بر ساخت تراشههای مورد نیاز هوش مصنوعی تمرکز کنید
تاریخ انتشار: ۲۰ خرداد ۱۴۰۲ | کد خبر: ۳۷۹۴۱۴۷۲
به گزارش خبرگزاری صداوسیما به نقل از رویترز، سام آلتمن، مدیرعامل اوپن ای آی سازنده چتجیپیتی با یون سوک یول، رئیس جمهور کره جنوبی ملاقات کرد. او از کره جنوبی خواست که نقشی پیشرو در ایجاد استانداردهای بین المللی هوش مصنوعی و همچنین تمرکز بر ساخت تراشههای مورد نیاز برای این فناوری ایفا کند.
آلتمن، پس از عبور از اروپا در ماه گذشته با قانونگذاران و رهبران ملی دیدار کرد تا در مورد چشماندازها و تهدیدات هوش مصنوعی گفتگو کند.
بیشتر بخوانید:
اخباری که در وبسایت منتشر نمیشوند!
دفتر ریاست جمهوری کره جنوبی گفت: آلتمن پیشنهاد کرد کره جنوبی باید روی تراشهها تمرکز کند، زیرا هم نیمه هادیهای سیستم و هم تراشههای حافظه برای هوش مصنوعی مورد نیاز هستند، مقررات شرکتی را برای تقویت پروژههای هوش مصنوعی کاهش دهد و همچنین برای تنظیم استانداردهای بین المللی تلاش کند.
آلتمن در اوایل روز جمعه هنگام ملاقات با حدود ۱۰۰ استارت آپ کره جنوبی گفت: مردم بر سرکوب نکردن نوآوری متمرکز هستند و هر چارچوب نظارتی باید مطمئن شود که مزایای این فناوری به جهان میرسد.
توسعه سریع و محبوبیت هوش مصنوعی مولد از زمانی که اوپن ای آی، چتجیپیتی را در سال گذشته راه اندازی کرد، قانونگذاران را در سطح جهانی ترغیب کرد تا قوانینی را برای رسیدگی به نگرانیهای ایمنی مرتبط با این فناوری تدوین کنند.
اتحادیه اروپا در حال پیشنویس قانون هوش مصنوعی است که انتظار میرود در سال جاری به قانون تبدیل شود. در حالی که آمریکا به جای ایجاد قوانین جدید به سمت تطبیق قوانین موجود برای هوش مصنوعی متمایل است.
دفتر ریاست جمهوری یون به آلتمن گفت: از آنجایی که سرعت توسعه فناوری بسیار سریع است، استانداردهای بین المللی برای جلوگیری از عوارض جانبی مرتبط با چتجیپیتی نیز باید با سرعت آماده شود.
کره جنوبی مقررات جدیدی برای هوش مصنوعی دارد که در انتظار تصویب کامل پارلمان است. تحلیلگران مستقر در سئول میگویند که این قوانین نسبت به اتحادیه اروپا محدودیت کمتری دارند.
در ماه فوریه، یک کارگروه پارلمانی پیشنویس قانون هوش مصنوعی را تصویب کرد که آزادی انتشار محصولات و خدمات هوش مصنوعی را تضمین میکند و تنها در صورتی آنها را محدود میکند که قانونگذاران تشخیص دهند هر محصولی به زندگی، ایمنی و حقوق مردم آسیب میزند.
کره جنوبی یکی از معدود کشورهایی است که به لطف شرکتهای فناوری محلی مانند ال جی (LG)، کاکاوو (Kakao) و ناور (Naver) مدلهای پایه خود را برای هوش مصنوعی در زمینهای تحت سلطه آمریکا و چین توسعه داده است.
این شرکتها به دنبال راههایی برای بهرهبرداری از بازارهای خاص یا تخصصی هستند که هنوز توسط فناوریهای بزرگ در آمریکا یا چین مورد توجه قرار نگرفته است.
