ChatGPT는 160일 동안 급증했고 세상은 더 이상 예전 같지 않습니다. 매일 중국에서 사용 가능한 chatGPT 리소스를 업데이트하기 위해 새로운 인공 지능 중국어 웹 사이트 https://ai.weoknow.com
을 만들었습니다.
오늘 마이크로소프트의 공동 창업자인 빌 게이츠는 개인 블로그에서 ChatGPT와 생성적 인공지능이 교육, 의료, 생산성 향상, 공정성 등에 미치는 영향에 대해 이야기했습니다.
그는 OpenAI에서 발표한 대규모 언어 모델인 ChatGPT가 자신의 인생에서 만난 두 가지 혁신적인 기술 중 하나라고 말했습니다. 기계 학습과 대규모 컴퓨팅 성능의 출현으로 정교한 인공 지능은 이미 현실이 되었으며 곧 개선될 것입니다.
그는 또한 AI의 발전으로 개인 에이전트를 만들 수 있고 인공 지능이 의료 혁신의 속도를 크게 가속화할 것이라는 점을 포함하여 몇 가지 예측을 했습니다.
독자를 위해 아래에 그의 블로그 게시물 전체를 편집했습니다.
제 평생 동안 저에게 눈에 띄는 두 가지 기술 데모를 보았는데 그것들은 혁신적이었습니다.
Windows를 포함한 모든 최신 운영 체제의 전신인 그래픽 사용자 인터페이스에 처음 노출된 것은 1980년이었습니다. 나는 나에게 데모를 보여준 사람, Charles Simonyi라는 훌륭한 프로그래머와 함께 앉았고 우리는 즉시 이 사용자 친화적인 컴퓨팅 방법으로 할 수 있는 모든 일에 대해 브레인스토밍을 시작했습니다. Charles는 결국 Microsoft에 입사했고, Windows는 Microsoft의 중추가 되었으며, 그 데모 이후에 우리가 한 생각은 향후 15년 동안 회사의 의제를 형성하는 데 도움이 되었습니다.
두 번째 큰 놀라움은 작년에 일어났습니다. 저는 2016년부터 OpenAI 팀과 만나 왔으며 그들의 꾸준한 발전에 깊은 인상을 받았습니다. 2022년 중반, 나는 그들의 작업에 너무 흥분해서 그들에게 과제를 주었습니다. AI를 훈련시켜 Advanced Placement Biology 시험에 합격하도록 했습니다. 특별히 훈련되지 않은 질문에 대답할 수 있도록 합니다. (내가 AP Bio를 선택한 이유는 테스트가 단순한 과학적 사실에 대한 성찰 이상의 것이기 때문입니다. 생물학에 대해 비판적으로 생각해야 합니다.) 그렇게 할 수 있다면 진정한 돌파구를 마련한 것입니다.
그 도전이 그들을 2~3년 동안 바쁘게 만들 것이라고 생각합니다. 그들은 불과 몇 달 만에 해냈습니다.
9월에 그들을 다시 만났을 때, 그들이 GPT(AI 모델, AP Bio 시험의 60개 객관식 문제)에 질문하고 그 중 59개를 맞추는 것을 경외감으로 지켜봤습니다. 그런 다음 시험에 있는 6개의 개방형 질문에 대한 훌륭한 답변을 작성합니다. 우리는 외부 전문가가 시험을 채점했고 GPT는 대학 수준의 생물학 과정에서 A 또는 A+에 해당하는 가장 높은 점수인 5점을 받았습니다.
테스트를 통과한 후 우리는 비과학적인 질문을 했습니다. 전체 경험은 훌륭했습니다.
GUI 이후로 가장 중요한 기술 발전을 목격했습니다.
이것은 AI가 향후 5년에서 10년 동안 달성할 수 있는 모든 것에 대해 생각하도록 영감을 주었습니다.
