Musk의 Openai에 대한 입찰 : 이번 주 AI 뉴스

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억만 장자가 다시있는 것 같습니다.

월요일, 현재 지구상에서 가장 부유 한 사람인 엘론 머스크 (Elon Musk)는 기본적으로 OpenAi를 운영하는 비영리 단체를 구매하겠다는 944 억 달러의 제안을 던졌습니다. 꽤 끔찍한 컴백으로 Openai의 CEO Sam Altman은 그날 일찍 X에 가져 갔다고 말했습니다. 머스크와 그의 승무원은 2022 년에 트위터를 440 억 달러에 돌려 주었다.

이제 머스크가 농담을했는지 여부에 관계없이 그의 입찰은 향후 몇 년 안에 영리 공공 혜택 회사로 전환하려는 Openai의 계획에 렌치를 던질 수 있습니다. Openai의 이사회는 이제 연구에서 IP와 같은 자산을 저렴한 가격으로 내부 (Altman과 같은)에게 전달하여 비영리 단체를 판매하지 않는 것을 증명 해야하는 곳에 있습니다.

Openai는 Musk의 움직임이 적대적인 인수라고 주장 할 수 있습니다. 특히 그와 Altman은 친구가 아니기 때문입니다. 그들은 또한 머스크의 제안이 이미 구조 조정의 중간에 있기 때문에 물을 보유하지 않는다고 말할 수도 있습니다. 또는 머스크가 자신의 입찰을 백업 할 현금이 있는지 의문을 제기 할 수 있습니다.

화요일 성명서에서, Openai 이사회의 외부 변호인 인 Andy Nussbaum은 Musk의 제안은 "[Openai의] 비영리 단체에 대한 가치를 설정하지 못하고"비영리 단체가 손을 잡을 수 없다고 말했다. Nussbaum은 계속해서 "정중하게, Openai의 사명의 최선의 이익에 무엇이 있는지 결정하는 것은 경쟁자에게 달려 있지 않습니다."

내 동료 Maxwell Zeff와 나는 앞으로 몇 주 안에 우리가 볼 수있는 것에 대해 더 깊이 들었다. 그러나 Musk의 제안과 그가 주장하는 것에 대한 Openai에 대한 그의 지속적인 소송이 사기 행위라고 주장하면서, 우리는 열렬한 법정 전투에 참여하고 있습니다.

소식

AI가 우리를 멍청하게 만들고 있습니까? : 최근의 연구는 직장에서 생성 AI를 사용하는 것이 우리의 비판적 사고 기술에 어떤 영향을 미치는지 조사했습니다. 우리가 AI에 너무 많이 기대어 우리의 생각을하기에 너무 많이 기대하면, 우리는 AI가 도움이되지 않을 때 스스로 문제를 해결하는 데 더 나빠집니다.

Alman은 자신의 개인 블로그에 대한 새로운 에세이에서 AI의 혜택이 모든 사람에게 도달하지 못할 수도 있다고 인정했으며, 지구상의 모든 사람들이 많은 AI를 사용할 수 있도록 "계산 예산"과 같은 "이상한 소리"아이디어에 개방되어 있습니다.

Christie의 논쟁 : Fine Art Auction House Christie 's는 이전에 AI 생성 예술을 팔았습니다. 그러나 그들은 첫 번째 쇼를 AI-ai-reated 작품에 전적으로 헌정하려고하며, 몇 가지 혼합 된 감정을 불러 일으켰습니다. 경매를 취소하기위한 탄원조차 있습니다.

Google의 Top AI Research Lab 인 Google Deepmind의 AI 시스템은 Gold보다 낫습니다. 국제 수학 경쟁에서 지오메트리 문제를 해결하는 데 평균 금메달리스트를 능가하는 것으로 보입니다.

금주의 연구 논문

새로운 연구에서 MIT CSAIL 연구원들은 최고의 모델이 여전히 인기있는 AI 벤치 마크에서 실수를 저지르는 반면, 우리가 "모델 오류"라고 부르는 것의 50% 이상이 실제로 해당 벤치 마크에서 잘못 표지되고 불분명 한 질문 때문이라고 밝혔다.

MIT 교수진과 Openai 직원 인 Aleksander Madry는 X의 게시물에서 "이러한 모델이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 올바르게 측정하려면 이러한 벤치 마크를 만드는 방법을 다시 생각해야한다"고 말했다.

금주의 모델

Boreal-HL은 아이스크림을 먹는 관광객, 고기를 굽는 사람들, 점심 모임에있는 사람들, 컨퍼런스에서 연설을하는 경영진, 결혼식 부부 및 기타 일상 생활의 순간을 휘젓을 수 있습니다. 나는 모든 것이 꽤 재미 있다는 것을 알았습니다. 특히 실용적이지 않기 때문입니다. 하나의 클립 만 생성하는 데 Boreal-HL이 5 분 이상 걸립니다.

가방을 잡습니다

AI 효율의 최근의 획기적인 혁신 덕분에 정말 정교한 모델을 더 저렴하고 쉽게 훈련시키고 있습니다.

새로운 논문에서 상하이 Jiao Tong University의 연구원들과 SII라는 AI 회사는 신중하게 선택된 샘플에 대한 훈련을받은 모델이 100 배 더 많은 데이터에 대해 훈련 된 모델을 이길 수 있음을 보여주었습니다. 그들은 심지어 그들의 모델이 훈련 중에 보지 못했던 질문에 대답 할 수 있으며, "도메인 밖"기능을 보여줍니다.

이것은 Stanford 주도 프로젝트 직후에 Openai의 O1 "Opering"모델을 $ 50 미만으로 경쟁하는 "오픈"모델을 만들 수 있다는 것을 발견했습니다.