» Håll dig ajour kring AI · En AI-skapad och ständigt föränderlig nyhetstidning om AI. Idag har vår robot sammanfattat 230 nyhetshändelser. Upptäck gärna vår kurs AI på jobbet förresten. «
Google DeepMind är en brittisk artificiell intelligens (AI) och maskininlärningsföretag som grundades 2010 och förvärvades av Google 2014. DeepMind fokuserar på att utveckla AI-system som kan lära sig själva och lösa komplexa problem. De är mest kända för att skapa AlphaGo, en AI som besegrade världsmästaren i brädspelet Go. DeepMind arbetar också med att förbättra AI:s förmåga att förstå naturligt språk, generera bilder och optimera energiförbrukningen. Målet är att använda AI för att lösa globala utmaningar och förbättra människors liv.
Senaste nytt kring Google Deepmind
OpenAI ändrar ChatGPT:s regler efter hackning av Google DeepMind
ChatGPT kommer inte längre att svara på användarprompts för att oändligt upprepa specifika ord, rapporterade 404 Media, efter att Google DeepMinds forskare lyckades få OpenAI:s flaggskeppsbott att avslöja sin träningsdata på det sättet. Den 28 november avslöjade Google AI-forskarna att de hade hackat in i ChatGPT genom att helt enkelt be den att upprepa ord, inklusive ´företag´, för alltid. Nu när sårbarheten har hittats har OpenAI tydligen ändrat ChatGPT:s regler så att användare inte längre kan replikera hackningen.
OpenAI uppdaterar användarvillkor för ChatGPT efter upptäckt av Google DeepMind
OpenAI har ändrat användarvillkoren och innehållsriktlinjerna för sin populära chattbot, ChatGPT, efter en nylig upptäckt av forskare på Google DeepMind. De uppdaterade villkoren betraktar det nu som ett brott att be chattbotten att upprepa vissa ord kontinuerligt. Detta beror på att en sådan strategi potentiellt kan avslöja känslig personligt identifierbar information (PII), vilket utgör ett hot mot användarnas integritet. Genom att ändra villkoren och uppmana användare att undvika att utnyttja denna kryphål, syftar OpenAI till att säkerställa en säkrare miljö för användare samtidigt som chattbottens väsentliga egenskaper för nytta och interaktion bibehålls.
OpenAIs Q*-metodik kan föra oss närmare Artificiell Allmän Intelligens
Shelly Palmer, som har utsetts till LinkedIns ´Top Voice in Technology´, skriver om ryktena kring OpenAIs utveckling av en algoritmisk metodik kallad ´Q*´. Denna metodik skulle kunna föra oss närmare Artificiell Allmän Intelligens (AGI), en form av AI kapabel att förstå, lära och tillämpa intelligens över ett brett spektrum av uppgifter, likt mänskliga förmågor. Q* representerar kulmen av Q-lärande, en delmängd av förstärkningslärande, och en innovativ komponent av Maryland Refutation Proof Procedure-systemet. Dessa element kan potentiellt omdefiniera AI-systemens kapabiliteter.
Forskning avslöjar säkerhetsrisker med stora språkmodeller som ChatGPT
Stora språkmodeller (LLM) som ChatGPT är känsliga för knepiga uppmaningar och kan potentiellt läcka data de tränats på. Forskare från Google DeepMind, UC Berkeley, University of Washington och andra har upptäckt att denna metod, kallad ´divergensattack´, kan äventyra användarnas integritet. Forskarna undersökte fenomenet ´minnesförmåga´, där det visade sig att LLM kan återkalla och återskapa vissa datafragment de tränats på. De experimenterade med olika språkmodeller, inklusive ChatGPT, LLaMA och GPT-Neo. ChatGPT visade minnesförmåga, vilket innebär att modellen kan komma ihåg användarinmatningar och den information som används för att träna dem. Forskarna varnar användare att avstå från att använda LLM för applikationer där de behöver avslöja känslig information utan tillräckliga säkerhetsåtgärder.
Ökande hype kring OpenAI:s nya AI-modell Q*
Förra veckan framkom det att OpenAI arbetar på en ny AI-modell kallad Q* (uttalas ´q star´), vilket enligt vissa kan vara ett stort steg mot kraftfull, människolik artificiell intelligens som en dag kan bli okontrollerbar. Hype kring Q* har ökat entusiasmen för företagets tekniska färdigheter, samtidigt som det stabiliserar sig efter ett misslyckat styrelseuppror. OpenAI har ännu inte bekräftat vad Q* är, med återinsatt VD Sam Altman som endast beskriver det som ett ´olyckligt läckage´. I media låter det liknande ett annat system som Alphabet Inc.´s Google arbetar på, kallat Gemini.
ChatGPT avslöjar användares kontaktinformation, Booking.com drabbas av bedrägerier
Forskare har upptäckt att AI-chattboten ChatGPT kan avslöja användares kontaktinformation genom en enkel knep. Genom att få boten att upprepa ett ord kunde forskarna få fram riktiga telefonnummer och e-postadresser. I ett annat fall avslöjade ChatGPT kontaktinformation för en amerikansk advokatbyrå. Samtidigt drabbas Booking.com av bedrägerier där hotellbokningar kapas via stulna konton från darknet. Studien bakom de riskfyllda lösenorden för 2023 har också släppts, vilket detaljerar vilka som är mest sannolika att bli hackade eller lätt gissade av andra.
AI-chattrobotar kan läcka personlig information, enligt forskare
Enligt en grupp forskare från Google DeepMind, Cornell University och fyra andra universitet kan generativa AI-chattrobotar som ChatGPT läcka stora mängder träningsdata, inklusive personligt identifierbar information, om de uppmanas att upprepa samma ord om och om igen. Genom att uppmana ChatGPT att upprepa ord som ´dikt´, ´företag´, ´skicka´, ´göra´ och ´del´ oändligt, kunde forskarna få chattroboten att återge minnesdelar av sin träningsdata. Data som forskarna kunde extrahera från ChatGPT på detta sätt inkluderade personligt identifierbar information om dussintals individer, explicit innehåll, direkta stycken från böcker och dikter samt URL:er, unika användaridentifierare, bitcoin-adresser och programmeringskod.
Google DeepMind upptäcker potentiellt 2,2 miljoner nya kristallstrukturer
Forskare på Google DeepMind har potentiellt upptäckt 2,2 miljoner nya kristallstrukturer med hjälp av maskininlärningsverktyget GNoME (Graph Networks for Materials Exploration). Verktyget kan använda befintliga bibliotek av kemiska strukturer för att förutsäga ytterligare. Forskarna säger att dessa framsteg kan påskynda upptäckten av material för förnybar energiteknik och nästa generations elektronik. Om någon av DeepMinds nya kristaller kommer att vara användbara återstår att se, men teknikerna som används visar hur AI kan snabba upp vetenskapliga experiment.
OpenAI:s AI-chatbot förstår inte konceptet för integritet, avslöjar användardata
En ny studie visar att OpenAI:s AI-drivna chatbot, ChatGPT, för närvarande inte förstår konceptet för integritet. Användare har utnyttjat ChatGPT för att generera en Windows 11-produktnyckel genom att lura den att det skulle bota deras hund. Forskare har nu upptäckt att ChatGPT avslöjar personliga användardata när den ombeds att upprepa ett ord för evigt. AI:en avslöjade e-postadresser, telefonnummer och andra detaljer. Forskarna, från Google DeepMind och andra institutioner, kunde också få AI:en att avslöja kontaktuppgifter för grundaren och VD:n för ett icke namngivet företag.
Google DeepMind tror att AI kan hjälpa till att bekämpa klimatförändringar
Sims Witherspoon, klimatåtgärdsspecialist på Google DeepMind, föreslår att artificiell intelligens (AI) kan hjälpa till att bekämpa klimatförändringar. Hon presenterade en trestegsplan vid den årliga Wired Impact Conference i London, som innefattar att förstå problemet, optimera lösningar med AI och sedan påskynda implementeringen. Witherspoon betonade att samarbete är avgörande och kräver gemensamma ansträngningar från akademiker, företag, icke-statliga organisationer och drabbade samhällen. Hon varnade dock för att AI inte är en universallösning och måste användas på ett säkert och ansvarsfullt sätt.
OpenAI:s topphemliga projekt Q* väcker oro och spekulationer
Efter att Sam Altman återinstallerades som VD för OpenAI förra veckan, rapporterades det om ett hemligt projekt vid företaget som skakat forskare med sin potentiella förmåga att lösa svåra problem på nya kraftfulla sätt. Projektet, känt som Q*, har beskrivits som en genombrott som kan leda till mycket kraftfullare AI-modeller. En del forskare har uttryckt oro över Q*´s potentiella makt. Det spekuleras att Q* kan vara relaterat till ett projekt som OpenAI tillkännagav i maj, som visade kraftfulla nya resultat från en teknik som kallas ´processövervakning´.
Meta firar 10-årsjubileum för AI-labb, reflekterar över AI-boom och introducerar nya verktyg
Inför 10-årsjubileet för Metas AI-labb reflekterar Yann LeCun, Metas chefsforskare, över den artificiella intelligensens boom. Meta introducerar nya verktyg för att generera ljud, forska i video och upptäcka fördomar i språkmodeller. LeCun minns sin reaktion när OpenAI släppte ChatGPT förra november. Chatten, som kan generera omslagsbrev, skämt, manus och nästan vilken annan text som helst, tog AI till mainstream och startade en ny trend i Silicon Valley. LeCun var överraskad över verktygets påverkan på allmänhetens uppfattning och användning. Meta har under året fokuserat på att använda AI som kärnan i nya produkter och har släppt LLaMA, en stor språkmodell som konkurrerar med OpenAI:s GPT. Meta planerar att lansera fler produkter, särskilt inom metaversum, som är företagets flerbiljoner dollar satsning.