인공지능의 발전은 마이크로프로세서, 개인용 컴퓨터, 인터넷, 휴대전화의 발명 못지않게 중요하다. 그것은 사람들이 일하고, 배우고, 여행하고, 의료를 받고, 서로 소통하는 방식을 바꿀 것입니다. 전체 산업이 이를 중심으로 재배치될 것입니다. 기업은 그것을 사용하는 정도에 따라 차별화될 것입니다.
자선 사업은 요즘 제 정규직이며 사람들의 생산성을 높이는 것 외에도 인공 지능이 세계 최악의 불평등을 줄일 수 있는 방법에 대해 끊임없이 생각하고 있습니다.
전 세계적으로 가장 큰 불평등은 건강에 있습니다. 매년 5세 미만 어린이 500만 명이 사망합니다. 20년 전의 천만 명에 비하면 감소했지만 여전히 놀라울 정도로 높은 수치입니다. 이 아이들은 거의 모두 가난한 나라에서 태어나 설사나 말라리아와 같은 예방 가능한 원인으로 사망했습니다. 아이들의 생명을 구하는 것보다 AI를 더 잘 사용하는 것은 상상하기 어렵습니다.
저는 인공 지능이 세계 최악의 불평등을 어떻게 줄일 수 있는지 생각해 왔습니다.
미국에서 불평등을 줄일 수 있는 가장 좋은 기회는 교육, 특히 학생들이 수학에서 성공하도록 하는 것입니다. 기본적인 수학 능력을 갖추면 학생들이 어떤 직업을 선택하든 성공할 준비가 된다는 증거가 있습니다. 그러나 수학 점수는 전국적으로, 특히 흑인, 라틴계 및 저소득층 학생들 사이에서 떨어지고 있습니다. 인공 지능은 이러한 추세를 역전시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
기후 변화는 AI가 세상을 더 공정한 곳으로 만들 수 있다고 믿는 또 다른 문제입니다. 기후 변화의 불공평함은 가장 고통받는 사람들, 즉 세계에서 가장 가난한 사람들이 문제에 가장 적게 기여한다는 것입니다. 나는 여전히 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각하고 배우는 중이지만, 이 게시물의 뒷부분에서 많은 잠재력을 가진 몇 가지 영역을 제안할 것입니다.
요컨대, 게이츠 재단이 다루는 문제에 AI가 영향을 미치고 재단이 앞으로 몇 달 동안 AI에 대해 더 많은 이야기를 할 수 있게 되어 기쁩니다.
세상은 부유한 사람뿐만 아니라 모든 사람이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 보장해야 합니다. 정부와 자선 활동은 불평등이 심화되지 않고 감소되도록 하는 데 중요한 역할을 해야 합니다. 이것은 내 자신의 AI 관련 작업의 최우선 순위입니다.
너무 파괴적인 신기술은 불안할 수밖에 없으며 인공 지능은 훨씬 더 그렇습니다. 그 이유를 알 수 있습니다. 노동, 법률 시스템, 개인 정보 보호, 편견 등에 대한 어려운 질문이 제기됩니다. AI는 또한 사실적인 오류를 만들고 환각을 일으킬 수 있습니다. 위험을 줄이는 몇 가지 방법을 제안하기 전에 AI가 의미하는 바를 정의하고 AI가 직장에서 사람들에게 권한을 부여하고 생명을 구하며 교육을 개선하는 데 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.
인공지능을 정의하다
기술적으로 인공 지능이라는 용어는 특정 문제를 해결하거나 특정 서비스를 제공하기 위해 만든 모델을 의미합니다. ChatGPT와 같은 것을 지원하는 것은 인공 지능입니다. 더 나은 채팅 방법을 배우고 있지만 다른 작업은 아닙니다. 이와는 대조적으로 인공 일반 지능이라는 용어는 모든 작업이나 주제를 학습할 수 있는 소프트웨어를 의미합니다. AGI는 아직 존재하지 않습니다. 컴퓨팅 업계에서는 AGI를 생성하는 방법과 생성할 수 있는지에 대해 논의하고 있습니다.
