기술과 사회의 진화하는 관계에서 인간은 놀라운 적응력을 보여주었습니다. 한때 우리를 숨막히게 했던 것이 곧 우리의 일상 생활에 통합됩니다.
다음과 같은 LLM(Large Language Model)의 놀라운 기능 ChatGPT 불과 몇 달 전만 해도 최첨단 AI의 전형이었습니다. 그들은 이제 우리의 텍스트 편집기와 검색 엔진에 대한 단순한 추가 기능 및 플러그인이 될 것입니다.
우리는 곧 그들의 능력에 의존하고 일상 생활에 원활하게 통합하게 될 것입니다.
그러나 이러한 빠른 적응은 우리에게 여운이 남는 질문을 남깁니다. 다음은 무엇입니까? 우리의 기대가 바뀌면서 우리는 우리의 상상력을 사로잡을 다음 혁신에 대해 궁금해하게 되었습니다.
사람들은 모든 종류의 목표를 달성하려고 노력할 것입니다. 스마트 한 - 그리고 그다지 똑똑하지 않은 – AI와 관련된 것. 많은 아이디어가 실패할 것이고 다른 것들은 지속적인 영향을 미칠 것입니다.
우리의 수정 구슬은 당신의 수정 구슬보다 훨씬 낫지는 않지만 구조화된 방식으로 다음에 올 일에 대해 생각하려고 노력할 수 있습니다. AI가 지속적인 영향을 미치려면 기술적으로 실현 가능할 뿐만 아니라 경제적으로 실행 가능하고 규범적으로 수용 가능해야 합니다. 즉, 사회가 우리에게 요구하는 가치를 준수해야 합니다.
약속을 지키는 몇 가지 AI 기술이 지금 옆에서 기다리고 있습니다. 날개에서 기다리고 있다고 생각되는 네 가지는 차세대 GPT, 휴머노이드 로봇, AI 변호사 및 AI 기반 과학입니다. 기술적 관점에서 우리의 선택은 준비된 것처럼 보이지만 우리가 언급한 세 가지 기준을 모두 충족하는지 여부는 또 다른 문제입니다. 우리는 AI 기술의 진보에 대한 조사에서 계속해서 등장하는 것들이기 때문에 이 네 가지를 선택했습니다.
1. AI 법률지원
신생 기업 DoNotPay는 다음과 같이 주장합니다. 합법적인 챗봇 구축 – 법정에서 피고에게 조언할 수 있는 LLM 기술을 기반으로 합니다.
이 회사는 최근 AI 시스템이 도움을 주겠다고 말했습니다. 두 명의 피고인이 과속 딱지와 싸우다 실시간. 이어피스를 통해 연결된 AI는 절차를 듣고 피고인의 귀에 법적 주장을 속삭일 수 있으며, 피고인은 이를 큰 소리로 판사에게 반복합니다.
비판과 소송 후 면허 없이 법률을 개업하다, 신생 기업은 AI의 법정 데뷔를 연기했습니다. 따라서 기술의 잠재력은 기술적 또는 경제적 제약에 의해 결정되는 것이 아니라 법률 시스템의 권한에 의해 결정될 것입니다.
변호사는 보수가 좋은 전문가이며 소송 비용이 높기 때문에 자동화의 경제적 잠재력은 엄청납니다. 그러나, 그 미국 법률 시스템 현재 법정에서 인간을 대표하는 로봇에 반대하는 것 같습니다.
2. AI 과학적 지원
과학자들은 통찰력을 얻기 위해 점점 더 AI로 눈을 돌리고 있습니다. AI 시스템이 시간이 지남에 따라 수행하는 작업을 개선하는 기계 학습은 데이터의 패턴을 식별하는 데 사용됩니다. 이를 통해 시스템은 새로운 과학적 가설, 즉 자연 현상에 대한 제안된 설명을 제안할 수 있습니다. 이것들은 인간의 가정과 편견을 능가할 수도 있습니다.
예를 들어, 리버풀 대학의 연구원 신경망이라는 기계 학습 시스템을 사용하여 배터리 재료의 화학 조합 순위를 매기고 실험을 안내하고 시간을 절약했습니다.