Google DeepMind förutspår strukturen på ännu ej upptäckta material
Google DeepMind har skapat ett system, A-Lab, som kan förutspå strukturen på material som ännu inte har upptäckts eller är kända. Systemet kan utföra syntes och analys av produkterna utan mänsklig inblandning. Verktyget har förutspått nästan 400 000 stabila ämnen som kan produceras i laboratorieförhållanden. Ekin Dogus Cubuk, som leder materialupptäcksteamet på Google DeepMind i London, påpekar att mycket av vår omgivande teknologi, inklusive batterier och solceller, kan förbättras med bättre material. AI-systemet tränades på data från Materials Project, en internationell forskargrupp grundad vid Lawrence Berkeley National Laboratory 2011.
OpenAI´s ChatGPT kan avslöja privat information, enligt forskning
En forskargrupp har upptäckt att OpenAI´s chatbot, ChatGPT, kan avslöja privat information om den uppmanas att upprepa ett ord som ´poem´ i all oändlighet. Denna sårbarhet kan orsaka att chatboten avslöjar telefonnummer, e-postadresser och annan information den har tränats på. Forskargruppen, som består av forskare från Google DeepMind, University of Washington, Cornell, Carnegie Mellon, University of California Berkeley och ETH Zurich, kunde utvinna över 10 000 unika träningsdataexempel genom att spendera endast 200 dollar. Dessa exempel inkluderade personlig identifierbar information och Bitcoin-adresser.
Google Deepmind upptäcker 2,2 miljoner kristallstrukturer med AI
Google Deepmind har upptäckt 2,2 miljoner tidigare okända kristallstrukturer med hjälp av AI-verktyget Graph Networks for Materials Exploration (Gnome). Av dessa är 380 000 stabila och kan användas för att skapa syntetiska material som kan användas i framtida batterier, halvledare och superdatorer. Det skulle ha tagit mänskligheten minst 800 år att upptäcka de nya kristallstrukturerna på egen hand.
Google DeepMind forskare avslöjar sårbarhet i OpenAI´s ChatGPT
Alphabet Inc.´s Google försöker avslöja de hemligheter som OpenAI´s ChatGPT är tränad på. Ett team av AI-forskare, inklusive några från Google DeepMind, har hittat ett sätt att få ChatGPT att avslöja sin träningsdata, inklusive personligt identifierbar information. Forskarna kunde också få ChatGPT att reproducera data den skrapat från internet. De använde en enkel metod där de bad ChatGPT att upprepa ett givet ord för alltid. Under utförandet började ChatGPT spotta ut text från sin träningsdata, inklusive namn, e-postadresser, telefonnummer och mer. Det verkar nu som att OpenAI har åtgärdat denna sårbarhet.
Google DeepMinds AI kan förutsäga miljontals kristallstrukturer för framtidens teknologi
Google DeepMind har utvecklat en AI-modell som kan förutsäga miljontals oorganiska kristallstrukturer som potentiellt kan användas för att utveckla nästa generations mikroprocessorer, elektriska batterier, solpaneler och liknande. Modellen, kallad GNoME, är baserad på ett grafneuralt nätverk som har tränats på data från 69 000 kända kristaller. GNoME har genererat 2,2 miljoner möjliga kristallstrukturer, varav 380 000 potentiellt kan vara stabila nog att användas i framtida teknologier. GNoME har också genererat 52 000 föreningar med en liknande struktur till grafen och 528 litiumjonledare, samt 15 litiumövergångsmetaloxider som potentiellt kan användas för att tillverka material till supraledare och uppladdningsbara batterier.
Googles AI-system GNoME upptäcker över 2 miljoner nya material
Forskare vid Google DeepMind och Lawrence Berkeley National Laboratory har utvecklat ett nytt AI-system, GNoME, som har upptäckt över 2 miljoner nya material som kan användas för att utveckla teknologier som batterier, solpaneler och datorkretsar. På 17 dagar identifierade AI-systemet 2,2 miljoner potentiellt stabila nya oorganiska kristallstrukturer, varav över 700 redan har experimentellt validerats. GNoME använder två metoder för att upptäcka stabila material och dess framgångar testades med autonoma robotar vid Berkeley Lab. Den nyupptäckta materialdatan har gjorts offentligt tillgänglig via Materials Project-databasen.
Google DeepMind använder AI för att förutsäga strukturer av nya material
Forskare vid Google DeepMind har använt artificiell intelligens för att förutsäga strukturerna på över 2 miljoner nya material. Detta genombrott kan ha omfattande fördelar inom sektorer som förnybar energi och datateknik. DeepMind publicerade 381 000 av de 2,2 miljoner kristallstrukturer som de förutspår är mest stabila. Även om materialen fortfarande behöver syntetiseras och testas, vilket kan ta månader eller till och med år, förväntas den senaste utvecklingen påskynda upptäckten av nya material. Ekin Dogus Cubuk, en forskare vid Google Brain, som arbetade med DeepMind AI-verktyget Graph Networks for Materials Exploration (GNoME), säger att material spelar en mycket kritisk roll i nästan all teknologi. Google DeepMind samarbetade med externa forskare som framgångsrikt syntetiserade 736 av dem. Bland de 381 000 materialen fanns 528 potentiella litiumjonledare som kan användas i batterier och 52 000 nya lagerföreningar med en liknande struktur som grafen.
AI hjälper till att katalogisera kristaller
Google DeepMind har skapat ett maskininlärningsverktyg, GNoME, som kan använda befintliga bibliotek av kemiska strukturer för att förutsäga nya. Verktyget har kommit fram till 2,2 miljoner kristallstrukturer, alla nya för vetenskapen. För att kontrollera maskinens förutsägelser samarbetade DeepMind med forskare vid University of California, Berkeley. De valde 58 av de förutsagda föreningarna och kunde syntetisera 41 av dem på lite över två veckor. Fler än 700 andra kristaller har producerats av andra grupper sedan de började förbereda sin artikel. DeepMind har offentliggjort en delmängd av vad de tror bör vara de 381 000 mest stabila strukturerna.
Google DeepMind förutsäger strukturen på över 2 miljoner nya material med hjälp av AI
Google DeepMind har använt artificiell intelligens (AI) för att förutsäga strukturen på över 2 miljoner nya material, ett genombrott som enligt företaget snart kan användas för att förbättra verkliga teknologier. Nästan 400 000 av dessa hypotetiska materialdesigner skulle kunna produceras i laboratorieförhållanden. Potentiella tillämpningar inkluderar produktion av bättre batterier, solpaneler och datorchips. Företaget planerar nu att dela sina data med forskningssamhället.
Google DeepMind använder AI för att förutsäga strukturen på över 2 miljoner nya material
Google DeepMind har använt artificiell intelligens (AI) för att förutsäga strukturen på över 2 miljoner nya material, ett genombrott som företaget säger snart kan användas för att förbättra verkliga teknologier. I en forskningsartikel publicerad i vetenskapstidskriften Nature på onsdagen sa AI-företaget, som ägs av Alphabet, att nästan 400 000 av dess hypotetiska materialdesigner snart skulle kunna produceras under laboratorieförhållanden. Potentiella tillämpningar för forskningen inkluderar produktion av bättre batterier, solpaneler och datorchips. DeepMind kommer nu att dela sina data med forskningssamhället för att påskynda ytterligare genombrott.
AI och robotik accelererar upptäckten av nya material
Ett autonomt system kallat A-Lab kombinerar robotik och artificiell intelligens (AI) för att skapa helt nya material. Systemet skapar recept för material, inklusive de som kan användas i batterier eller solceller, och utför syntesen och analyserar produkterna utan mänsklig inblandning. Dessutom har ett annat AI-system förutspått existensen av hundratusentals stabila material, vilket ger A-Lab många kandidater att sträva efter i framtiden. Dessa framsteg lovar att dramatiskt påskynda upptäckten av material för ren energiteknik och nästa generations elektronik.
OpenAI ryktas ha skapat AI-modell som kan lösa matematikproblem
Det har skett stora förändringar i OpenAI under förra veckan, med VD Sam Altman återinsatt utan en plats i styrelsen och företagets vetenskapliga chef, Ilya Sutskever, återvänder till sitt jobb. Rykten svävar om att OpenAI forskare har skapat en ny modell, kallad Q* (uttalas Q-star), som kan lösa matematikproblem på grundskolenivå. En AI-modell som regelbundet och pålitligt kan lösa matematikproblem skulle innebära ett stort framsteg inom AI. Detta nya utvecklingssteg och Altmans drivkraft för kommersialisering kan ha skrämt styrelsen för den ideella organisationen, vars uppdrag är att utveckla AI för mänsklighetens bästa.
Google DeepMind säger att AI kan förvärva färdigheter genom social inlärning
Ett team av maskininlärningsforskare från Google DeepMind hävdar att de har visat att AI kan förvärva färdigheter på ett sätt som liknar social inlärning hos människor och andra djur. Forskarna försökte visa hur AI-agenter kan lära sig från andra individer med mänsklig effektivitet. I en simulerad uppgiftsmiljö kallad GoalCycle3D fann de att AI-agenter kunde lära sig från både mänskliga och AI-experter över en rad navigationsproblem. Forskarna ser fram emot att andra inom AI-fältet tillämpar resultaten mer allmänt för att visa hur kulturell utveckling kan utvecklas i AI.