인공지능과 일반 인공지능의 발전은 항상 컴퓨팅 산업의 큰 꿈이었습니다. 수십 년 동안 컴퓨터가 계산 이외의 다른 부분에서 언제 인간보다 더 나아질 것인지에 대한 질문이 있었습니다. 이제 기계 학습과 대규모 컴퓨팅 성능의 출현으로 정교한 인공 지능이 현실이 되었으며 곧 개선될 것입니다.
나는 소프트웨어 산업이 작았고 우리 대부분이 회의에서 무대에 앉을 수 있었던 개인 컴퓨팅 혁명의 초기를 회상합니다. 오늘날 그것은 글로벌 산업입니다. 그 중 상당 부분이 이제 인공 지능으로 관심을 돌리고 있기 때문에 혁신은 마이크로프로세서 혁신 이후 경험한 것보다 훨씬 빠를 것입니다. 머지않아 인공지능 이전 시대는 컴퓨터를 사용하던 시절처럼 화면을 클릭하는 대신 C:> 프롬프트에 입력하는 시대만큼 멀어질 것입니다.
생산성 향상
인간은 여전히 많은 면에서 GPT보다 낫지만 이러한 능력이 충분히 활용되지 않는 직업이 많이 있습니다. 예를 들어 영업(디지털 또는 전화), 서비스 또는 문서 처리(예: 미지급금, 회계 또는 보험 청구 분쟁)에서 사람들이 수행하는 많은 작업에는 의사 결정이 필요하지만 지속적인 학습 능력이 필요하지는 않습니다. 회사는 이러한 활동에 대한 교육 프로그램을 가지고 있으며 대부분의 경우 좋은 일과 나쁜 일의 예를 많이 가지고 있습니다. 인간은 훈련을 위해 이러한 데이터 세트를 사용하고 곧 이 데이터 세트는 AI 훈련에도 사용되어 인간이 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.
컴퓨팅 성능이 점점 더 저렴해짐에 따라 아이디어를 표현하는 GPT의 능력은 점점 더 다양한 작업을 도와줄 사무직 직원처럼 될 것입니다. 마이크로소프트는 이것을 부조종사가 있다고 설명합니다. Office와 같은 제품에 완전히 통합된 AI는 예를 들어 전자 메일 작성 및 받은 편지함 관리를 도와 작업을 개선합니다.
결국 컴퓨터를 제어하는 기본 수단은 더 이상 메뉴와 대화 상자를 가리키고 클릭하거나 클릭하는 것이 아닙니다. 대신 일반 영어로 요청을 작성할 수 있습니다. (단지 영어가 아니라 — AI는 전 세계 언어를 이해할 것입니다. 올해 초 인도에서 나는 그곳에서 사용되는 많은 언어를 이해할 AI 개발자를 만났습니다.)
또한 인공 지능의 발전으로 개인 비서를 만들 수 있습니다. 디지털 개인 비서처럼 생각하세요. 최근 이메일을 보고, 참석한 회의에 대해 알아내고, 읽은 내용을 읽고, 방해받고 싶지 않은 내용을 읽습니다. 이렇게 하면 원하는 작업을 개선하고 원하지 않는 작업에서 벗어날 수 있습니다.
이 에이전트가 자연어를 사용하여 예약, 통신 및 전자 상거래를 도와주도록 할 수 있으며 모든 장치에서 작동합니다. 개인 에이전트 생성은 모델 교육 및 계산 실행 비용으로 인해 아직 실현 가능하지 않지만 최근 인공 지능의 발전 덕분에 이제 현실적인 목표가 되었습니다. 해결해야 할 몇 가지 질문이 있습니다. 예를 들어, 보험 회사가 귀하의 허가 없이 대리인에게 귀하에 대한 정보를 요청할 수 있습니까? 그렇다면 얼마나 많은 사람들이 그것을 사용하지 않을 것인가?