신경망의 복잡성은 신경망이 실제로 어떻게 결정을 내리는지에 대한 이해에 차이가 있음을 의미합니다. 블랙박스 문제. 그럼에도 불구하고 답변 뒤에 숨겨진 논리를 밝힐 수 있는 기술이 있으며 이는 예상치 못한 발견으로 이어질 수 있습니다.
현재 AI는 독립적으로 가설을 세울 수 없지만 과학자들이 새로운 관점에서 문제에 접근하도록 영감을 줄 수 있습니다.
3. 자동GPT
곧 GPT-4로 알려진 최신 LLM 기술을 기반으로 하는 새로운 버전의 AI 챗봇을 보게 될 것입니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 AI를 보게 될 것입니다. 이들은 불립니다 복합 시스템.
하지만 조금 더 먼 미래를 내다보자. 자동 GPTSignificant Gravitas에서 출시한 고급 AI 도구인 는 이미 기술 산업에 파장을 일으키다.
Auto-GPT는 생일 파티 계획과 같은 일반적인 목표가 주어지고 이를 하위 작업으로 분할한 다음 사람의 입력 없이 자체적으로 완료합니다. 이것은 ChatGPT와 차별화됩니다.
Auto-GPT는 사전 결정된 규칙과 목표에 따라 결정을 내리는 AI 에이전트 또는 시스템을 통합합니다. 이러한 설치 제한에도 불구하고 Windows와 함께 사용할 경우 이러한 기능상의 문제가 있지만 Auto-GPT는 다양한 응용 프로그램에서 큰 가능성을 보여줍니다.
4. 휴머노이드 로봇
우리처럼 보이고 움직이는 휴머노이드 로봇은 2015년 제XNUMX회 Darpa Robotics Challenge(주최측에서 설정한 일련의 복잡한 작업을 수행하기 위해 팀이 로봇을 제작한 대회) 이후 크게 발전했습니다. 여기에는 차에서 내리기, 문 열기, 벽에 구멍 뚫기 등이 포함됩니다. 많은 사람들이 목표를 달성하기 위해 고군분투했습니다.
그러나 이제 신생 기업은 이러한 작업을 수행할 수 있고 창고와 공장에서 사용할 수 있는 "휴머노이드"를 개발하고 있습니다.
2015년 Darpa 로봇 공학 대회에 대한 보고서.
컴퓨터 비전과 같은 AI 분야의 발전과 고전류의 짧은 버스트를 제공하는 전력 밀도가 높은 배터리는 로봇이 다음을 가능하게 했습니다. 복잡한 환경 탐색, 균형 유지 동적으로 – 실시간으로. 창고 작업용 휴머노이드 로봇을 만드는 회사인 Figure AI는 이미 70천만 달러(55만 파운드)의 투자 자금을 확보했습니다.
1X, 앱트로닉, 테슬라 등 다른 회사들도 휴머노이드 로봇에 투자하고 있어 이 분야가 성숙해지고 있음을 알 수 있다. 휴머노이드 로봇은 부분적으로 인간의 필요를 중심으로 구축된 환경에서 작동하기 때문에 탐색, 기동성 및 적응성이 필요한 작업에서 다른 로봇에 비해 이점을 제공합니다.
장기적인 전망
이 네 가지의 장기적인 성공은 단순한 계산 능력 이상에 달려 있습니다.
휴머노이드 로봇은 생산 및 유지 관리 비용이 이점보다 클 경우 견인력을 얻지 못할 수 있습니다. AI 변호사와 챗봇 조수는 놀라운 효율성을 가질 수 있습니다. 그러나 의사 결정이 사회의 "도덕적 나침반"과 충돌하거나 법률이 사용에 동의하지 않는 경우 채택이 중단될 수 있습니다.
비용 효율성과 사회의 가치 사이의 균형을 맞추는 것은 이러한 기술이 진정으로 번성할 수 있도록 하는 데 중요합니다.
저자에 관하여
파비안 스테파니, 강사, 옥스퍼드 대학 과 요한 락스, 박사후 연구원, 옥스퍼드 대학
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