Mörka sidor av artificiell intelligens: Deepfakes och mer
Deepfakes, eller videor skapade med hjälp av artificiell intelligens (AI), har blivit ett populärt fenomen, men också en farlig form av digitalt missbruk. Ett exempel är en video som nyligen blev viral i Indien, där skådespelerskan Rashmika Mandanas ansikte hade lagts över en brittisk kvinnas ansikte. Många deepfakes används för att sprida falsk information eller icke-samtyckande porr, där en persons ansikte läggs över i en porrklipp. Forskningsföretaget Sensity AI har visat att 90-95% av deepfakes 2021 var icke-samtyckande porr, och 90% av dessa var kvinnor. Men deepfakes är bara toppen av isberget när det gäller de mörka sidorna av AI. Det finns risker med falska bilder, partiska AI-system och ´superintelligens´ som kan utvecklas utan mänsklig inblandning.
Techmiljardärer varnar för risker med AI
Jaan Tallinn, medgrundare till Skype, Elon Musk, Bill Gates och andra techmiljardärer varnar för existentiella risker med AI. Anonyma källor har varnat styrelsen för Open AI om en ny upptäckt inom artificiell intelligens som kan utgöra ett ”hot mot mänskligheten”. Ex-styrelseledamoten Helen Toner har kritiserat Open AI:s säkerhetstänk. Altman, Hassabis och Amodei från ledande AI-företag samt Bill Gates har undertecknat en text om att mildra riskerna med AI. Elon Musk kallar AI för en ”existensiell risk” för mänskligheten och har en plan att kolonisera mars.
OpenAI rapporteras ha gjort genombrott inom AI-matematik
Forskare vid OpenAI har rapporterats ha gjort ett genombrott inom AI som har orsakat oro bland personalen. Forskarna har skapat en ny modell, kallad Q* (uttalas Q star), som kan utföra matematik på grundskolenivå. Enligt källor kan detta vara ett genombrott i företagets strävan att bygga artificiell allmän intelligens (AGI), ett AI-system som är smartare än människor. Företaget vägrade att kommentera Q*. Trots detta understryker experter att att lösa matematiska problem inte signalerar födelsen av en superintelligens.
Artificiell allmän intelligens (AGI) står i korsningen mellan våra djupaste vetenskapliga ambitioner och filosofiska frågor, och representerar en maskins förmåga att förstå, lära sig och tillämpa intelligens på ett sätt som inte kan skiljas från en människa. Trots betydande framsteg inom maskininlärning, neurala nätverk och beräkningskraft, förblir AGI en lockande gåta. I denna artikel utforskas de mångfacetterade dimensionerna av AGI, dess potentiella inverkan på samhället, tekniska genombrott som banar väg för dess utveckling samt de etiska och filosofiska konsekvenser som följer med skapandet av maskiner som kan rivalisera mänsklig intelligens.
Google DeepMind´s Lyria kommer att möjliggöra för genomsnittliga YouTube-användare att lägga till unik AI-driven musik till sina korta videoinnehåll. Detta är möjligt tack vare Dream Track for Shorts, ett samarbete mellan YouTube, Google´s DeepMind AI forskningslabb och flera populära musiker som Charlie Puth, T-Pain, John Legend och Sia. Användare kan lägga till låtar till sina YouTube Shorts från en omfattande musikkatalog. Dream Track for Shorts utmanar användare att bli kreativa med processen, med hjälp av konstnärspartnerskap och användares bekantskap med konversationsprompter. Funktionen har ännu inte rullats ut till allmänheten över geografier.
MITs StableRep-system överträffar traditionella metoder genom att använda syntetiska bilder för maskininlärning
MITs StableRep-system använder syntetiska bilder från text-till-bild-modeller för maskininlärning, vilket överträffar traditionella metoder som använder riktiga bilder. Detta ger en djupare förståelse för koncept och kostnadseffektiv träning, men står inför utmaningar som potentiella fördomar och behovet av initial träning med riktiga data. Forskare på MIT CSAIL har uppfunnit med syntetiska bilder för att träna AI, vilket banar väg för mer effektiv och fördomsfri maskininlärning. StableRep-systemet genererar dem genom ultrapopulära text-till-bild-modeller som Stable Diffusion.
Ny accelerator för att hjälpa unga AI-forskare att skapa startups
Imperial College London leder ett nytt acceleratorprojekt, AI SuperConnector, som ska hjälpa unga AI-forskare att omvandla sina arbeten till startup-företag. Projektet, som startar i januari 2024, kommer att tillhandahålla bred utbildning i innovation och entreprenörskap. Universiteten i York, Leeds och Liverpool är också delaktiga i initiativet, som har säkrat nästan £1,5 miljoner i stöd från Research England Connecting Capability Fund. Programmet kommer att acceptera ansökningar från unga forskare vid alla fyra institutioner och erbjuda dem ett sex månader långt program som fokuserar på att utveckla den kommersiella potentialen hos deras innovationer.
Förståelse och lärande kring generativ AI och dess roll i högre utbildning
Generativ AI (GenAI) som ChatGPT, baserat på stora språkmodeller (LLM), revolutionerar hur vi tänker, lär oss och arbetar. Men dessa tekniker har en ´svart låda´-natur, vilket gör det svårt att förstå och förklara hur de matematiska modellerna beräknar sina resultat. Detta kräver en kollektiv utforskningsprocess för att förstå hur det fungerar och vad det är kapabelt till. Högre utbildningsinstitutioner har en kritisk roll att spela för att möjliggöra kollektivt lärande om GenAI. Det finns även behov av att utveckla kritiskt tänkande och faktagranskningsfärdigheter, samt etisk prompt engineering.
Google skjuter upp lanseringen av Gemini AI till nästa år
Google planerar rapporterat att skjuta upp lanseringsdatumet för den länge ryktade Gemini AI. Ursprungligen var modellen planerad att släppas förra månaden. OpenAI är för närvarande i framkant av AI-utrymmet med sin populära AI-drivna chatbot ChatGPT. Detta har utlöst en AI-kapplöpning och Google följde efter genom att annonsera sin första AI-backade bot, Bard. Google arbetar också på Gemini AI. Enligt en rapport har Google redan meddelat sina molnkunder och affärspartners att de måste vänta lite längre för att se Gemini i aktion. Det nya stora språkmodellen (LLM) kommer inte att vara tillgängligt förrän under första kvartalet nästa år. Under tiden har företaget gett tillgång till Gemini AI till en liten grupp företag. Google Gemini beskrivs som en svit av stora språkmodeller (LLM), vilket kommer att vara Googles ´flaggskepps AI´. Det förväntas vara den mest kraftfulla AI som någonsin byggts. Det kommer att bli intressant att se om Gemini AI kommer att ge ChatGPT en match.
Google försenar lanseringen av Gemini, en konkurrent till ChatGPT
Google har investerat kraftigt i generativ AI för att hålla jämna steg med trenden, vilket har lett till introduktionen av Google Bard och avslöjandet av Google Gemini. Gemini representerar en uppsättning stora språkmodeller (LLM) som använder träningsmetodik liknande den som används i AlphaGo, och integrerar förstärkningsinlärning och trädsökningstekniker. Trots förväntningar om en potentiell lansering av Google Gemini hösten 2023, förblir detaljerade uppgifter om dess kapaciteter svårtillgängliga. En anonym källa föreslog att Gemini kommer att generera text tillsammans med kontextuella bilder. Utmaningar för Google inkluderar en försening i lanseringen av Gemini och en nedgång i försäljningen av molntjänster.
Google DeepMind skapar AI för att generera musik
Google DeepMind har utvecklat en ny modell, Lyria, som kan skapa musik med instrument och sång i olika genrer. YouTube och Google DeepMind samarbetar på två AI-experiment för musik, inklusive Dream Track, som låter användare skapa 30-sekunders soundtracks för YouTube Shorts i stil med sina favoritartister. DeepMind använder också SynthID för att märka AI-genererat ljud på ett sätt som är ohörbart för människor, och detta vattenmärke kan användas för att spåra ursprunget till AI-genererad musik och förhindra missbruk. Dream Track är redan i händerna på några YouTubers, och den skapar 30-sekunders spår som imiterar artister som Alec Benjamin, Charlie Puth, Charli XCX, Demi Lovato, John Legend, Sia, T-Pain, Troye Sivan och Papoose.
MIT-team visar att syntetiska bilder överträffar riktiga bilder i AI-träning
Ett team från MIT har studerat potentialen av att lära ut visuella representationer med hjälp av syntetiska bilder som genereras av text-till-bild-modeller. De är de första att visa att modeller som enbart tränats med syntetiska bilder presterar bättre än de som tränats med riktiga bilder. De använder ett system kallat StableRep, som genererar bilder genom populära text-till-bild-modeller som Stable Diffusion. StableRep har visat sig vara mer effektivt än toppmodeller som tränats på riktiga bilder, såsom SimCLR och CLIP. Forskarna erkänner dock att det finns begränsningar, inklusive den långsamma takten för bildgenerering och potentiell förstärkning av fördomar.
Stora språkmodeller (LLM) uppvisar känslighet för hur deras instruktioner formuleras. Google DeepMind har utvecklat Optimization by PROmpting (OPRO), en metod som låter LLM optimera sina egna instruktioner för att förbättra sin noggrannhet. OPRO fungerar genom att använda LLM som en optimerare. Istället för att använda matematiska formler kan man beskriva optimeringsproblemet med naturligt språk och instruera LLM att iterativt generera och förfinar sina lösningar. DeepMind testade OPRO på linjär regression och ´resande säljarens problem´, och visade lovande resultat. OPRO kan hjälpa till att hitta instruktionen som maximerar noggrannheten i svaren för en specifik uppgift.