کیونگهون بائه، مدیر تحقیقات هوش مصنوعی الجی گفت: برای اینکه شرکتهای کرهای در اکوسیستم جهانی هوش مصنوعی قدرت داشته باشند، هر شرکتی باید ابتدا فناوری تخصصی برای هوش مصنوعی را ایمن کند.
ناور گفت: مشتاق توسعه برنامههای هوش مصنوعی محلی برای کشورهای دارای حساسیتهای سیاسی در غرب آسیا و همچنین برای کشورها و مناطق غیر انگلیسی زبان، مانند ژاپن و آسیای جنوب شرقی بوده است.
منبع: خبرگزاری صدا و سیما
کلیدواژه: هوش مصنوعی چت جی پی تی کره جنوبی برای هوش مصنوعی کره جنوبی تراشه ها
درخواست حذف خبر:
«خبربان» یک خبرخوان هوشمند و خودکار است و این خبر را بهطور اتوماتیک از وبسایت www.iribnews.ir دریافت کردهاست، لذا منبع این خبر، وبسایت «خبرگزاری صدا و سیما» بوده و سایت «خبربان» مسئولیتی در قبال محتوای آن ندارد. چنانچه درخواست حذف این خبر را دارید، کد ۳۷۹۴۱۴۷۲ را به همراه موضوع به شماره ۱۰۰۰۱۵۷۰ پیامک فرمایید. لطفاً در صورتیکه در مورد این خبر، نظر یا سئوالی دارید، با منبع خبر (اینجا) ارتباط برقرار نمایید.
با استناد به ماده ۷۴ قانون تجارت الکترونیک مصوب ۱۳۸۲/۱۰/۱۷ مجلس شورای اسلامی و با عنایت به اینکه سایت «خبربان» مصداق بستر مبادلات الکترونیکی متنی، صوتی و تصویر است، مسئولیت نقض حقوق تصریح شده مولفان در قانون فوق از قبیل تکثیر، اجرا و توزیع و یا هر گونه محتوی خلاف قوانین کشور ایران بر عهده منبع خبر و کاربران است.
خبر بعدی:
دادههای آموزشی هوش مصنوعی عرصه جدید رقابت شرکتهای بزرگ فناوری
به گزارش خبرنگار مهر؛ با ظهور و توسعه روزافزون هوش مصنوعی طی سالهای اخیر، این فناوری تحولآفرین به بخشی جدایی ناپذیر از صنایع مختلف تبدیل شده است و فرآیندها و تصمیمگیری ها را به شکلی عمیق تحت تأثیر قرار داده است. همین امر سبب ظهور رقابتی شدید میان شرکتهای فناوری برای عرضه ارائه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی شده است. در چنین شرایطی، دادههای آموزشی در کنار توان محاسباتی و الگوریتمها، یکی از ارکان اساسی و تعیین کننده در توسعه این فناوری محسوب میشوند. دادههای آموزشی به عنوان پایهای برای الگوریتمهای یادگیری ماشینی جهت یادگیری و بهبود عملکرد هوش مصنوعی عمل میکنند و همین امر، دستیابی به دادههای مذکور را در مرکز رقابت استارتاپهای هوش مصنوعی و غولهای فناوری قرار داده است. بازیگران کلیدی این عرصه، رقابت برای دستیابی به دادههای آموزشی با کیفیت بالا را آغاز کردهاند.
دادههای آموزشی هوش مصنوعی (AI training data) به مجموعه اطلاعات مورد استفاده برای آموزش مدلهای هوش مصنوعی اطلاق میشود. بسته به نوع مدل هوش مصنوعی در حال توسعه، این داده ها میتوانند به اشکال مختلفی مانند متن، تصویر، ویدئو یا دادههای عددی مورد استفاده قرار گیرند.
به عقیده طیف گستردهای از کارشناسان، دادههای آموزشی آینده نوآوری در حوزه هوش مصنوعی را شکل میدهند.
