Το πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) έχει δει εκπληκτικές προόδους, πλησιάζοντας ή ξεπερνώντας τις ανθρώπινες ικανότητες σε διάφορες εργασίες όπως η ανάγνωση κατανόησης, η αναγνώριση εικόνων και η πολύπλοκη μαθηματική ανάλυση. Αυτή η άνοδος στις δυνατότητες της ΤΝ αντικατοπτρίζεται στην τελευταία έκδοση της Έκθεσης Δεικτών Τεχνητής Νοημοσύνης για το 2024, η οποία κυκλοφόρησε από το Ινστιτούτο για την Τεχνητή Νοημοσύνη με κέντρο τον Άνθρωπο στο Πανεπιστήμιο Stanford.
Η εκθετική αύξηση στα συστήματα μηχανικής μάθησης την τελευταία δεκαετία έχει ωθήσει τη βιομηχανία σε νέες μεθοδολογίες για την αξιολόγηση των τεχνολογιών ΤΝ με αποτελεσματικό τρόπο. Τα παραδοσιακά σημεία αναφοράς, κάποτε εύλογα για αρκετά χρόνια, τώρα γίνονται γρήγορα ξεπερασμένα λόγω του ασύληπτου ρυθμό εξέλιξης στον τομέα, όπως σημειώνει ο Nestor Maslej, κοινωνιολόγος και αρχισυντάκτης της έκθεσης.
Καθώς ερευνητές, νομοθέτες και η κοινωνία προσπαθούν να αντιληφθούν τις επιπτώσεις αυτών των προόδων, το πλήρες Δείκτης ΤΝ του Stanford λειτουργεί ως ένα αναγκαίο ετήσιο αξιολόγησης, αναλύοντας την τεχνική πρόοδο, τις ηθικές σκέψεις και όχι μόνο. Με περιεχόμενο που αναπτύσσεται σε περισσότερες από 400 σελίδες και ενισχυμένο από εργαλεία επεξεργασίας ΤΝ, η έκθεση τονίζει την ανάγκη για τυποποιημένες αξιολογήσεις για την ΤΝ, επισημαίνοντας τη δυσκολία στη σύγκριση των συστημάτων ως προς τους πιθανούς κινδύνους τους.
Επιπλέον, καθίσταται αναγκαία η ενσωμάτωση της ΤΝ στις επιστημονικές προσπάθειες, με τη φετινή έκθεση να αφιερώνει ένα ολόκληρο κεφάλαιο σε επιστημονικές εφαρμογές. Περιλαμβάνει έργα όπως τα Graph Networks για την Ανάλυση Υλικών της Google DeepMind και το γρήγορο εργαλείο πρόγνωσης καιρού GraphCast.
Η επίδειξη των εντυπωσιακών αλλά απαιτητικών σε πόρους εργαλείων ΤΝ έχει επίσης προκαλέσει ανησυχίες, όπως αυτές που σχετίζονται με τις μαζικές δαπάνες και τις ανάγκες ενέργειας για την εκπαίδευση προηγμένων συστημάτων όπως τα GPT-4 της OpenAI και τα Gemini Ultra chatbots της Google. Επιπλέον, υπάρχουν ερωτήματα σχετικά με την βιωσιμότητα της διαθεσιμότητας δεδομένων εκπαίδευσης, μερικοί ειδικοί φοβούμενοι την εξάντλησή τους σύντομα, ενώ ενημερωμένες προβλέψεις υποδεικνύουν έναν πιο επεκταμένο χρονικό πλαίσιο.
Η ηθική συνεχίζει να είναι ένα πρόβλημα που δείχνει σημάδια επιδείνωσης σε παγκόσμια κλίμακα με αυξανόμενη ανησυχία για την τεχνητή νοημοσύνη, η οποία οδηγεί σε σημαντική αύξηση σε ρυθμιστικές ενέργειες, ιδίως στις Ηνωμένες Πολιτείες. Η άνοδος της νομοθεσίας που σχετίζεται με την τεχνητή νοημοσύνη υπογραμμίζει την επείγουσα ανάγκη για υπεύθυνη χρήση της ΤΝ. Τα ομοιόμορφα σημεία αναφοράς για την αξιολόγηση της ΤΝ παραμένουν δύσκολα ανεπτυγμένα, αλλά είναι ακόμα πιο κρίσιμα για την προώθηση μιας κοινής κατανόησης και υπεύθυνης εφαρμογής αυτών των ισχυρών τεχνολογιών.
The source of the article is from the blog cheap-sound.com