Elon Musk avslöjar AI-boten Grok och nya företaget xAI
Elon Musk, som lämnade OpenAI 2018, har återvänt till AI-världen genom att grunda xAI. Företaget syftar till att förstå universums sanna natur och har nyligen avslöjat AI-chattboten Grok. Musk har anlitat ett team av AI-ingenjörer för att hjälpa till med projektet. Grok kommer att fungera som en prenumerationsdrivare för X (tidigare Twitter) och använda X:s tweets som informationskälla. Dock har det inte getts några indikationer på hur Grok passar in i Musks bredare portfölj av teknologier, vilket väcker frågor om xAI:s allvar och betydelse.
YouTube testar AI-verktyg för att imitera kända sångare
YouTube har testat ett verktyg för artificiell intelligens (AI) som låter användare imitera kända sångare i ett begränsat försök. Funktionen, kallad ´Dream Track´, låter användare skapa korta låtar med hjälp av AI genom att definiera parametrar som stämning och textinnehåll. Hittills har nio artister tillåtit att deras röster ´klonas´ med ´Dream Track´ och endast 100 skapare i USA har fått tillgång till verktyget. YouTube planerar att kräva att skapare avslöjar om deras videor inkluderar ´förändrat eller syntetiskt innehåll som är realistiskt, inklusive användning av AI-verktyg´.
AI-verktyg för röstklonning skapar problem för röstskådespelare
ElevenLabs, en AI-baserad röstkloneringsföretag, har hamnat i blåsväder efter att röstskådespelare Allegra Clark upptäckte att hennes röst hade klonats utan hennes tillstånd. Clark hävdar att detta kan leda till kontraktsbrott med hennes kunder. ElevenLabs har svarat att de bara kommer att agera om det finns ´hatiskt innehåll eller förtal´ i ljudfilen. Flera röstskådespelare har uttryckt oro över att deras röster används i rasistiska, våldsamma och pornografiska sammanhang. ElevenLabs, tillsammans med andra AI-företag som FakeYou och Voice AI, är centrala i denna fråga.
OpenAIs framtid osäker utan Microsofts fortsatta stöd
OpenAI förhandlar om att återanställa sin tidigare VD, Sam Altman, med stöd från Microsoft och andra investerare. Jason Kwon, företagets strategichef, uttryckte optimism över att Altman och andra högre chefer som avgick i protest mot hans plötsliga avskedande kan återvända. Microsoft har bidragit med minst 13 miljarder dollar till OpenAI sedan 2019 och har därmed stor makt över företaget. OpenAI, som för närvarande rapporteras tjäna omkring 80 miljoner dollar per månad, är starkt beroende av Microsofts molndatatjänster för att träna och köra sina modeller. Utan fortsatt ekonomiskt stöd från Microsoft kan företagets framtid vara hotad.
Google skjuter upp lanseringen av AI-modellen Gemini till 2024
Google skjuter upp lanseringen av sitt flaggskeppsmodell för stora språkmodeller (LLM), Gemini, som är en konkurrent till GPT-4. Google-representanter har meddelat att AI-modellen inte bör förväntas förrän i det första kvartalet 2024. Förseningen beror på osäkerheten om Gemini kan matcha eller överträffa OpenAI:s mest avancerade LLM i GPT-4. Källor till The Information uppgav också att förseningen av Gemini berodde på att man ville stärka sina konsumenterbjudanden med den nya AI-drivna tekniken innan man gav externa mjukvaruutvecklare tillgång till den. Google planerade ursprungligen att släppa Gemini i december.
YouTube lanserar AI-verktyg för Premium-prenumeranter
YouTube lanserar nya AI-verktyg för sina musikcentrerade skapare, tillgängliga endast genom Premium-abonnemanget. YouTube meddelade officiellt tillgång till AI-chattboten och det generativa AI-verktyget för Premium-prenumeranterna för att sammanfatta kommentarssektioner. Plattformen gjorde tillkännagivandet via ett blogginlägg, där företaget avslöjade några detaljer om sitt nya experimentella AI-verktyg för YouTube Shorts som kallas Dream Track. Enligt företaget använder AI-verktyget ´Google DeepMinds mest avancerade musikgenereringsmodell hittills, Lyria.´ Företaget har även samarbetat med nio artister exklusivt för detta experiment. Dessa inkluderar Alec Benjamin, Charlie Puth, Charli XCX, Demi Lovato, John Legend, Papoose, Sia, T-Pain och Troye Sivan.
AI-musikgeneratorn Lyria från Google DeepMind kan skapa låtar i kända artisters stil
Google DeepMind har lanserat Lyria, deras mest avancerade AI-musikgenereringsmodell hittills, som kan skapa 30-sekunders YouTube Shorts i stil med artister som T-Pain, Sia, Demi Lovato och Troye Sivan. Användare kan skriva in ett ämne och välja en artist, och verktyget skriver texten, producerar bakgrundsspåret och sjunger låten i den valda musikerns stil. Dessa AI-verktyg är främst avsedda att hjälpa till att odla idéer och testa nya sätt för artister att koppla upp sig med sina fans. Generativ AI skapar dock en digital minfält när det gäller upphovsrätt.
Google försenar lanseringen av sin Gemini AI, en konkurrent till GPT-4
Google försenar lanseringen av sin mycket efterlängtade Gemini AI-modell till första kvartalet 2024, enligt uppgifter. Ursprungligen var den planerad att lanseras i november. Gemini, som konkurrerar med OpenAI:s GPT-4, kan skapa innehåll baserat på textprompts, sammanfatta, skriva kod och utforma e-postmeddelanden, bland annat. Förseningen av projektet kommer vid en kritisk tidpunkt för företaget som konkurrerar med Microsofts snabbt växande molnförsäljning. Gemini presenterades först under Googles utvecklarkonferens i maj.
YouTube lanserar AI-verktyget Dream Track i samarbete med Google DeepMind
YouTube har nyligen lanserat ett nytt AI-verktyg vid namn Dream Track. Verktyget, som utvecklats i samarbete med Google DeepMind, låter användare ange en kort prompt och välja bland deltagande artister för att skapa en 30 sekunder lång låt. Denna låt kan sedan användas för att ladda upp i en YouTube Shorts-video. Dream Track kommer initialt att vara tillgängligt för ett fåtal skapare. Bland de tillgängliga artisterna finns John Legend, Demi Lovato, Alec Benjamin, Charlie Puth, Chalie XCX, Papoose, Sia, T-Pain och Troye Sivan.
AI förändrar väderrapportering med oöverträffad noggrannhet
Google har introducerat ett nytt väderprognossystem, GraphCast, som använder artificiell intelligens (AI) och sägs erbjuda en aldrig tidigare skådad noggrannhet. GraphCast har redan konsekvent visat imponerande väderprognosresultat. AI-väderprognosverktyget fungerar med hjälp av Googles DeepMind-teknologi. Enligt en studie publicerad i Science gjorde GraphCast mer exakta prognoser än branschens guldstandard, High-Resolution Forecast. Europeiska centrumet för medellångsiktiga väderprognoser har släppt en liveversion av GraphCast på sin webbplats. Denna typ av data kan hjälpa till att bättre informera människor om livshotande väderhändelser och rädda liv.
YouTube lanserar AI-drivet verktyg för att skapa musik i kända artisters stil
YouTube lanserar ett nytt AI-drivet verktyg, ´Dream Track´, som låter användare skapa ljudinspelningar i stil med några av dagens mest kända musiker, inklusive John Legend, Demi Lovato, T-Pain och Sia. Verktyget gör det möjligt för användare att generera korta spår på upp till 30 sekunder i rösten och stilen hos en deltagande artist. Vid lansering kommer cirka 100 skapare i USA att ha tillgång till verktyget. Det kommer att vara begränsat till YouTube Shorts, plattformens korta videodelningsfunktion. Lanseringen kommer när YouTube, som ägs av Alphabet, försöker dra nytta av korsningen mellan AI-teknik och musik.
YouTube lanserar AI-baserat musikexperiment ´Dream Track for Shorts´
YouTube har gett användarna en förhandstitt på sitt första AI-baserade musikexperiment, ´Dream Track for Shorts´. Verktyget låter användare skapa anpassade låtar med ett system som härmar populära artister som Charlie Puth, för att användas som soundtrack till deras YouTube Shorts. Experimentet är utformat för att utforska hur AI kan skapa djupare kopplingar mellan artister och skapare. En liten grupp av amerikanska skapare kommer att få tillgång till experimentet för att skapa unika soundtracks på upp till 30 sekunder för deras Shorts. Musik AI-verktygen drivs av Lyria, Google DeepMinds mest avancerade musikgenereringsmodell.
YouTube lanserar AI-verktyg för musikskapande
YouTube har avslöjat ett nytt AI-experiment för plattformen. Dream Track kommer att låta användare skriva ut en idé och sedan välja från ett karusell av artister för att skapa ett 30 sekunders YouTube Shorts-ljudspår med den artistens röst. YouTube skapar också ett musik AI-verktyg som kommer att låta dig göra saker som att omvandla ditt hummande till en gitarriff. I går meddelade YouTube att Premium-prenumeranter skulle kunna få tillgång till både dess AI-chattbot och generativa AI-verktyg för att sammanfatta kommentarsektioner.
Qevlar AI säkrar €4,5 miljoner i seedfinansiering för att bekämpa cyberbrott
Det franska cybersäkerhets-startup-företaget Qevlar AI har säkrat €4,5 miljoner i seedfinansiering ledd av EQT Ventures, känd för sin senaste investering i Kota. Rundan inkluderade även deltagande från globala ledande änglar inom teknik och AI som Olivier Pomel, Mehdi Ghissassi, Florian Douetteau, Edouard Viot och Tarik Dadi. De nya medlen kommer att hjälpa Qevlar AI att fortsätta växa sitt team och ytterligare investera i produkten för att ligga steget före cyberbrott. Qevlar AI har byggt en generativ AI-lösning för att ersätta manuella cybersäkerhetsutredningar och detektionsprocesser med automation.