전사적 에이전트는 새로운 방식으로 직원에게 권한을 부여합니다. 특정 회사를 알고 있는 에이전트는 직원에게 직접적인 조언을 제공할 수 있으며 질문에 답할 수 있도록 모든 회의에 참석해야 합니다. 약간의 통찰력이 있다면 소극적이라고 말하거나 목소리를 높이도록 격려할 수 있습니다. 회사 관련 영업, 지원, 재무, 제품 계획 및 텍스트에 대한 액세스 권한이 필요합니다. 회사의 산업과 관련된 뉴스를 읽어야 합니다. 그 결과 직원들의 생산성이 향상될 것이라고 믿습니다.
생산성이 증가하면 사람들이 직장에서든 집에서든 다른 일을 할 수 있기 때문에 사회에 이익이 됩니다. 물론 사람들에게 어떤 종류의 지원과 재교육이 필요한지는 심각한 문제입니다. 정부는 근로자가 다른 역할로 전환하도록 도와야 합니다. 그러나 다른 사람들을 돕는 사람들에 대한 필요성은 결코 사라지지 않을 것입니다. 인공 지능의 부상으로 사람들은 소프트웨어가 결코 할 수 없는 일을 할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 가르치고, 병자를 돌보고, 노인을 돌볼 수 있습니다.
글로벌 보건 및 교육은 수요가 높지만 이러한 요구를 충족할 인력이 부족한 두 분야입니다. 적절하게 대상을 지정하면 AI가 이러한 영역의 불평등을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 이것이 AI 작업의 초점이 되어야 하므로 지금부터 살펴보겠습니다.
건강한
저는 AI가 의료 및 의료 분야를 개선할 수 있는 몇 가지 방법을 봅니다.
한편으로 그들은 보험 청구 제출, 서류 처리, 의료 기록 초안 작성과 같은 특정 작업을 처리함으로써 의료 종사자들이 시간을 최대한 활용할 수 있도록 도울 것입니다. 이 분야에서 많은 혁신이 있기를 바랍니다.
다른 AI 기반 개선은 5세 미만 사망의 대다수가 발생하는 빈곤 국가에 특히 중요합니다.
예를 들어, 이들 국가의 많은 사람들은 의사를 방문한 적이 없으며, AI는 그들을 보는 의료 종사자들이 더 효율적일 수 있도록 도울 것입니다. (사용하는 데 최소한의 교육만 필요한 AI 기반 초음파 기계를 개발하는 것이 좋은 예입니다.) AI는 환자가 기본적인 분류를 수행하고, 건강 문제를 처리하는 방법에 대한 조언을 받고, 치료가 필요한지 여부를 결정할 수도 있습니다.
가난한 나라에서 사용되는 AI 모델은 부유한 나라와 다른 질병에 대해 훈련을 받아야 합니다. 그들은 다른 언어로 일해야 하고 병원에서 멀리 떨어져 살거나 아플 때 일을 멈출 수 없는 환자와 같은 다양한 문제를 고려해야 합니다.
사람들은 불완전하고 실수를 하더라도 건강한 AI가 일반적으로 유익하다는 증거를 볼 필요가 있습니다. AI는 매우 신중하게 테스트되고 적절하게 규제되어야 합니다. 즉, AI가 다른 영역보다 채택되는 데 시간이 더 오래 걸립니다. 그러나 다시 말하지만 인간도 실수를 합니다. 의료 접근성이 떨어지는 것도 문제다.
AI는 치료 지원 외에도 의료 혁신의 속도를 크게 높일 것입니다. 생물학의 데이터 양은 엄청나고 인간이 복잡한 생물학적 시스템의 모든 작동을 추적하는 것은 어려울 수 있습니다. 이 데이터를 보고, 경로가 무엇인지 추론하고, 병원체의 표적을 검색하고, 그에 따라 약물을 설계할 수 있는 소프트웨어가 이미 있습니다. 여러 회사에서 이러한 방식으로 개발된 항암제를 연구하고 있습니다.
