스탠포드의 AI100 보고서는 AI의 확장 실행이 실질적인 한계에 직면했다고 말합니다.

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스탠포드의 AI100 보고서는 데이터와 컴퓨팅 성능이 더 비싸지고 획득하기 어려워짐에 따라 AI의 확장 시대가 실질적인 한계에 직면하고 있다고 경고합니다. 100년에 걸친 연구의 세 번째 판에서는 데이터, 컴퓨팅 및 거버넌스 제약을 알리는 동시에 생성 AI가 주류로 도약하는 것을 기록합니다. 인공 지능에 대한 스탠포드의 100년 연구는 세 번째 보고서를 발표했습니다. 그 메시지는 정신을 번쩍 들게 합니다. AI의 폭발적인 발전은 영원히 지속되지 않을 수도 있는 연료로 진행됩니다. 보고서 제목은 AI Goes Mainstream: The Scaling Era and the Rise of Generative AI입니다. AI100으로 알려진 인공 지능에 관한 100년 연구는 2014년 스탠포드에서 시작되었습니다. 보고서에 따르면 최근의 발전은 주로 계산 규모와 훈련 데이터 양의 확장에서 비롯되었습니다.

보고서는 향후 이익이 가용 데이터 제한과 컴퓨팅 비용 상승에 부딪힐 것이라고 밝혔습니다. 보고서는 또한 누가 프론티어 AI를 구축하는지 살펴봅니다. 저자는 AI의 이점과 위험에 대한 "명확한 조사"를 요구합니다. 대중의 참여를 요구하는 보고서의 요청은 부분적으로 미국과 중국의 소수 기업만이 개척 작업을 감당할 수 있는 위험에 대한 대응으로 읽혀집니다. AI의 성장은 지속 가능성 문제에 직면해 있으며, 공평하고 투명한 개발을 보장하기 위해 더 광범위한 거버넌스와 대중의 참여를 촉구합니다. 스탠포드의 AI100 보고서에 따르면 AI의 확장 실행이 실제 한계에 직면해 있다고 Crypto Briefing에서 처음 등장했습니다.