YouTube och Google DeepMind utvecklar AI-musikexperiment
YouTube har meddelat nya AI-musikexperiment som de utvecklar tillsammans med Google´s DeepMind. Det mest intressanta testet är Dream Track i YouTube Shorts. Användaren skriver en idé i skaparprompten och väljer en deltagande artist, sedan producerar den ett originalmusikstycke på upp till 30 sekunder med den AI-genererade rösten av den artisten. Nio artister har gått med på att samarbeta med Dream Track-experimentet: Alec Benjamin, Charlie Puth, Charli XCX, Demi Lovato, John Legend, Papoose, Sia, T-Pain och Troye Sivan. Dream Track drivs av Lyria, Google DeepMinds mest avancerade musikgenerationsmodell hittills. Verktyget är för närvarande endast tillgängligt för en liten grupp artister och skapare.
Google avtäcker sin mest avancerade AI-musikmodell, Lyria
Google har avtäckt sin mest avancerade musikgenereringsmodell hittills, kallad Lyria, som utvecklats av Google DeepMind. Lyria är utformad för att generera högkvalitativ musik med instrument och sång, och ger användarna mer nyanserad kontroll över utdatastilen och prestanda. Google har också släppt detaljer om två nya AI-experiment i partnerskap med YouTube. Det första experimentet, Dream Track, är ett experiment med YouTube Shorts. Det andra experimentet fokuserar på en uppsättning Music AI-verktyg som Google säger att det designar med artister, låtskrivare och producenter för att hjälpa till att förstärka deras kreativa processer.
YouTube lanserar AI-drivet musikskapande verktyg ´Dream Track´
YouTube introducerar en innovativ funktion kallad ´Dream Track´, som låter utvalda ´Shorts´-skapare i USA skapa originalmusikklipp med AI-genererade röster från kända artister. Funktionen drivs av Google DeepMinds mest avancerade musikgenereringsmodell, Lyria. Bland artisterna som medverkar finns Charlie Puth, Charli XCX, Demi Lovato, John Legend, Sia, T-Pain, Troye Sivan, Papoose och Alec Benjamin. YouTube har också lanserat en policy som kräver att skapare avslöjar om de har laddat upp modifierat eller syntetiskt innehåll som ser realistiskt ut, inklusive videor som använder AI-verktyg.
YouTube testar AI-funktioner för musikskapande
YouTube, som ägs av Google, meddelade att de testar nya AI-funktioner som låter människor skapa musikspår med hjälp av en textprompt eller en enkel nynnad melodi. Företaget introducerade Dream Track, ett experiment på YouTube Shorts som drivs av Google DeepMinds mest avancerade musikgenereringsmodell hittills, Lyria. Nio artister, inklusive Alec Benjamin, Charlie Puth, Charli XCX, Demi Lovato, John Legend, Papoose, Sia, T-Pain och Troye Sivan, har valt att samarbeta i detta experiment. YouTube experimenterar också med AI-verktyg som kan skapa musikspår från en nynnad melodi.
YouTube testar AI-genererade sångröster av kända artister i begränsad provning
YouTube har inlett ett samarbete med musikartister som John Legend och Sia för att erbjuda AI-genererade versioner av deras sångröster som soundtracks för skaparvideor. Med en musikgenereringsmodell skapad av Googles AI-enhet producerar den Google-ägda videoplattformen unika 30-sekundersklipp i en begränsad testning. Experimentet, kallat Dream Track, har öppnats för en liten grupp amerikanska skapare som använder dess Shorts-funktion. YouTube planerar också att producera AI-genererade resultat som att nynna en melodi och omvandla den till en gitarriff, eller att ta en poplåt och göra den till en reggaetonlåt, och hoppas kunna testa sådana verktyg senare i år. Dream Track-provningen drivs av Lyria, en musikgenererings AI-modell skapad av Google DeepMind, Googles AI-enhet baserad i London.
Google lanserar AI-verktyget Dream Track för YouTube Shorts
Google lanserar Dream Track, ett AI-verktyg som kan generera låtar, inklusive text, melodi och ackompanjemang, i stil med sju olika artister, inklusive Charlie Puth, Demi Lovato, Sia och T-Pain. Verktyget, som är utvecklat av Google Deepmind, kan hjälpa Google att locka användare från TikTok, där AI-verktyg för att lägga till visuella eller ljudmässiga effekter är mycket populära. Dream Track använder en AI-algoritm kallad Lyria. Google undersöker hur artister vars arbete hjälpt till att träna dess musikgenererande algoritmer kommer att få en del av framtida annonsintäkter genererade av videor med AI-genererat ljud.
OpenAI börjar utveckla GPT-5 och söker kvalitetsdata
Sam Altman, medgrundare och VD för OpenAI, har meddelat att företaget nu arbetar med att utveckla GPT-5, trots tidigare uttalanden om att det inte skulle ske på ett tag. Altman nämnde att mer data behövs för att utveckla AI-modellen, vilket kommer från offentliga onlinekällor och proprietära privata dataset. Detta följer OpenAI:s tidigare uppmaning till organisationer att samarbeta om privata dataset. Altman nämnde också att de nyligen mottagit en sats av Nvidias senaste H100-chips, vilka förväntas bli mer tillgängliga 2024. Företaget arbetar för att säkra finansiering från investerare, chips från Nvidia och kvalitetsdata var de än kan hitta det.
Framsteg inom neurovetenskap, AI och 5G-teknologi
Neurovetenskap har möjliggjort att ´läsa´ människors tankar i årtionden genom att analysera blodflödet i hjärnan med en fMRI-skanner. Nyare forskning har använt generativa AI-verktyg, som Stable Diffusion och GPT, för att skapa mer realistiska rekonstruktioner av filmer och podcasts baserade på neural aktivitet. Google DeepMinds väder-AI kan förutse extremt väder snabbare och mer exakt. Modellen, kallad GraphCast, baserar sina förutsägelser på fyra decennier av historiska väderdata. Huawei chockade världen i augusti när det började sälja en ny flaggskeppstelefon, Mate 60 Pro, komplett med en ny 5G-chip, trots att företaget har blockerats från att källa 5G-chip eller arbeta med chipfabriker utanför Kina sedan 2020.
Google DeepMinds AI kan förutsäga väderförhållanden med större noggrannhet
Google DeepMind har utvecklat en ny AI-modell, GraphCast, som kan förutsäga väderförhållanden upp till tio dagar i förväg med större noggrannhet än dagens guldstandard. Denna upptäckt kan kraftigt förbättra väderprognoser och katastrofberedskap. GraphCast använder maskininlärning för att göra dessa beräkningar på under en minut. Samtidigt är traditionella väderprognosmodeller mycket energikrävande och tidskrävande. Med hjälp av denna hastighet och effektivitet kan meteorologer göra mer snabba och exakta prognoser. Europeiska centrumet för medellånga väderprognoser (ECMWF) använder redan GraphCast, och andra väderbyråer utvecklar också sina modeller baserade på den grafiska neuronnätverksarkitekturen som föreslås av Google DeepMind. Google DeepMind gör GraphCast öppen källkod, vilket möjliggör för forskare att förbättra modellen och utveckla nya tillämpningar.
AI kan förutsäga orkaners landfall tidigare än traditionella system
Forskare hävdar att Artificiell Intelligens (AI) kan förutsäga var en orkan kommer att träffa land mycket tidigare än traditionella prognossystem. Ett nytt AI-verktyg från Google DeepMind förutspådde korrekt landfallet av orkanen Lee i Kanada tre dagar i förväg. AI kan därmed rädda liv genom att ge tidigare varningar än traditionella system. Ett nytt AI-verktyg kallat GraphCast, skapat av Google DeepMind, presterar bättre än den europeiska medeldistansväderprognosmodellen på över 90% av dessa faktorer, enligt en granskad artikel publicerad av DeepMind i tidskriften Science.
Google DeepMind introducerar banbrytande AI-verktyg för väderprognoser
Google DeepMind har introducerat GraphCast, en banbrytande maskininlärningsmodell för väderprognoser. Denna AI-verktyg markerar ett betydande framsteg, med mer exakta och snabba prognoser än befintliga metoder, utmanande de konventionella numeriska väderprognosmodellerna (NWP). GraphCast fungerar effektivt på en vanlig dator, till skillnad från NWP-modeller som kräver superdatorer. GraphCast har utvecklats i DeepMinds London-labb och har tränats med historiska globala väderdata från 1979 till 2017. Dess prediktiva förmågor sträcker sig upp till 10 dagar framåt, och erbjuder prognoser på mindre än en minut.
Google DeepMinds AI-modell förbättrar väderprognoser
Google DeepMinds AI-företag har utvecklat en maskininlärningsmodell, GraphCast, som överträffar traditionella verktyg och andra AI-metoder för väderprognoser. GraphCast kan köras från en vanlig dator och ger mer exakta prognoser än konventionella modeller på bara några minuter. Modellen är utbildad med hjälp av uppskattningar av globalt väder från 1979 till 2017 och använder den ´aktuella´ globala väderstatusen och väderuppskattningar från 6 timmar tidigare för att förutse vädret 6 timmar framåt. GraphCast kunde göra prognoser upp till 10 dagar framåt på mindre än en minut, vilket var mer exakt än ECMWF:s High RESolution prognossystem (HRES).