نقش دادههای آموزشی در توسعه هوش مصنوعی
دادههای آموزشی نقش مهمی در شکل دادن به رفتار و قابلیتهای الگوریتمهای هوش مصنوعی ایفا میکنند. توسعهدهندگان میتوانند با قرار دادن مدلهای یادگیری ماشینی در معرض مقادیر زیادی از دادههای آموزشی برچسبگذاری شده، آنها را برای تشخیص الگوها، پیشبینی و انجام وظایف با دقت بالا آموزش دهند. همه انواع متنوع برنامههای مبتنی بر هوش مصنوعی از جمله تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی یا رانندگی خودکار، برای دستیابی به عملکرد بهینه و افزایش توان، به شدت به مجموعههای داده آموزشی متنوع و غنی متکی هستند.
شرکتهای بزرگ فناوری و دادههای آموزشی هوش مصنوعی
غولهای فناوری آمریکایی مانند گوگل، آمازون، متا، مایکروسافت و اپل در خط مقدم تحقیق و توسعه هوش مصنوعی قرار دارند و از منابع وسیعی برای عبور از مرزهای نوآوری و پیشبرد فناوری استفاده میکنند. به عقیده کارشناسان، این شرکتها اهمیت استراتژیک دادههای آموزشی را در افزایش قابلیتهای سیستمهای هوش مصنوعی خود و به دست آوردن مزیت رقابتی در بازار میشناسند. در نتیجه، رقابت شدیدی بین غولهای فناوری برای به دست آوردن دادههای آموزشی با کیفیت بالا وجود دارد که میتواند به ابتکارات فناورانه آنها در بخش هوش مصنوعی کمک کند.
چالشها در دستیابی به دادههای آموزشی
در حالی که با توسعه روزافزون هوش مصنوعی و نیاز رو به رشد بازار تقاضا برای دادههای آموزشی همچنان در حال افزایش است، شرکتها با چالشهای مختلفی در دسترسی به منابع و استفاده مؤثر از دادهها مواجه هستند. نگرانیهای حریم خصوصی دادهها با قوانینی از جمله مانند مقررات عمومی حفاظت از داده اروپا (GDPR) که دستورالعملهای سختگیرانهای را در مورد جمعآوری و استفاده از دادههای شخصی اعمال میکند، به یک موضوع مهم تبدیل شده است. علاوه بر این، اطمینان از تنوع و نمایندگی دادههای آموزشی برای جلوگیری از تعصب، سوگیری و اطمینان از استحکام مدلهای هوش مصنوعی ضروری است.
راهبردهای موجود برای تولید دادههای آموزشی
شرکتهای بزرگ فناوری برای مقابله با چالشهای موجود در مسیر دستیابی به دادههای آموزشی، در حال بررسی استراتژیهای نوآورانه جهت تولید مجموعه دادههای متنوع و با کیفیت هستند. در چنین شرایطی پلتفرمهای جمعسپاری به سازمانها این امکان را میدهند که دادهها را از مجموعه بزرگی از مشارکتکنندگان جمعآوری کنند و آنها را قادر میسازد تا مجموعه دادههای خود را به طور مؤثر مقیاسبندی کنند. علاوه بر این، تکنیکهای تولید داده مصنوعی برای تقلید سناریوهای دنیای واقعی نیز بخشی کلیدی از دادههای آموزشی هستند که از سوی شرکتها مورد استفاده قرار میگیرند.
تأثیر کیفیت دادههای آموزشی بر عملکرد هوش مصنوعی
کیفیت دادههای آموزشی به طور مستقیم بر عملکرد و قابلیت اطمینان مدلهای هوش مصنوعی تأثیر میگذارد. مجموعه دادههای ضعیف یا دارای سوگیری میتوانند منجر به پیشبینیهای نادرست شوند و تعصبات موجود در سیستمهای هوش مصنوعی را تقویت کنند. برای کاهش این مسائل، شرکتها باید فرآیندهای تضمین کیفیت دادهها را اولویت بندی کنند و اقداماتی را برای شناسایی و اصلاح سوگیریها در دادههای آموزشی خود اجرا کنند.
