사용자 10명 중 6명은 AI 교육 데이터에 대한 기여에 대한 비용 지불을 옹호합니다.

딥러닝 모델이 널리 채택되면서 인공지능이 귀벌레 상태에 이르렀습니다. 어디를 가든 AI를 중심으로 한 뉴스 가치가 있는 또 다른 이벤트가 있습니다. 당연히 그렇습니다.

지난 몇 달 동안 ChatGPT의 발전된 기능(및 점점 커지는 경쟁)은 전체 기술 생태계를 유혹했습니다. 일부 회사를 훔쳐 ~에서 메타버스 모양의 연인 , 기타 만들기 음란한 금액의 돈.

AI 기반 도구의 등장은 흥분, 불안, 심지어 두려움의 복잡한 물결을 가져왔습니다. 우리는 업무, 창의성 및 생산성의 집단적 미래가 영원히 변화하는 것을 지켜보고 있습니다. 그리고 OpenAI CEO인 Sam Altman에 따르면 우리는 단지 표면만 긁는 것에 불과합니다.

~ 안에 인터뷰 올해 초 StrictlyVC의 Connie Loizos와 함께 Sam은 OpenAI 팀이 자사의 록스타 아이디어(ChatGPT)가 가질 수 있고 가질 수 있는 잠재적인 경제적 영향을 완전히 인식하고 있다고 공유했습니다. 따라서 그들은 사회가 점진적으로 새로운 표준으로 편입되고 적절한 가드레일을 반복할 수 있도록 매년 더 우수하고 스마트한 GPT 모델의 출시를 제한하는 데 최선을 다하고 있습니다.

이것은 그런 소동을 일으키는 ChatGPT 버전이 - 공개 편지 발달을 늦추기 위해, 유럽에서의 금지 , 종말 예측 등 - 최종 형태에 가깝지 않습니다.

“우리는 AGI를 구축하기 위해 여기에 왔습니다.”

Sam은 앞으로 더 많은 Microsoft와 같은 파트너십에 대해 질문을 받았을 때 이렇게 말했습니다. "...제품과 파트너십은 그 목표를 달성하기 위한 전술입니다."

이 모든 것은 우리가 인공 일반 지능(AGI)이 단순한 공상 과학 소설이 아닌 현실이 되는 미래를 향해 질주하고 있음을 나타냅니다. 샘 알트먼(Sam Altman)이 말했듯이 풍요의 증가, 터보차지된 경제, 그리고 가능성의 한계를 바꿀 새로운 과학적 발견을 볼 수 있는 미래입니다.

하지만 미래에는 오용, 심각한 사고, 사회적 혼란 등의 잠재적인 위험도 수반됩니다.

원한다면 축복이자 저주가 될 것입니다.

진자가 어떤 방향으로 흔들리든 관계없이 우리는 사람들이 매우 다르게 생활하고 일할 것이라는 점을 안전하게 예측할 수 있습니다.

AI가 인력을 재편하면서 보상이나 '사회를 위한 계획'에 대한 질문이 대두되었습니다. 결국, 섭취된 후에는 인식할 수 없는 것이 되더라도 이러한 모델에 공급되는 것은 우리의 집단 데이터입니다.

AI 데이터에 대한 기여에 대한 대가를 받아야 합니까?

최근 HackerNoon 여론 조사 에서 우리는 400만 명 이상의 월간 독자로 구성된 커뮤니티에 AI 모델에 대한 데이터 기여에 대해 보상을 받아야 한다고 생각하는지 물었습니다.

놀랍게도 59%의 대다수가 찬성표를 던졌습니다.

22%는 사물에 대해 다른 견해를 가지고 있었고, 그 중 15%는 규모에 따른 보상의 실용성에 대해 약간의 의구심을 나타냈습니다. 남은 7%는 AI에 기여한다는 아이디어에 대해 매우 기뻐했으며 이것이 인류 발전에 기여하므로 우리 모두가 기뻐해야 할 일이라고 믿습니다.

전체 설문조사 결과와 댓글 섹션은 여기에서 확인하실 수 있습니다__. __

이 지불은 어떤 모습일까요?

여기서 상황이 조금 까다로워집니다.

개인에게 안정적이고 일관된 생명선을 보장하는 UBI를 구현하는 것이 AI 중심 시대에 변화하는 경력 경로를 탐색하는 사람들을 지원하는 이상적인 솔루션이라는 것이 널리 추측되어 왔습니다. 그러나 샘 알트만 생각한다 UBI는 솔루션의 일부일 뿐입니다.

나는 그것이 해결책의 작은 부분이라고 생각합니다. 내 생각엔 그게 좋은 것 같아… 하지만 그게 문제를 해결해줄 거라고는 생각하지 않아. 나는 그것이 사람들에게 의미를 부여할 것이라고 생각하지 않습니다. 나는 그것이 사람들이 새로운 것을 창조하고 수행하려는 노력을 완전히 중단한다는 것을 의미한다고 생각하지 않습니다. 그래서 저는 그것을 가능하게 하는 기술이라고 생각하지만 사회를 위한 계획은 아닙니다.

컴퓨터 과학자인 Jaron Lanier는 "데이터 존엄성"이라는 개념을 대규모 공평한 보상을 향한 잠재적인 길로 보고 있습니다. 레이니어에 따르면 , 데이터 존엄성 접근 방식은 빅 데이터 모델이 가치 있는 결과를 생성할 때 가장 독특하고 영향력 있는 영감의 원천을 식별합니다.

예를 들어, "모험 중인 말하는 고양이의 유화 세계에 있는 내 아이들의 애니메이션 영화"에 대한 모델을 요청하면 특정 주요 유화 화가, 고양이 초상화가, 성우, 작가 또는 그들의 재산이 새로운 걸작을 창조하는 데 독특하게 필수적인 것으로 계산됩니다. 그들은 인정받고 동기를 부여받게 될 것입니다.

이것이 작동하려면 Lanier는 현재 AI 도구의 "블랙박스" 특성이 끝나야 한다고 믿습니다. 우리는 내부에 무엇이 있고 그 이유가 무엇인지 알아야 합니다. 그는 또한 UBI가 어떤 면에서는 무서운 아이디어라고 지적합니다.

UBI는 블랙박스 인공지능이라는 아이디어를 보존하기 위해 모든 사람을 실업 수당에 빠뜨리는 셈입니다. 모든 공산주의 실험에서와 마찬가지로 나쁜 행위자들이 보편적 복지 시스템에서 권력의 중심을 장악하기를 원할 것이기 때문에 이것은 무서운 생각이라고 생각합니다.

마지막 생각들

우리가 “사회를 위한 계획”을 구상하고 “AI 시대”에 정착하면서 한 가지는 분명해졌습니다. 광범위한 처리를 통해 결과물이 변형되는 경우에도 사람들에게 자신의 작업에 대한 소유권을 제공하는 데 본질적인 가치가 있다는 것입니다. 대규모 언어 모델. 보상에 대한 논쟁은 업무의 미래를 평가하고 집단 데이터 활용의 윤리적, 경제적 영향을 해결해야 할 필요성을 강조합니다.

어떻게 생각하나요? 댓글로 여러분의 생각을 공유하고 다른 의견에도 관심을 가져주세요. HackerNoon의 기술 설문조사.