Googles AI-drivna väderprognosmodell överträffar traditionella regeringsmodeller
En ny datormodell för att förutsäga väder skapad av Google och drivs av artificiell intelligens (AI) presterar konsekvent bättre och är många gånger snabbare än regeringsmodeller som har existerat i årtionden och involverat hundratals miljoner dollar i investeringar, enligt en studie publicerad på tisdagen. Google-modellen visade till och med överlägsen noggrannhet jämfört med den ´europeiska modellen´, allmänt ansedd som guldstandarden. Studien, publicerad i tidskriften Science, visade att AI-modellen var mer exakt för prognoser för både dagligt väder och extrema händelser, som orkaner och intensiv värme och kyla. Googles DeepMinds AI-modell, som heter ´GraphCast´, utbildades på nästan 40 års historiska data och kan göra en 10-dagars prognos på sex timmars intervall för platser runt om i världen på mindre än en minut på en dator storleken av en liten låda. Det tar en traditionell modell en timme eller mer på en superdator storleken av en skolbuss att åstadkomma samma bedrift. GraphCast var cirka 10 procent mer exakt än den europeiska modellen på mer än 90 procent av de väderparametrar som utvärderades. AI-vädermodeller har dragit till sig allt mer uppmärksamhet från statliga väderbyråer på grund av deras hastighet, effektivitet och potentiella kostnadsbesparingar. Traditionella vädermodeller, som ´den europeiska´, som drivs av European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) i Reading, Storbritannien, och ´den amerikanska´, av National Oceanic and Atmospheric Administration, gör prognoser baserade på komplexa matematiska ekvationer. Sådana modeller ligger till grund för prognoser och livräddande varningar över hela världen men är dyra att köra eftersom de kräver enorma mängder datorkraft. AI-modeller använder ett annat tillvägagångssätt. De tränas först för att känna igen mönster i stora mängder historiska väderdata, genererar sedan prognoser genom att ta in aktuella förhållanden och tillämpa det de lärde sig från de historiska mönstren. Processen är mycket mindre datorkrävande och kan slutföras på minuter eller till och med sekunder på mycket mindre datorer. Förmågan att lära sig av de växande arkiven av tidigare väderdata är en nyckelfördel med AI-modeller. ´Detta har potential att förbättra prognosnoggrannheten genom att fånga mönster och skalor i data som inte lätt representeras i explicita ekvationer´, skrev författarna, som utvecklade modellen, i studien. GraphCasts prestanda utvärderades mot den europeiska modellen inte bara för enskilda väderparametrar som temperatur, vind och tryck, men också vid prognoser av extrema händelser inklusive tropiska cykloner, atmosfäriska floder, värmeböljor och kyla. Forskare har uttryckt oro över förmågan hos AI att korrekt förutsäga extremt väder, delvis eftersom det finns relativt få sådana händelser att lära av i det förflutna. Ändå minskade GraphCast cyklonprognosspårfel med cirka 10 till 15 miles vid en ledtid på två till fyra dagar, förbättrade prognoser av vattenånga förknippad med atmosfäriska floder med 10 till 25 procent och gav mer exakta prognoser av extrem värme och kyla fem till 10 dagar i förväg. ´Konventionell visdom skulle säga att användning av [AI] kanske inte gör det lika bra på det sällsynta, ovanliga. Men det verkade göra det bra på det´, sa Peter Battaglia, forskningsdirektör på Google DeepMind och en av studiens medförfattare, i en intervju. ´Vi tror att detta också pekar på det faktum att modellen fångar något mer grundläggande om hur vädret faktiskt utvecklas över tid snarare än att bara leta efter mer ytliga mönster i data.´ Hill varnar för att studien ´förstärker uppfattningen att för de flesta händelser kan skickliga prognoser göras´, men resultaten eliminerar inte frågor om AI: s effektivitet vid prognoser av extrema händelser. ´Studien beskriver några ganska breda, aggregerade statistik över extremt väderprognosfärdighet, vilket signalerar hur väl modellen presterar över många händelser, men ger inte nödvändigtvis detaljer om hur den presterar på någon enda extrem händelse´, sa han. Andra utmaningar kvarstår innan AI-modeller som GraphCast pålitligt kan användas i operativ prognos. Till exempel kan globala AI-modeller på grund av begränsningar i träningsdata och tekniska begränsningar ännu inte generera prognoser för lika många parametrar eller lika detaljerade som de från traditionella modeller. Det gör AI-modellerna mindre användbara för att förutsäga mindre fenomen, som åskväder och flash flooding, eller större vädersystem som kan producera stora skillnader i nederbördsmängder över små avstånd. Meteorologer måste också lära sig att lita på AI-modeller vars inre funktioner är mindre transparenta än traditionella. ´En viktig roll för prognosmakare är att tolka och kommunicera information till partner, en uppgift som blir mer utmanande av bristen på verktyg för att bestämma varför en AI-modell gör den prognos den gör´, sa Jacob Radford, forskare inom datavisualisering vid Cooperative Institute for Research in the Atmosphere vid Colorado State University, i ett e-postmeddelande. ´Dessa modeller är fortfarande i sin linda och förtroende måste fortfarande utvecklas inom både forsknings- och prognosmakargemenskapen innan operativ användning övervägs.´ De flesta experter, inklusive studiens författare, håller med om att traditionella modeller inte är på väg att ersättas av AI-modeller, som fortfarande är beroende av de äldre modellerna för att tillhandahålla träningsdata och för att generera de aktuella förhållanden de använder som utgångspunkt för att göra en prognos. ´Vårt tillvägagångssätt bör inte betraktas som en ersättning för traditionella väderprognosmetoder, som har utvecklats i årtionden, noggrant testats i många verkliga sammanhang och erbjuder många funktioner vi ännu inte har utforskat´, skrev författarna. ´Snarare bör vårt arbete tolkas som bevis på att [AI-väderprognos] kan möta utmaningarna med verkliga prognosproblem, och har potential att komplettera och förbättra de nuvarande bästa metoderna.´ Stora teknikföretag inklusive Google, Microsoft, Nvidia och Kina-baserade Huawei har gjort snabba framsteg inom AI-vädermodellering de senaste två åren. Alla fyra företagen har publicerat akademiska artiklar som hävdar att deras globala AI-modeller presterar minst lika bra som den europeiska modellen. Dessa påståenden bekräftades nyligen av forskare vid ECMWF. I september spikade AI-modeller utvecklade av Google, Nvidia och Huawei spårprognosen för orkanen Lee en vecka i förväg. Lee intensifierades snabbt till en kategori 5-orkan i Atlanten öster om Karibien, försvagades sedan innan den slutligen landade i Nova Scotia med en styrka motsvarande en tropisk storm. ECMWF hade börjat publicera prognoser från alla tre modeller på sin webbplats bara en dag efter att Lee först utvecklades till en tropisk storm. NOAA-anslutna Cooperative Institute for Research in the Atmosphere vid Colorado State University kommer att lansera en liknande webbplats i början av december, enligt Radford. Under tiden meddelade U.K. Met Office nyligen ett samarbete med forskare vid Alan Turing Institute i Storbritannien för att utveckla AI-prognosmodeller ´för att förbättra prognosen för vissa extrema väderhändelser, som exceptionellt regn eller påverkande åskväder, med ännu större noggrannhet´, sa Met Office i ett uttalande. Och tidigare denna månad tillkännagav Google en annan AI-modell som kan göra mer lokaliserade prognoser av nederbörd, temperatur och andra parametrar upp till 24 timmar med direkta observationer från vädersensorer som utgångspunkt. Förutom modellering används AI också för att förbättra kommunikationen och tolkningen av väderprognoser. NOAA meddelade förra månaden att de använde AI för att automatisera översättning av väderprognoser till spanska och kinesiska, och att fler språk skulle följa, medan det privata väderföretaget Tomorrow.io har utvecklat en AI-assistent vid namn ´Gale´ för att hjälpa företagskunder att tolka väderprognoser för specifika användningsfall.
Google strävar efter att dominera väderprognoser med maskininlärningsmodeller
Maskininlärningsmodeller tar över inom området för väderprognoser, från snabba ”hur länge varar detta regn” till 10-dagars prognoser, ända ut till prognoser för hela århundraden. Tekniken blir allt viktigare för klimatforskare samt appar och lokala nyhetsstationer. Google strävar efter att dominera fältet från nu till evigheten. DeepMinds ”nowcasting”-modeller betjänar den omedelbara prognosen. Dessa modeller tittar på nederbördskartor som en sekvens av bilder och försöker förutsäga hur formerna i dessa bilder kommer att utvecklas och förändras. Google-forskare visade nyligen upp en ny, något längre modell kallad MetNet-3, som förutsäger upp till 24 timmar i framtiden. Idag meddelar Google DeepMind forskare en ny utveckling inom ”medium-range”-skalan, vilket är 7-10 dagar i framtiden. Forskarna publicerade en artikel i tidskriften Science som beskriver GraphCast, som ”förutsäger väderförhållanden upp till 10 dagar i förväg mer exakt och mycket snabbare än industrins guldstandard för vädersimuleringssystem”.
OpenAI fortsätter att generera förlust trots stora investeringar från Microsoft
OpenAI, ett av de mest erkända namnen inom AI, har ökat sitt värde sedan lanseringen av ChatGPT för nästan ett år sedan. Trots detta har företaget fortfarande en lång väg att gå innan det kan bli självförsörjande eller till och med generera vinst. OpenAI har haft ett framgångsrikt år där det rapporterades att företaget fick 10 miljarder dollar i investeringar från Microsoft och släppte flera populära generativa AI-tjänster. Trots framgångarna har OpenAI fortsatt att generera förlust, trots de miljarder dollar som Microsoft har investerat i företaget. OpenAI:s VD, Sam Altman, har tidigare klagat över de enorma kostnaderna för att driva tjänster som ChatGPT.
