「AIは第6の知性分野です」

「AIが第6の知性の分野である理由」

AI-INTは情報優位を獲得するのに役立つでしょう

CEOの一人があなたの筆者に話しました、「ChatGPTとは異なる前の世界と後の世界があります」と。

最初に見れば、商業世界におけるこの二極化はChatGPTの機能の結果ではないと思うかもしれません。大規模言語モデル（LLM）は過去10年間ずっと存在していて、GoogleのBARDは、あなたが誰に尋ねるかによっては少し優れているか同じくらい劣っていると言えます。しかし、ChatGPTが革新的だったのは、「AI/ML」を一般の人々に提供したところです。初めて、消費者自身がAIが自分たちに何ができるかを体験しました。一つのアプリケーションで、隠されていたもの、不正確に理解されていたもの、そしてごく一部の人々にしか知られていなかったものが一気に拡散しました。一つの製品で、全世界の人々や企業が驚き、興味を持ち、心配し、機会を見ました。

しかし、AI/MLの活用は数十年前から様々な産業で始まっていました。国防・国家安全保障部門では、AI/MLモデルは伝統的に「プロセスの向上」のために使用され、考えられてきました。1980年代以来、米国の情報機関は、「AIのデータマイニングおよびデータ処理の利点に狭く関心があり、コンピュータが複数のソースから大量の生データを探索し、人間の分析家に利用できる情報に変換する能力」と説明されています。同じ著者たちが述べているように、「AIはデータスモッグの問題のパナシアとして長い間考えられてきました。」[1]つまり、これらのモデルは、伝統的なオールソースアナリストの時間を節約するために、膨大なデータをクリーニング、処理、フィルタリングするために設計されました。未踏の技術に対して、これは安全な応用であり、持続可能な革新でした。そして、Palantirのような大型防衛請負業者は、この機会を見つけました。政府のインクが乾く前に、大企業はデータの収集と処理を最適化するための契約を受けていました。

プロセスの向上を超えて

• 「Huggingface 🤗を使用したLLMsのためのRLHFトレーニングパイプライン」
• In this article, we will explore the fascinating world of NOIR, Stanford University’s mind-controlled AI robot.
• 「ChatGPT for Parents — 生産性を高めるために必要なプロンプト」

しかし、持続可能な革新は、持続可能ですし、すぐには当たり前になってしまいます。

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