接的または間接的にどのように現れたり、前兆を示したりするか、意図的か偶然によるか、実際の有害な問題や大惨事の出現について注意深く考える必要があることを心に留めておいてください (私にとっては)。の分析 デュアルユース AI 残念なことに、これはいわゆる Doctor Evil プロジェクトに簡単に切り替えることができます。ここのリンク）。このような AI に不利な難問に付随する社会的に受け入れられる解決策を見つけることは、すべての人に義務付けられた誓約と要件であるべきです。

最後に、非常に適切なコメントとして、Yogi Berra はユーモラスに次のように宣言しました。「特に未来について予測するのは難しい」.

AIの未来を予測することについても同じことが言えます。

ソース: https://www.forbes.com/sites/lanceeliot/2022/12/29/twenty-five-eye-opening-2023-predictions-about-generative-ai-and-chatgpt-include-a-splash- of-ai-ethics-and-ai-law-tossed-in/