Yapay zekanın şimşek çakması — birdenbire ne değişti? Bir Ars Frontiers 2023 özeti

Pazartesi günü Ars Technica, Ars Frontiers sanal konferansımıza ev sahipliği yaptı. Beşinci panelimizde “Yapay Zekanın Yıldırım Başlangıcı—Birdenbire Ne Değişti?” konusunu ele aldık. Panelde söyleşiye yer verildi. Paige BaileyGoogle DeepMind’da Üretken Modeller baş ürün müdürü ve Haiyan ÇangArs Technica’nın yapay zeka muhabiri Benj Edwards’ın moderatörlüğünde, Xbox’ta Oyun Yapay Zekası genel müdürü.

Panel başlangıçta canlı yayınlandı ve artık tüm etkinliğin kaydını YouTube’da izleyebilirsiniz. “Yıldırım Yapay Zekası” bölümü tanıtımı 2:26:05 işaretinde başlar yayında.

Farklı bağlamlarda farklı anlamlara gelen belirsiz bir terim olan “AI” ile, tartışmaya AI’nın tanımını ve panelistler için ne anlama geldiğini ele alarak başladık. Bailey, “Yapay zekanın verilerden kalıplar türetmeye ve onu içgörüleri tahmin etmek için kullanmaya yardımcı olduğunu düşünmeyi seviyorum … bu, verilerden içgörüler çıkarmaktan ve onu tahminler yapmak ve daha da yararlı bilgiler yapmak için kullanmaktan başka bir şey değil.”

Zhang kabul etti, ancak video oyunu açısından yapay zekayı gelişen bir yaratıcı güç olarak da görüyor. Ona göre yapay zeka yalnızca verileri analiz etmek, örüntü bulmak ve sınıflandırmakla ilgili değil; aynı zamanda yaratıcı dil, görüntü oluşturma ve kodlama konularında da yetenekler geliştiriyor. Zhang, AI’nın bu dönüştürücü gücünün, özellikle “insan yaratıcılığının nihai ifadesi” olarak gördüğü video oyunlarında, insan yaratıcılığını yükseltebileceğine ve ilham verebileceğine inanıyor.

Ardından, panelin ana sorusuna geçiyoruz: Bu yeni AI çağına yol açan ne değişti? Belki de ChatGPT’nin yüksek görünürlüğüne dayanan bir aldatmaca mı yoksa bize bu yeni dalgayı getiren bazı büyük teknolojik atılımlar oldu mu?

Zhang, AI tekniklerindeki gelişmelere ve şu anda eğitim için mevcut olan büyük miktarda veriye işaret etti: “Transformatör modelleri için model mimarisinde, özyinelemeli otomatik kodlayıcı modellerinde ve ayrıca büyük veri setlerinin mevcudiyetinde atılımlar gördük. daha sonra bu modelleri eğitmek ve üçüncü olarak, verileri almak için modelleri gerçekten alabilmek ve onları yeni bilgi işlem yetenekleri konusunda eğitebilmek için GPU’lar, MPU’lar gibi donanımların mevcudiyeti ile birleştirmek.”

Bailey, açık kaynak katkılarından kayda değer bir söz ekleyerek bu duyguları yineledi, “Ayrıca, açık kaynak modelleri, LLaMA gibi modeller olan ve bunları çok yüksek kaliteli talimat ayarı ve RLHF veri kümeleriyle ince ayar yapan bu canlı açık kaynak tamircileri topluluğuna sahibiz. .”

AI ilerlemelerini hızlandırmada açık kaynak işbirliklerinin önemi sorulduğunda Bailey, PyTorch, Jax ve TensorFlow gibi açık kaynak eğitim modellerinin yaygın kullanımından bahsetti. Ayrıca en iyi uygulamaları paylaşmanın önemini de doğruladı ve “Bu makine öğrenimi topluluğunun yalnızca insanlar fikirlerini, içgörülerini ve kodlarını paylaştığı için var olduğunu kesinlikle düşünüyorum.”

Google’ın açık kaynak modelleriyle ilgili planları sorulduğunda, Bailey mevcut Google Araştırma kaynakları GitHub’da ve çevrimiçi bir yapay zeka topluluğu olan Hugging Face ile ortaklıklarının altını çizdi. “Borudan aşağı inebilecek hiçbir şeyi vermek istemiyorum” dedi.

Oyun konsollarında üretken yapay zeka, yapay zeka riskleri

Yapay zeka donanımındaki ilerlemelerle ilgili bir konuşmanın parçası olarak Zhang’a üretken yapay zeka modellerinin konsollarda yerel olarak çalıştırılabilmesinin ne kadar süreceğini sorduk. Bu olasılıktan heyecan duyduğunu söyledi ve ikili bulut istemci yapılandırmasının ilk sırada yer alabileceğini belirtti: “Bunun yapay zeka üzerinde çalışmanın bir kombinasyonu olacağını düşünüyorum. çıkarım bulutta ve en iyi oyuncu deneyimlerini hayata geçirmek için yerel çıkarımla işbirliği içinde çalışıyoruz.”

Bailey, Meta’nın LLaMA dil modelinin mobil cihazlarda çalışacak şekilde küçültülmesindeki ilerlemeye işaret ederek, ileriye dönük benzer bir yolun, AI modellerini oyun konsollarında da çalıştırma olasılığını açabileceğini ima etti: “Hiper-kişiselleştirilmiş büyük bir dile sahip olmayı çok isterim. Bir mobil cihazda çalışan veya kendi oyun konsolumda çalışan bir model, bu benim için özellikle yenmesi zor bir patron olabilir ama başkası için bunu yenmesi daha kolay olabilir.”

Takip etmek için, üretken bir AI modelinin bir akıllı telefonda yerel olarak çalışıp çalışmadığını sorduk, bu Google’ı denklemden çıkaracak mı? Bailey, “Muhtemelen çeşitli seçenekler için yer olduğunu düşünüyorum” dedi. “Tüm bunların anlamlı bir şekilde bir arada var olması için mevcut seçenekler olması gerektiğini düşünüyorum.”

Yapay zeka sistemlerinden kaynaklanan yanlış bilgilendirme ve derin sahtekarlıklar gibi sosyal riskleri tartışırken, her iki panelist de kendi şirketlerinin sorumlu ve etik yapay zeka kullanımına bağlı olduğunu söyledi. “Google’da, ürettiğimiz modellerin sorumlu olmasını ve mümkün olduğunca etik davranmasını sağlamaya çok önem veriyoruz. Verilerimizi derleyerek modelleri her eğittiğimizde, sıfırdan itibaren sorumlu yapay zeka ekibimizi dahil ediyoruz. Doğru antrenman öncesi karışımı oluşturuldu,” diye açıkladı Bailey.

Baily, açık kaynak ve yerel olarak çalıştırılan yapay zeka modellerine yönelik daha önceki coşkusuna rağmen, yalnızca bulutta çalışan API tabanlı yapay zeka modellerinin genel olarak daha güvenli olabileceğinden bahsetti: “Modellerin kötü amaçlarla kullanılması konusunda önemli bir risk olduğunu düşünüyorum. riski anlamayabilecek veya farkında olmayabilecek insanlar. Açık kaynak modellerine karşı API’leri tercih etmenin bazen yardımcı olmasının nedenlerinden biri de bu.”

Bailey gibi Zhang da Microsoft’un sorumlu yapay zekaya yönelik kurumsal yaklaşımından bahsetti, ancak aynı zamanda yapay zeka özelliklerinin kapsayıcı ve erişilebilir olduğundan emin olmak gibi oyuna özgü etik zorluklara da dikkat çekti.