手短に AI はおそらくソフトウェア エンジニアに取って代わるものではありませんが、特に自然言語を使用して機械にコードを生成させることができれば、将来の働き方は劇的に変わるでしょう。
OpenAI や Microsoft から Amazon や DeepMind のような研究所まで、いくつかの組織がニューラル ネットワークをトレーニングしてコーディング方法を学習しています。 最近の 調査 GitHub による 2,000 人以上の開発者のうち、回答者の大多数が、GitHub の Copilot が生産性の向上に役立ったと感じていることを発見しました。これは、AI ツールがスーパー オートコンプリートのように機能し、開発者がプログラムの定型コードをより迅速に作成するのに役立つためです。
しかし、将来、プログラマーの仕事は機械に奪われるのでしょうか? Amazon の AI サービス担当バイスプレジデントである Vasi Philomin は、次のように述べています。 言われ IEEEスペクトラム。
開発者はプログラミング言語の構文や語彙を学ぶ必要がなく、その代わりにプログラムを設計するための概念やシステムを理解することに集中する必要がある可能性がある一方で、AI は退屈で核心的なコーディング作業をすべて行うことができる、と彼は意見を述べました。 つまり、アプリケーションがどのように機能するかを記述し、機械学習モデルが対応するコードを出力してコンパイルまたは実行します。
Java コードの自動化を専門とする企業、Diffblue の共同設立者である Peter Schrammel 氏は、プログラミングの仕事が変わり、エンジニアが困難で創造的な問題により集中できるようになることに同意しました。
「ソフトウェア開発者は、自動化ツールに取って代わられても職を失うことはありません」と彼は言いました。 「書かなければならないソフトウェアは常に増え続けます。」
パブリック AI トレーニング データセット内のプライベート医療画像
医療現場で撮影された人々の写真は、テキストから画像へのモデルをトレーニングするために公開データセットにスクレイピングされていますが、その特定のユースケースについてはすべて同意がありません。
Lapine という名前のアーティストは、ほぼ 5 年前に手術目的で撮影された XNUMX つのプライベート画像が、Stable Diffusion や Google の Imagen などの人気モデルのトレーニングに使用される LAION-XNUMXB データセットに含まれていることを知ってぞっとしました。 ラパン 言われ Ars Technica 彼女は、先天性角化異常症を患っています。これは、骨髄機能を損ない、皮膚組織に影響を与えるまれな遺伝的状態です。
「それは私の皮膚から私の骨や歯まですべてに影響を与えます」と彼女は言いました. 「2013年、口とあごの手術を何度も行った後、顔の輪郭を元に戻すための小さな一連の手術を受けました。 これらの写真は、この外科医との最後の一連の処置からのものです。」 Lapine 氏によると、医療写真を保管していた外科医は 2018 年に死亡し、何らかの形でデータが取得され、オンラインで共有され、ダウンロードされたという。
Lapine は現在、自分の写真をデータセットから削除して、より多くのモデルが機密性の高いプライベート データでトレーニングされるのを防ぎたいと考えています。 「個人情報を犠牲にすることなく、誰でも自分の画像をデータ セットから削除するよう依頼できる方法が必要です。 彼らがウェブからスクレイピングしたからといって、それが公開情報であるはずだったわけではなく、ウェブ上でさえもまったく意味がありません」と彼女は言いました.