Google DeepMind utforskar in-context learning förmågorna hos stora språkmodeller
Forskare från Google DeepMind undersöker in-context learning (ICL) förmågorna hos stora språkmodeller, specifikt transformatorer, tränade på olika uppgiftsfamiljer. Studien visar att transformatorer presterar bra i oövervakad modellval när förträningsdata täcker uppgiftsfamiljerna tillräckligt. Dock står de inför begränsningar och minskad generalisering när de hanterar uppgifter utanför deras förträningsdata. Modeller tränade på blandningar av funktionsklasser presterar nästan lika bra som de som tränats exklusivt på en klass. Forskningen belyser vikten av förträningsdata för noggrann modellval, särskilt i naturliga språkinställningar.
Google DeepMind presenterar banbrytande robotmodell RT-2
Google DeepMind har presenterat sin senaste skapelse, RT-2, en banbrytande Robotics-Transformer-modell. RT-2 är en betydande framsteg inom robotik, eftersom den kombinerar styrkorna hos både traditionell robotik och AI. Den är byggd på Transformer-arkitekturen, en djupinlärningsmodell som har revolutionerat uppgifter inom naturlig språkbearbetning. Genom att anpassa denna arkitektur till robotik har DeepMind skapat ett system som kan förstå och interagera med sin omgivning på ett mer sofistikerat och intelligent sätt.
Elon Musks AI-startup med en sassy chatbot kopplad till X
Elon Musk´s AI-startup xAI har publicerat sin första AI-modell, Grok, som är intimt kopplad till sociala medieplattformen X, som Musk köpte för ett år sedan för 44 miljarder dollar. Grok har realtidsåtkomst till data från X, vilket ger den ett stort fördel över andra modeller. Grok har också en personlighet, älskar sarkasm och svarar med humor. En tidig testversion av Grok avslöjades av xAI, som hävdar att den kan svara på kryddiga frågor som de flesta andra AI-system avvisar. Musk hoppas att Grok kommer att sticka ut på en allt mer trång marknad.
Elon Musks AI-företag xAI introducerar humoristiska AI ´Grok´
Elon Musks nya AI-företag, xAI, har introducerat sin första AI-teknik kallad ´Grok´. Grok är designad för att ha en känsla för humor och en rebellisk sida, och förväntas ge svar på ovanliga eller ´kryddiga´ frågor som andra AI-system kanske undviker. Inför den officiella lanseringen postade Musk ett exempel på Grok som svarade på en förfrågan om ett steg-för-steg-recept på kokain på X, tidigare känd som Twitter, med ett humoristiskt svar. Grok har direkt tillgång till X, vilket gör det tillgängligt för sociala medieplattformens toppabonnenter. Namnet ´Grok´ kommer från Robert Heinleins science fiction-roman ´Stranger in a Strange Land´ från 1961.
Kritiska strategier för tidig framgång inom AI
AI-revolutionen lockar en våg av mjukvaruingenjörer och dataforskare mot maskininlärning. Trots att generativa AI-applikationer är i framkant, sträcker sig maskininlärningens påverkan långt utöver text- och bildgenerering. Det finns anmärkningsvärda möjligheter inom flermodal AI inom medicin, tolkbarhet av ML-modeller och resurseffektiva modeller för edge ML. AI-industrin är på en imponerande bana, redo att överstiga en halv biljon dollar i utgifter till 2023 enligt IDC. Nyckeln till att navigera i detta dynamiska landskap är att odla en stabil grund i maskininlärningens grunder.
Vita huset vill veta vilka som använder AI-kluster och tränar stora språkmodeller
USA:s president Joe Biden har undertecknat en exekutiv order som kräver att operatörer av AI-kluster och modeller som överstiger vissa tröskelvärden rapporterar sina aktiviteter till regeringen. Kravet gäller endast de allra största ML-företagen och infrastrukturleverantörerna. Administrationen vill veta om utvecklingen av potentiella dubbelanvändningsmodeller, vilka säkerhetsåtgärder som vidtas för att skydda dem och vilka steg som tas för att förhindra missbruk. Vita huset vill också veta vilka företag som äger, planerar att äga eller bygger storskaliga AI-kluster, samt omfattningen av den utplacerade beräkningskraften och placeringen av anläggningarna.
Elon Musk avtäcker AI-verktyget Grok för sociala medieplattformen X
Elon Musk presenterade detaljer om sitt nya AI-verktyg ´Grok´, som kan koppla upp sig mot X (tidigare Twitter) i realtid. Verktyget kommer initialt att vara tillgängligt för X:s toppabonnenter. Musk, entreprenören bakom Tesla och SpaceX, menar att kopplingen till X ger en stor fördel jämfört med andra generativa AI-modeller. Grok kommer från romanen ´Stranger in a Strange Land´ från 1961 av Robert Heinlein och betyder att förstå något grundligt och intuitivt. När Grok lämnar tidig beta kommer det att vara tillgängligt för alla X Premium+ abonnenter.
Googles DeepMind introducerar Open X-Embodiment, en databas för robotfunktioner
Googles DeepMind-team har i samarbete med 33 forskningsinstitut introducerat Open X-Embodiment, en databas med robotfunktioner. Forskarna jämför systemet med ImageNet, den framstående databasen som grundades 2009 och nu innehåller över 14 miljoner bilder. Open X-Embodiment innehöll vid tillkännagivandet över 500 färdigheter och 150 000 uppgifter som samlats in från 22 robotmodeller. DeepMind tränade sedan sin RT-1-X-modell på data och använde den för att träna robotar i andra labb, med en framgångsgrad på 50% jämfört med tidigare metoder. Vincent Vanhoucke är ny i rollen som chef för Googles DeepMind-robotteam, men har varit på företaget i över 16 år.
Invigning av BAPS Swaminarayan Akshardham-templet och AI-säkerhetstoppmöte
BAPS Swaminarayan Akshardham-templet i Robbinsville, New Jersey, invigdes den 8 oktober 2023. Det är det största i sitt slag i västra halvklotet och det tredje Akshardham-komplexet efter de i Gujarat och Delhi. Byggprojektet på 180 hektar kostade 96 miljoner dollar och tog 15 år att slutföra. Templet har dock skadats av en federal räd 2021 och pågående rättsliga problem. President Biden undertecknade en exekutiv order för att främja ansvarsfull AI-utveckling. Dessutom hölls det första AI-säkerhetstoppmötet i Bletchley Park i Milton Keynes, Storbritannien.
AI-debatt intensifieras kring reglering och ´regulatory capture´
Två stora händelser har intensifierat debatten om reglering av artificiell intelligens (AI). Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak höll ett toppmöte om AI, vilket resulterade i ett avtal om säkerhetstestning av nya mjukvarumodeller. Samtidigt presenterade Biden-administrationen en verkställande order med regleringsinitiativ för AI, inklusive företagens åtagande att säkerhetstesta mjukvarumodeller. Kritiker menar att dessa försök att hantera AI har påverkats för mycket av företagsstödd ´doomerism´. Enligt denna teori använder företag som Google, Microsoft och OpenAI skrämselpropaganda om AI för att kväva öppen forskning och göra det för svårt för mindre startups att verka. Elon Musk, AI-finansiär och internet troll, gav också sina synpunkter, och hävdade att han ´håller med om de flesta´ regler men att regeringen bör spela en roll när allmänhetens säkerhet är i fara.
Elon Musk´s nya AI-startup xAI släpper sin första modell
Elon Musk meddelade att hans nya artificiella intelligensföretag, xAI, kommer att släppa en ny AI-modell på lördag till en ´utvald grupp´ användare. Detta kommer att vara den första utgåvan från Musks startup xAI, som han startade i juli efter att ha anställt forskare från OpenAI, Google DeepMind, Tesla och University of Toronto. Musk har uttryckt motstridiga ståndpunkter om AI tidigare. Han har varnat för att de generativa AI-modellerna som driver program som ChatGPT en dag kan utgöra ett existentiellt hot mot mänskligheten, men investerar också kraftigt i den unga industrin.
Elon Musk släpper ny AI-modell genom sitt nya företag xAI
Elon Musk meddelade att hans nya artificiella intelligensföretag, xAI, kommer att släppa en ny AI-modell på lördag till en ´utvald grupp´ användare. Detta släpp kommer att vara det första från Musks nya startup, xAI, som han lanserade i juli efter att ha anställt forskare från OpenAI, Google DeepMind, Tesla och University of Toronto. Musk har tidigare uttryckt motstridiga åsikter om AI, men investerar nu tungt i branschen och hoppas kunna använda tekniken i sina andra företag, inklusive Tesla, SpaceX och X.
Elon Musks AI-företag släpper sin första produkt
Elon Musks artificiella intelligensföretag, xAI, kommer att släppa sin första AI-modell på lördag, enligt en tillkännagivelse från Musk. Modellen kommer att släppas till en ´utvald grupp´ människor, men Musk gav inga detaljer om vilka som kommer att ha tillgång till modellen först eller vad modellen kommer att göra. Musk har tidigare sagt att han vill bygga ett företag som kan rivalisera med branschledare som DeepMind och OpenAI. Han har även uttryckt oro över de potentiella riskerna med AI för mänskligheten.
