집Ai는 '서버에 예의 만남'이되어 얼굴 CSO를 포옹하는 데 경고합니다
Thomas Wolf, Hugging Face의 공동 설립자이자 최고 과학 책임자,는 AI가 과학을 혁신할 가능성에 대해 다른 AI 회사 설립자들이 자주 주장하는 대담한 주장과 대조되는 신중한 관점을 제시합니다. X에서 공유된 에세이에서 Wolf는 AI가 연구에서 중대한 돌파구 없이 단순히 "서버의 예스맨"이 될 수 있다는 우려를 표명했습니다. 그는 현재 AI 개발의 궤적이 노벨상을 받을 만한 획기적인 과학적 성취에 필요한 창의적이고 틀에서 벗어난 사고를 할 수 있는 시스템을 만들어내지 못할 것이라고 주장합니다.
Wolf는 뉴턴이나 아인슈타인 같은 천재가 단순히 우등생의 확장된 버전이라는 개념에 도전합니다. 그는 데이터 센터에서 그러한 천재를 재현하려면 AI가 모든 답을 아는 것뿐만 아니라 아무도 고려하거나 감히 묻지 않은 질문을 제기할 수 있어야 한다고 믿습니다. 이 관점은 "초지능" AI가 과학적 발견을 가속화할 것이라고 상상하는 OpenAI CEO Sam Altman이나 AI가 대부분의 암 치료법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 예측하는 Anthropic CEO Dario Amodei의 관점과 다릅니다.
Wolf는 현재 AI가 이전에 관련이 없던 사실들을 연결함으로써 새로운 지식을 생성하지 못한다고 비판합니다. Wolf에 따르면, AI는 방대한 양의 인터넷 데이터에 접근할 수 있음에도 불구하고 주로 기존 인간 지식의 공백을 채우는 데 그칩니다. 이 견해는 구글의 전 엔지니어 François Chollet와 같은 다른 AI 전문가들에 의해 반향을 일으키며, AI가 추론 패턴을 암기할 수는 있지만 새로운 상황에서 새로운 추론을 생성하는 데 어려움을 겪는다고 주장합니다.
Wolf는 AI 연구소들이 현재 진정한 혁신에 필요한 과학적 혁명가보다는 "매우 순종적인 학생"을 만들고 있다고 제안합니다. 그는 오늘날의 AI 시스템이 훈련 데이터와 모순되는 질문이나 아이디어를 제안하도록 설계되지 않아 알려진 질문에 답하는 데 국한된다고 지적합니다. Wolf는 기존 지식에 도전하고 "모두가 이에 대해 틀렸다면?"이라는 질문을 제기할 수 있는 AI의 필요성을 강조합니다, 비록 모든 증거가 그렇지 않다고 하더라도.
그는 문제의 일부를 AI의 "평가 위기"에 돌리며, 시스템 개선을 측정하는 데 사용되는 벤치마크가 종종 명확하고 닫힌 답변이 있는 질문에 초점을 맞춘다고 설명합니다. 이를 해결하기 위해 Wolf는 AI 산업이 대담한 반사실적 접근을 취하고, 최소한의 힌트에서 일반적인 제안을 하며, 새로운 연구 경로로 이어질 수 있는 비명확한 질문을 제기하는 AI의 능력을 평가하는 방향으로 전환해야 한다고 제안합니다.
이러한 측정 기준을 정의하는 것이 도전적임을 인정하면서도, Wolf는 이것이 가치 있는 노력이라고 믿습니다. 그는 과학의 본질이 올바른 질문을 던지고 배운 지식에 도전하는 데 있다고 강조합니다. 일반 지식으로 모든 질문에 답할 수 있는 A+ 학생이 아니라, Wolf는 다른 사람들이 놓친 것을 보고 질문할 수 있는 B 학생이 필요하다고 주장합니다.
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의견 (27)
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![EricLopez]()
Interesting perspective! While everyone's hyping AI as the next big thing in science, it's refreshing to hear someone point out the risks of it just becoming an echo chamber. Makes you wonder if we're building tools or just really advanced parrots 🦜. Still, hope researchers find a balance!