차세대 도구는 더 효율적이며 부작용을 예측하고 복용량 수준을 계산할 수 있습니다. 인공 지능에 대한 게이츠 재단의 우선 순위 중 하나는 AIDS, 결핵 및 말라리아를 포함하여 세계에서 가장 가난한 사람들에게 영향을 미치는 건강 문제를 해결하는 데 이러한 도구가 사용되도록 하는 것입니다.
마찬가지로 정부와 자선 단체는 기업이 가난한 국가의 사람들이 기르는 작물이나 가축에 대한 AI 생성 통찰력을 공유하도록 장려해야 합니다. AI는 지역 조건에 따라 더 나은 종자를 개발하고, 농부들에게 지역 토양과 날씨에 따라 심기에 가장 좋은 종자에 대해 조언하고, 가축을 위한 약물 및 백신 개발을 도울 수 있습니다. 극한의 날씨와 기후 변화가 저소득 국가의 생계형 농부들에게 더 큰 압력을 가함에 따라 이러한 발전은 더욱 중요해질 것입니다.
기르다
컴퓨터는 우리 업계의 많은 사람들이 원하는 교육에 영향을 미치지 않았습니다. 교육용 게임 및 Wikipedia와 같은 온라인 정보 리소스를 포함하여 몇 가지 좋은 발전이 있었지만 그 중 어느 것도 학생 성취도 측정에 의미 있는 영향을 미치지 못했습니다.
그러나 저는 향후 5년에서 10년 이내에 AI 기반 소프트웨어가 마침내 사람들이 가르치고 배우는 방법을 혁신할 것이라는 약속을 이행할 것이라고 생각합니다. 귀하의 관심사와 학습 스타일에 대해 학습하므로 귀하의 참여를 유지하기 위해 콘텐츠를 맞춤화할 수 있습니다. 그것은 당신의 이해력을 측정하고, 당신이 흥미를 잃었을 때를 알아채고, 당신이 반응하고 있는 동기를 학습합니다. 즉각적인 피드백을 제공합니다.
AI는 과목에 대한 학생들의 이해도를 평가하고 진로 계획에 대한 조언을 포함하여 다양한 방식으로 교사와 관리자를 도울 수 있습니다. 교사들은 이미 ChatGPT와 같은 도구를 사용하여 학생들의 작문 과제에 댓글을 달고 있습니다.
물론 AI는 특정 학생이 어떻게 가장 잘 배우는지 또는 무엇이 동기를 부여하는지 이해하기 위해 많은 훈련과 추가 개발이 필요합니다. 완벽한 기술이 있더라도 학습은 여전히 좋은 교사-학생 관계에 달려 있습니다. 이는 학생과 교사가 교실에서 함께 수행하는 작업을 향상하지만 대체하지는 않습니다.
새로운 도구를 구입할 여력이 있는 학교를 위해 만들어지겠지만, 미국과 전 세계의 저소득 학교에서도 만들어지고 사용할 수 있도록 해야 합니다. AI는 편향되지 않고 사용될 다양한 문화를 반영하기 위해 다양한 데이터 세트에 대해 교육을 받아야 합니다. 저소득 가정의 학생들이 소외되지 않도록 정보 격차도 해소해야 합니다.
많은 선생님들이 학생들이 GPT를 사용하여 논문을 쓰는 것에 대해 걱정하고 있다는 것을 알고 있습니다. 교육자들은 이미 새로운 기술에 적응하는 방법에 대해 논의하고 있으며 이러한 대화가 꽤 오랫동안 계속될 것이라고 생각합니다. 저는 학생들이 GPT를 사용하여 개인화해야 하는 첫 번째 초안을 작성하게 하는 것과 같이 기술을 작업에 통합하는 영리한 방법을 찾은 교사에 대해 들었습니다.