OpenAI が無料でオープンな音声認識モデルをリリース
OpenAI は、さまざまな言語やアクセントにまたがる音声認識が可能な、Whisper という名前のオープン ソース ニューラル ネットワークをリリースしました。
Whisper は、Web からスクレイピングされた 680,000 時間もの音声データでトレーニングされました。 このモデルは、入力データを 30 秒のチャンクに分割して、エンコーダーにフィードします。 デコーダーは、オーディオ スニペットのキャプションを生成するようにトレーニングされています。 言語を識別し、音声を英語のテキストに自動的に書き起こすことができます。
OpenAI が投稿した例によると、Whisper は、速くてごちゃごちゃした、濃いスコットランド訛りで話されている会話を正確に書き起こしたり、韓国のポップ ソングのクリップを翻訳したりできることが示されています。
「私たちは、有用なアプリケーションを構築し、堅牢な音声処理に関するさらなる研究の基盤として機能するモデルと推論コードをオープンソース化しています」と OpenAI は述べています。 発表の. 「Whisper の高い精度と使いやすさにより、開発者が音声インターフェイスをより幅広いアプリケーションに追加できるようになることを願っています。」
モデルの詳細を読むことができます こちら [PDF] コードにアクセス こちら.
AI が私たちの仕事を食い物にしないようにするにはどうすればよいでしょうか?
アーティストは、AI モデルを使用するネチズンによる盗用やコピーから自分の作品を保護する最善の方法を考えています。 特に、人々が「レンブラントのスタイルでニューヨーク市のタイムズスクエアにある夏の午後」などの説明を ML ソフトウェアに入力し、出力を保存している場合。
確立されたアーティスト、グレッグ・ルトコウスキーの名前は、93,000 回以上アート生成モデルにテキスト プロンプトとして入力されています。これは、パブロ ピカソやレオナルド ダ ヴィンチのような世界で最も有名なアーティストの一部よりも多く、それぞれ約 2,000 回のプロンプトに登場しています。技術レビュー 報告. 言い換えれば、人々は AI モデルを手に入れて、他のアーティストは言うまでもなく、ルトコフスキーのスタイルを具体的にはぎ取ったアートワークを作成しています。
実際、Midjourney や Stable Diffusion などのツールをいじっている人は、Rutkowski の壮大なファンタジーに満ちたデジタル絵画のように見える複数の画像を数秒で作り出すことができます。 テキストによる説明以外のスキルは必要ありません。 Rutkowski のようなアーティストは、これらのテキストから画像へのシステムが将来の彼の仕事と生活にどのような影響を与えるかを理解しようとしています。
イラストレーターの Karla Ortiz 氏によると、モデルが自分のスタイルを再現できないように、トレーニング データセットから自分の作品を削除したいと考えている人もいれば、AI 企業が美術館やアーティストと協力関係を築き、作品をより適切にサポートする必要があると考えている人もいます。
「アーティストだけではありません。 それは、写真家、モデル、俳優、女優、監督、撮影監督です」と彼女は言いました。 「あらゆる種類のビジュアル プロフェッショナルは、今、この特定の問題に対処しなければなりません。」
Cohere for AI Scholars プログラム
言語モデルのスタートアップ Cohere の非営利研究部門は、 打ち上げ 機械学習の研究でキャリアをスタートさせたいが、まだ論文を発表していないエンジニアを募集するプログラム。
候補者は、特定の学位や学界で働いた経験を持っている必要はありません。 プログラムに受け入れられた人は、専門家とペアになり、2023 年 XNUMX 月から XNUMX 月まで自然言語処理の特定の問題をリモートで調査し、財政的支援を受けます。
Cohere for AI の責任者である Sara Hooker 氏は、次のように述べています。 登録.
「機械学習における最も優秀な頭脳は、国境を越えて、研究へのさまざまな道をたどることがよくあります。 だからこそ、研究がどこで、どのように、誰によって行われるかを根本的に変えようとしているのです。 このプログラムは、その方向への一歩です。」
「次世代の意欲的な NLP 研究者をサポートすることは、機械学習の新たな進歩を開拓するために不可欠です。 残念ながら、今日、最先端の NLP 問題に関する研究を行う環境はほとんどなく、大規模な ML 実験環境へのアクセスは限られています。 基礎研究への参加へのアクセスを拡大することにより、特にバックグラウンドが異なる人々の間で、奨学生プログラムはそれを変えることを目指しています」と彼女は言いました.
締め切り 適用する プログラムは 7 月 XNUMX 日です。 ®