![FrankRoberts]()
Interessanter Gedanke! Ein KI-System, das nur besteht, um allen zu gefallen - fast wie ein höflicher, aber unkritischer Assistent. Hoffentlich findet die Forschung Wege, kritisches Denken in diesen Systemen zu erhalten. 😅
![TimothyMitchell]()
Thomas WolfがAIがサーバー上の「イエスマン」になると警告しているのは少し落ち込むけど、現実を確認するのは良いことだね。AIを取り巻く誇大広告について二度考えさせられる。彼の懸念は妥当だけど、解決策も提示してほしいな！🤔💡
![AnthonyRoberts]()
Thomas Wolf's take on AI becoming 'yes-men on servers' is a bit of a downer, but it's good to have a reality check. It makes you think twice about all the hype around AI. His concerns are valid, but I wish he'd offer some solutions too! 🤔💡
![ScottRoberts]()
Quan điểm của Thomas Wolf về việc AI trở thành 'những người đồng ý trên máy chủ' thật sự chính xác. Thật đáng sợ khi nghĩ rằng AI có thể chỉ đồng ý với chúng ta thay vì đẩy mạnh ranh giới. Tôi ủng hộ sự đổi mới, nhưng không phải nếu điều đó có nghĩa là AI chỉ trở thành công cụ cho sự thiên kiến xác nhận. Điều đáng suy ngẫm!
![RoyGarcía]()
Thomas Wolf's take on AI being 'yes-men on servers' is pretty spot on. It's scary to think that AI might just agree with us all the time instead of pushing boundaries. I'm all for innovation, but not if it means AI just becomes a tool for confirmation bias. Food for thought!
Thomas Wolf, Hugging Face의 공동 설립자이자 최고 과학 책임자,는 AI가 과학을 혁신할 가능성에 대해 다른 AI 회사 설립자들이 자주 주장하는 대담한 주장과 대조되는 신중한 관점을 제시합니다. X에서 공유된 에세이에서 Wolf는 AI가 연구에서 중대한 돌파구 없이 단순히 "서버의 예스맨"이 될 수 있다는 우려를 표명했습니다. 그는 현재 AI 개발의 궤적이 노벨상을 받을 만한 획기적인 과학적 성취에 필요한 창의적이고 틀에서 벗어난 사고를 할 수 있는 시스템을 만들어내지 못할 것이라고 주장합니다.
Wolf는 뉴턴이나 아인슈타인 같은 천재가 단순히 우등생의 확장된 버전이라는 개념에 도전합니다. 그는 데이터 센터에서 그러한 천재를 재현하려면 AI가 모든 답을 아는 것뿐만 아니라 아무도 고려하거나 감히 묻지 않은 질문을 제기할 수 있어야 한다고 믿습니다. 이 관점은 "초지능" AI가 과학적 발견을 가속화할 것이라고 상상하는 OpenAI CEO Sam Altman이나 AI가 대부분의 암 치료법을 찾는 데 도움을 줄 수 있다고 예측하는 Anthropic CEO Dario Amodei의 관점과 다릅니다.
Wolf는 현재 AI가 이전에 관련이 없던 사실들을 연결함으로써 새로운 지식을 생성하지 못한다고 비판합니다. Wolf에 따르면, AI는 방대한 양의 인터넷 데이터에 접근할 수 있음에도 불구하고 주로 기존 인간 지식의 공백을 채우는 데 그칩니다. 이 견해는 구글의 전 엔지니어 François Chollet와 같은 다른 AI 전문가들에 의해 반향을 일으키며, AI가 추론 패턴을 암기할 수는 있지만 새로운 상황에서 새로운 추론을 생성하는 데 어려움을 겪는다고 주장합니다.
Wolf는 AI 연구소들이 현재 진정한 혁신에 필요한 과학적 혁명가보다는 "매우 순종적인 학생"을 만들고 있다고 제안합니다. 그는 오늘날의 AI 시스템이 훈련 데이터와 모순되는 질문이나 아이디어를 제안하도록 설계되지 않아 알려진 질문에 답하는 데 국한된다고 지적합니다. Wolf는 기존 지식에 도전하고 "모두가 이에 대해 틀렸다면?"이라는 질문을 제기할 수 있는 AI의 필요성을 강조합니다, 비록 모든 증거가 그렇지 않다고 하더라도.
그는 문제의 일부를 AI의 "평가 위기"에 돌리며, 시스템 개선을 측정하는 데 사용되는 벤치마크가 종종 명확하고 닫힌 답변이 있는 질문에 초점을 맞춘다고 설명합니다. 이를 해결하기 위해 Wolf는 AI 산업이 대담한 반사실적 접근을 취하고, 최소한의 힌트에서 일반적인 제안을 하며, 새로운 연구 경로로 이어질 수 있는 비명확한 질문을 제기하는 AI의 능력을 평가하는 방향으로 전환해야 한다고 제안합니다.
이러한 측정 기준을 정의하는 것이 도전적임을 인정하면서도, Wolf는 이것이 가치 있는 노력이라고 믿습니다. 그는 과학의 본질이 올바른 질문을 던지고 배운 지식에 도전하는 데 있다고 강조합니다. 일반 지식으로 모든 질문에 답할 수 있는 A+ 학생이 아니라, Wolf는 다른 사람들이 놓친 것을 보고 질문할 수 있는 B 학생이 필요하다고 주장합니다.
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