인공 지능의 위험과 문제
현재 AI 모델의 문제점에 대해 읽었을 수 있습니다. 예를 들어, 그들은 인간 요청의 맥락을 이해하는 데 반드시 능숙하지 않아서 이상한 결과를 초래합니다. AI에게 가상의 것을 만들어달라고 요청하면 꽤 잘할 수 있습니다. 그러나 가고 싶은 여행에 대한 조언을 구하면 존재하지 않는 호텔을 제안할 수 있습니다. AI가 가짜 호텔을 발명해야 하는지, 아니면 빈 객실이 있는 실제 호텔을 알려줘야 하는지 알 만큼 요청의 맥락을 잘 이해하지 못하기 때문입니다.
AI가 추상적으로 추론하는 데 어려움을 겪기 때문에 수학 문제에 잘못된 답을 주는 것과 같은 다른 문제가 있습니다. 그러나 이것이 AI의 근본적인 한계는 아닙니다. 개발자들이 작업 중이며 2년 이내에, 아마도 더 빨리 수정될 것이라고 생각합니다.
다른 우려 사항은 단지 기술적인 것이 아닙니다. 예를 들어, 인공 지능을 갖춘 인간이 제기하는 위협. 대부분의 발명과 마찬가지로 AI는 선을 위해 또는 악을 위해 사용될 수 있습니다. 정부는 민간 부문과 협력하여 위험을 제한해야 합니다.
그러면 AI가 통제 불능이 될 수 있습니다. 기계가 인간이 위협적이거나 자신의 이해관계가 우리와 다르다고 판단하거나 더 이상 우리에게 관심이 없다고 결정할 수 있을까요? 그것은 가능하지만 인공 지능이 개발되기 전 지난 몇 달 동안보다 오늘날 질문이 더 시급하지는 않습니다.
초지능 인공지능은 우리의 미래입니다. 컴퓨터와 비교할 때 우리의 두뇌는 달팽이 속도로 실행됩니다. 두뇌의 전기 신호는 실리콘 칩의 신호 속도의 1/100,000로 이동합니다! 개발자가 학습 알고리즘을 일반화하고 컴퓨터 속도로 실행할 수 있게 되면(10년 또는 100년 뒤에 달성할 수 있는 성과) 우리는 매우 강력한 AGI를 갖게 될 것입니다. 그것은 인간의 두뇌가 할 수 있는 모든 것을 할 수 있지만 메모리 크기나 작동 속도에 대한 실질적인 제한이 없습니다. 이것은 심오한 변화가 될 것입니다.
이러한 "강력한" AI는 자체 목표를 설정하는 것으로 알려져 있습니다. 이 목표는 무엇입니까? 인간의 이익과 상충한다면? 강력한 인공지능의 발달을 막아야 할까요? 이러한 질문은 시간이 지남에 따라 더욱 시급해질 것입니다.
그러나 지난 몇 달 동안의 어떤 돌파구도 우리를 강력한 인공 지능에 더 가깝게 만들지 못했습니다. AI는 여전히 물리적 세계를 제어할 수 없으며 자체 목표를 설정할 수 없습니다. 인간이 되고 싶다고 주장하는 ChatGPT와의 대화에 대한 최근 뉴욕 타임즈 기사가 많은 주목을 받았습니다. 모델의 감정 표현이 얼마나 인간과 같은지 흥미로운 모습이지만 의미 있는 독립성을 나타내는 지표는 아닙니다.
Nick Bostrom의 Superintelligence, Max Tegmark의 Life 3.0, Jeff Hawkins의 A Thousand Brains 등 세 권의 책이 이 주제에 대한 제 생각을 형성했습니다. 나는 저자들이 말하는 모든 것에 동의하지 않으며 그들도 서로 동의하지 않습니다. 그러나 세 권의 책 모두 잘 쓰여지고 생각을 자극합니다.
