AI 진행 상황에 대한 연례 보고서는 AI 애플리케이션을 배포하고 보호하는 데 있어서 학계와 정부에 대한 업계 참여자의 지배력이 증가하고 있음을 강조했습니다. Google, Anthropic, Hugging Face를 비롯한 AI 회사와 스탠포드 대학의 연구원들이 집계한 2023년 AI 인덱스는 AI 세계가 새로운 발전 단계에 접어들고 있음을 시사합니다. 지난 1년 동안 ChatGPT와 같은 챗봇에서 Midjourney와 같은 이미지 생성 소프트웨어에 이르기까지 많은 AI 도구가 주류가 되었습니다. 그러나 이 기술을 배포하는 방법과 위험과 기회의 균형을 맞추는 방법에 대한 결정은 기업 플레이어의 손에 달려 있습니다. 최첨단 AI에는 막대한 자원이 필요하므로 학계의 범위를 넘어서는 연구가 가능합니다. AI Index는 수년 동안 학계가 최첨단 AI 시스템 개발을 주도했지만 이제 산업계가 확고하게 자리를 잡았다고 말합니다. "2022년에는 학계에서 생산한 기계 학습 모델이 단 3개에 불과한 데 비해 32개의 중요한 산업 생산 기계 학습 모델이 있었습니다."라고 말합니다. 이는 주로 이러한 애플리케이션을 만드는 데 필요한 데이터, 직원 및 컴퓨팅 성능 측면에서 점점 더 많은 리소스 수요가 증가하기 때문입니다. 예를 들어 2019년에 OpenAI는 ChatGPT 및 Microsoft의 Bing 챗봇을 구동하는 데 사용되는 것과 동일한 클래스의 애플리케이션인 초기 대규모 언어 모드 또는 LLM인 GPT-2를 만들었습니다. GPT-2는 훈련하는 데 약 $50,000의 비용이 들며 15억 개의 매개변수(모델의 크기와 상대적인 정교함을 추적하는 메트릭)를 포함합니다. 2022년으로 건너뛰고 Google은 PaLM이라는 자체 첨단 LLM을 만들었습니다. 이 훈련에는 약 800만 달러의 비용이 들었고 5400억 개의 매개변수가 포함되어 있어 GPT-2보다 360배 크고 비용은 160배 더 비쌉니다. AI 개발의 증가하는 리소스 요구 사항은 힘의 균형을 기업 플레이어로 확고하게 이동시킵니다. AI 세계의 많은 전문가들은 기업이 경쟁사를 능가하기 위해 제품을 서둘러 출시하고 안전 문제를 방관하면서 비즈니스 세계의 인센티브가 위험한 결과로 이어질 것이라고 우려합니다. 지난 주 Elon Musk를 포함한 인물들이 서명한 공개 서한 에서와 같이 많은 전문가들이 현재 AI 개발 속도를 늦추거나 심지어 중단할 것을 요구하는 이유 중 하나입니다 . AI 시스템이 더 널리 배포됨에 따라 오용 사고가 엄청나게 증가했습니다. 이 보고서의 저자는 업계 참가자들이 AI 애플리케이션을 주류로 받아들이면서 윤리적 오용 사건의 수도 증가했다고 지적합니다. (AI, Algorithmic, and Automation Incidents and Controversies Repository, 이러한 사건의 색인은 2021년에서 2012년 사이에 26배 증가했다고 언급합니다.) 이러한 사건에는 Tesla의 자율 주행 소프트웨어와 관련된 사망자가 포함됩니다 . 기업 사기에서 오디오 딥페이크 사용 ; 합의되지 않은 딥페이크 누드 생성 ; 종종 인종적 편견에 시달리는 잘못된 안면 인식 소프트웨어로 인해 잘못된 체포 사례가 많이 발생합니다 . AI 도구가 더 널리 보급됨에 따라 오류 및 악의적인 사용 사례의 수도 증가하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 그 자체로는 적절한 보호가 부족함을 나타내는 것이 아닙니다. 그러나 Microsoft 및 Google과 같은 회사가 AI 안전 및 윤리 팀을 줄이는 경향과 같은 다른 증거는 연관성을 시사합니다 . 하지만 이 보고서는 입법자와 정책 입안자들의 AI 규제에 대한 관심이 높아지고 있다고 지적합니다. 127개국의 입법 기록을 분석한 결과, "인공 지능"이라는 문구가 포함된 법안의 수가 2016년에 단 한 건에서 통과된 것이 2022년에는 37건으로 증가했습니다. 2015년 발의된 법안에서 2022년 발의된 AI 관련 법안은 60건이다. 하지만 AI 인덱스 보고서는 이보다 훨씬 더 많은 근거를 다루고 있습니다. 여기에서 전문을 읽 거나 아래에서 일부 하이라이트를 볼 수 있습니다. AI에 대한 민간 투자가 10년 만에 처음으로 감소했습니다. AI에 대한 전 세계 민간 투자는 수년 동안 증가해 왔지만 2021년에는 26.7% 감소한 919억 달러를 기록했습니다. 2022년. 큰 AI 모델을 교육하는 데는 환경 비용이 있습니다. 2022년 논문에서는 BLOOM이라는 대규모 AI 언어 모델을 교육하면 승객 한 명이 뉴욕에서 샌프란시스코를 왕복하는 것보다 25배 많은 탄소를 배출한다고 추정합니다. 이에 비해 OpenAI의 GPT-3는 BLOOM의 탄소 비용이 20배인 것으로 추정되었습니다. AI는 잠재적으로 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다 . 2022년 Google 자회사 DeepMind는 냉각 절차를 최적화하여 회사 데이터 센터에서 3개월간의 실험에서 에너지 소비를 12.7% 줄인 BCOOLER 라는 AI 시스템을 만들었습니다. (Google이 이 시스템을 더 광범위하게 채택한 적이 있는지는 확실하지 않습니다.) 중국인들은 미국인들보다 AI에 대해 더 희망적이다 . 2022년 Ipsos 설문 ​​조사에 따르면 중국 응답자의 78%가 "AI를 사용하는 제품과 서비스는 단점보다 이점이 더 많다"는 진술에 동의했습니다. 중국 시민들은 AI에 대해 가장 열성적이었고 사우디아라비아(76%)와 인도(71%)의 응답자가 그 뒤를 이었습니다. 미국 응답자들은 위의 진술에 동의하는 비율이 35%에 불과해 조사 대상자 중 열의가 가장 낮았습니다.