چارچوبهای قانونی برای دادههای آموزشی هوش مصنوعی
در طول سالهای اخیر و به منظور پاسخ به نگرانیهای فزاینده در مورد حفظ حریم خصوصی دادهها و اخلاقیات، برخی چارچوبهای نظارتی برای کنترل مدیریت دادههای آموزشی در توسعه هوش مصنوعی ایجاد شدهاند. از همین روی، شرکتها ملزم به رعایت مقررات حفاظت از دادهها و اطمینان از شفافیت در شیوههای جمع آوری دادههای خود هستند. رعایت این مقررات برای ایجاد اعتماد در میان کاربران و ذینفعان و کاهش خطرات مرتبط با سو استفاده از دادهها ضروری است.
روندهای آینده در دادههای آموزشی هوش مصنوعی
با نگاهی به آینده، انتظار میرود که پیشرفت در روشهای جمعوری منابع داده، کیفیت و تنوع دادههای آموزشی در دسترس توسعهدهندگان هوش مصنوعی را افزایش دهد. تکنیکهایی مانند شبکههای زایای دشمنگونه (Generative Adversarial Networks) یادگیری انتقالی (transfer learning)، مدلها را قادر میسازد که از منابع داده محدود استفاده کنند و به طور مؤثر وظایف جدید را بیاموزند. علاوه بر این، اتخاذ رویکردهای یادگیری فدرال (federated learning) امکان آموزش غیرمتمرکز در مجموعه دادههای توزیع شده را فراهم و حریم خصوصی دادهها را حفظ میکند. این مدلها همچنین عملکرد مدل را بهبود میبخشند.
نتیجهگیری
رقابت بین شرکتهای بزرگ فناوری برای به دست آوردن دادههای آموزشی هوش مصنوعی بر اهمیت استراتژیک دادهها در هدایت نوآوری این فناوری افزوده است. از آنجایی که شرکتها پیچیدگیهای جمعآوری و استفاده از دادهها را درک میکنند، اطمینان از کیفیت، تنوع و انطباق آنها با مقررات بسیار مهم و حیاتی شده است. سازمانها با قرار گرفتن در خط مقدم روندهای نوظهور تولید و استفاده از دادههای آموزشی، میتوانند از پتانسیل کامل فناوری هوش مصنوعی بهره ببرند و راه حلهای تأثیرگذاری را برای چالشهای جهانی این حوزه ارائه دهند.
چشمانداز دادههای آموزشی هوش مصنوعی، با پیشرفت در تکنیکهای جمعآوری و افزایش حجم دادهها، به طور مداوم در حال تغییر است. با ادامه رشد تقاضا برای برنامههای کاربردی هوش مصنوعی در صنایع، نیاز به دادههای آموزشی با کیفیت بالا و متنوع افزایش مییابد. در چنین شرایطی شرکتهایی که میتوانند بهطور مؤثر چالشهای کسب و استفاده از دادههای آموزشی را پشت سر بگذارند، در بازار هوش مصنوعی مزیت رقابتی به دست خواهند آورند و نوآوری در این زمینه را هدایت خواهند کرد.
در عصر پیشرفت سریع هوش مصنوعی، رقابت برای دادههای آموزشی این حوزه صرفاً به دست آوردن حجم وسیعی از دادهها نیست؛ بلکه اطمینان از کیفیت، ارتباط و استفاده اخلاقی از دادهها نیز مسائل کلیدی این حوزه محسوب میشوند. شرکتها میتوانند با اولویت دادن به یکپارچگی و تنوع دادهها، مدلهای هوش مصنوعی قوی، بیطرفانه و توانمند بسازند. با تشدید رقابت بین شرکتهای بزرگ فناوری، کسب مزیت در استفاده از دادههای آموزشی همچنان یک تمایز کلیدی در چشمانداز هوش مصنوعی خواهد بود.