넥스트 프론티어
인공 지능의 새로운 용도와 기술 자체를 개선하는 방법을 연구하는 회사가 넘쳐날 것입니다. 예를 들어 기업들은 인공 지능에 필요한 방대한 처리 능력을 제공할 새로운 칩을 개발하고 있습니다. 일부는 광학 스위치(기본적으로 레이저)를 사용하여 전력 소비와 제조 비용을 줄입니다. 이상적으로는 혁신적인 칩을 통해 오늘날처럼 클라우드가 아닌 자신의 장치에서 AI를 실행할 수 있습니다.
소프트웨어 측면에서 AI 학습을 주도하는 알고리즘은 더 좋아질 것입니다. 영업과 같은 일부 분야에서 개발자는 작업 영역을 제한하고 해당 영역에 특정한 대량의 교육 데이터를 제공하여 AI를 매우 정확하게 만들 수 있습니다. 그러나 답이 없는 큰 질문은 이러한 전문화된 AI가 교육용과 사무 생산성을 위한 다른 목적으로 많이 필요한지 아니면 일반 인공 지능의 모든 작업을 학습할 수 있는 AI를 개발할 수 있는지 여부입니다. 두 가지 접근 방식에 대해 엄청난 경쟁이 있을 것입니다.
그럼에도 불구하고 인공 지능이라는 주제는 가까운 미래에 공개 토론을 지배할 것입니다. 저는 대화를 안내하는 세 가지 원칙을 제안하고 싶습니다.
첫째, 우리는 AI의 결점에 대한 두려움(이해할 수 있고 정당함)과 사람들의 삶을 개선할 수 있는 능력의 균형을 맞추도록 노력해야 합니다. 이 놀라운 신기술을 최대한 활용하려면 최대한 많은 사람들이 혜택을 누릴 수 있도록 하면서 위험을 방지해야 합니다.
둘째, 시장의 힘은 가장 가난한 사람들을 돕는 AI 제품과 서비스를 자동으로 생산하지 않을 것입니다. 그 반대일 가능성이 더 높습니다. 신뢰할 수 있는 자금과 올바른 정책을 통해 정부와 자선 단체는 AI를 사용하여 불평등을 줄일 수 있습니다. 세상이 가장 큰 문제를 해결하기 위해 일하는 가장 똑똑한 사람들을 필요로 하는 것처럼 우리는 가장 큰 문제를 해결하기 위해 일하는 세계 최고의 AI가 필요합니다.
이런 일이 일어나기를 기다리면 안 되지만, AI가 불평등을 식별하고 이를 줄이기 위해 노력할지 고민하는 것은 흥미롭습니다. 불공평함을 보기 위해 도덕 감각이 필요합니까, 아니면 순전히 이성적인 AI도 그것을 볼 것입니까? 그것이 불평등을 인식한다면, 우리가 그것에 대해 무엇을 할 것을 제안합니까?
마지막으로 우리는 AI가 무엇을 성취할 수 있는지 이제 막 이해하기 시작했다는 점을 기억해야 합니다. 현재 가지고 있는 제한 사항은 우리가 알기도 전에 사라질 것입니다.
저는 운이 좋게도 PC 혁명과 인터넷 혁명의 일부가 되었습니다. 나는 지금 이 순간만큼 흥분된다. 이 새로운 기술은 전 세계 사람들의 삶을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그 동안 세상은 AI의 단점이 이점을 훨씬 능가하고 그들이 어디에 살든, 얼마나 많은 돈을 가지고 있든 상관없이 모든 사람이 AI에 접근할 수 있도록 도로의 규칙을 설정해야 합니다.
인공 지능의 시대는 기회와 책임으로 가득 차 있습니다.
참고: 이 기사는 Bill Gates의 개인 블로그에서 가져온 것입니다.
ChatGPT는 160일 동안 급증했고 세상은 더 이상 예전 같지 않습니다. 매일 중국에서 사용 가능한 chatGPT 리소스를 업데이트하기 위해 새로운 인공 지능 중국어 웹 사이트 https://ai.weoknow.com
을 만들었습니다.