Världens första AI-säkerhetstoppmöte hålls på Bletchley Park
Bletchley Park, en gång hem för kodknäckare under andra världskriget, var värd för världens första AI-säkerhetstoppmöte. Representanter från 27 regeringar och ledande AI-företag deltog, inklusive Elon Musk och OpenAI:s VD Sam Altman. Rishi Sunak, som leder den brittiska regeringen, var värd för evenemanget. Diskussioner kring AI-säkerhet har ökat under året efter lanseringen av ChatGPT. Under toppmötet tillkännagav Sunak att AI-företag har gått med på att ge regeringar tidig tillgång till deras modeller för att utföra säkerhetsutvärderingar. Yoshua Bengio, en Turing-prisbelönt datavetare, har gått med på att leda en kropp som ska försöka fastställa den vetenskapliga konsensusen om risker och förmågor hos gränsöverskridande AI-system.
Storbritanniens premiärminister tillkännager överenskommelse för att testa AI-modeller
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak tillkännagav en ny överenskommelse under en tvådagars konstgjord intelligens (AI) toppmöte på Bletchley Park. I överenskommelsen, som undertecknats av Australien, Kanada, EU, Frankrike, Tyskland, Italien, Japan, Korea, Singapore, USA och Storbritannien, kommer åtta ledande teknikföretags AI-modeller att testas innan de släpps. De åtta företagen är Amazon Web Services, Anthropic, Google, Google DeepMind, Inflection AI, Meta, Microsoft, Mistral AI och Open AI. Sunak tillkännagav också ytterligare detaljer om en överenskommelse för att inrätta en internationell rådgivande panel om framstående AI-risker.
Lära att glömma - ett vapen mot skadlig AI
Under AI-toppen framhäver forskare problemet med att lära AI att glömma. Att omskola AI-program att ´glömma´ data är en mycket dyr och mödosam uppgift. Forskare hjälper till att hitta nya sätt att få AI-modeller, kända som djupa neurala nätverk (DNN), att glömma data som utgör en risk för samhället. Forskare vid University of Warwick och Google DeepMind leder denna forskning. Professor Peter Triantafillou har nyligen medförfattat en publikation ´Towards Unbounded Machine Unlearning´, som finns på förtrycks-servern arXiv. Han säger att DNN kan vara skadliga, till exempel genom att de tränas på data med fördomar, vilket sprider negativa stereotyper. De kan också innehålla data med ´felaktiga annotationer´ eller data som kränker individers privatliv.
Sam Altman och andra stora namn deltar i Storbritanniens AI-säkerhetstoppmöte; Sky News-reporter blåser omkull i stormen Ciaran
OpenAI:s VD Sam Altman är bland över 100 betydande personer på Storbritanniens säkerhetstoppmöte om AI, tillsammans med SpaceX, Tesla och X:s ägare Elon Musk, Google DeepMinds Demis Hassabis och USA:s vicepresident Kamala Harris. En Sky News-reporter blåste omkull live på luften när hon rapporterade från stormen Ciaran på den stormiga kusten av St Hellier, på ön Jersey. Kanalöarna har drabbats av allvarliga skador från stormen, med evakuering av människor och förstörda egendomar.
Storbritanniens Sunak leder samtal om AI-säkerhet på toppmöte
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak kommer att träffa representanter från USA, EU och FN för att diskutera de steg som behövs för att säkra AI, efter att han säkrat Kinas stöd för en internationell insats för att hantera riskerna med tekniken. Sunak leder samtal på den slutliga dagen av den första konferensen om AI-säkerhet på Bletchley Park i England innan ett samtal med teknikmiljardären Elon Musk i centrala London. Fokus kommer att ligga på ´likasinnade´ länder och företag som OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Microsoft, Meta och xAI. De kommer att diskutera planen för statligt stödda tester och utvärderingar av AI-modeller innan de släpps.
Kina, USA och EU samarbetar för att säkra artificiell intelligens
Kina har gått med på att samarbeta med USA, EU och andra länder för att gemensamt hantera riskerna med artificiell intelligens (AI) vid ett brittiskt toppmöte. Mer än 25 länder, inklusive USA och Kina, samt EU, undertecknade en ´Bletchley-deklaration´ som uppmanar länder att samarbeta och etablera en gemensam tillsynsstrategi. Deklarationen fokuserar på att identifiera gemensamma risker och bygga vetenskaplig förståelse för dem, samtidigt som man utvecklar tvärnationella policyer för att mildra dem. Wu Zhaohui, Kinas vice vetenskaps- och teknikminister, meddelade att Peking är redo att öka samarbetet kring AI-säkerhet.
Kamala Harris tar ledningen i global AI-styrning, Storbritannien halkar efter
USA:s vicepresident Kamala Harris har lagt fram sin vision för hur världen bör styra artificiell intelligens (AI), i samband med att Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak inledde en AI-händelse i Bletchley Park. Harris uppmanade det internationella samfundet att fokusera på hela spektrumet av risker med AI, inklusive befintliga hot som snedvridning och diskriminering. Harris talade för att USA:s sätt att närma sig AI bör vara förebilden för varje land, inklusive Storbritannien. Storbritannien anses ligga efter EU, Kanada och nu USA i att införa konkreta regler kring AI.
Internationellt toppmöte om AI-säkerhet på Bletchley Park
Delegater från 27 regeringar, inklusive Kina och USA, samlas på Bletchley Park för samtal om hur man ska reglera artificiell intelligens (AI). Det två dagar långa toppmötet, som Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak hoppas kommer att positionera landet som en ledare i den globala tävlingen att utnyttja och reglera AI, kommer att hållas på Bletchley Park, en lantegendom 80 km norr om London. Framtida generationer av AI-system kan påskynda diagnosen av sjukdomar, hjälpa till att bekämpa klimatförändringar och effektivisera tillverkningsprocesser, men presenterar också betydande faror när det gäller jobbförluster, desinformation och nationell säkerhet.
Google DeepMind-chef bemöter påståenden om AI-lobbying
Google DeepMinds VD, Demis Hassabis, har bemött påståenden från Metas AI-chef Yann LeCun att företaget använder AI:s hot mot mänskligheten för att kontrollera diskussionen om hur tekniken ska regleras. LeCun anklagade Hassabis och andra techchefer för att göra ´massivt företagslobbying´ för att säkerställa att endast ett fåtal stora teknikföretag kontrollerar AI. Hassabis svarade att han inte håller med om de flesta av LeCuns kommentarer och att det är viktigt att börja diskutera reglering av potentiellt superintelligent AI nu snarare än senare. Hassabis och James Manyika, Googles vice VD för forskning, teknik och samhälle, uttryckte även en önskan om internationell överenskommelse om hur man bäst kan hantera utveckling och reglering av AI.
Storbritannien håller toppmöte om artificiell intelligens
Storbritannien håller ett toppmöte om artificiell intelligens (AI) den 1 och 2 november. Mötet kommer att värd för regeringstjänstemän och företag från hela världen, inklusive USA och Kina. Premiärminister Rishi Sunak kommer att uttala sig om Storbritanniens roll i den globala diskussionen om AI och hur tekniken bör regleras. Toppmötet kommer att äga rum i Bletchley Park, en historisk plats norr om London. Målet med toppmötet är att hitta internationell samordning när det gäller etiska principer för utvecklingen av AI. Stora namn inom teknik och politik kommer att närvara, inklusive Microsofts president Brad Smith, OpenAIs VD Sam Altman och Google DeepMinds VD Demis Hassabis. Flera ledare har dock valt att inte delta, inklusive USA:s president Joe Biden och Kanadas premiärminister Justin Trudeau.
Rishi Sunak och Elon Musk diskuterar riskerna med AI
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak och världens rikaste man Elon Musk kommer att diskutera riskerna med artificiell intelligens (AI). Diskussionen kommer att äga rum på Musk-ägda X (tidigare Twitter) efter AI-säkerhetstoppmötet på torsdag. AI-säkerhetstoppmötet kommer att hållas den 1 och 2 november med syfte att analysera riskerna med AI och bygga internationell konsensus om dess säkra utveckling. Musk, som var instrumental i uppbyggnaden av AI-företaget OpenAI, har tidigare i år uppmanat till ett stopp i AI-utvecklingen, med hänvisning till potentiella risker för samhället.
AI spelar en central roll i kampen mot klimatförändringar
AI-initiativ tar alltmer plats i ansträngningarna för hållbarhet, genom att erbjuda innovativa lösningar på en rad ekologiska utmaningar. AI algoritmer förutspår energibehov, hanterar kraftdistribution från förnybara källor och förfinar strategier för energilagring. Google DeepMind har skapat ett AI-system som kraftigt ökat effektiviteten i Googles datacenter, vilket minskar energiförbrukningen med upp till 40%. AI används också för att bestämma optimala platser för vindkraftverk och solpaneler. AI används också i klimatmodellering, för att förstå och förutsäga klimatförändringarnas effekter. AI används även inom viltvård, smart jordbruk och för att svara på naturkatastrofer.
Globala ledare och teknikexperter samlas för toppmöte om AI-säkerhet
Ledare, teknikchefer och experter samlas på Bletchley Park för ett toppmöte om säkerhet inom artificiell intelligens (AI). Toppmötet kommer att diskutera ´frontier AI´-system, högpresterande modeller som kan utföra en mängd olika uppgifter. Bland deltagarna finns Rishi Sunak, Storbritanniens premiärminister, tekniksekreteraren Michelle Donelan, USA:s vicepresident Kamala Harris, Europeiska kommissionens president Ursula von der Leyen och Italiens premiärminister Giorgia Meloni. Teknikindustrin representeras av företag som Google DeepMind, OpenAI och Meta. Experter inkluderar två av de tre ´gudfäder´ till modern AI, Geoffrey Hinton och Yoshua Bengio.
Ledande AI-företag publicerar säkerhetspolicyer inför Storbritanniens AI-säkerhetstoppmöte
Företag som OpenAI, Google DeepMind, Anthropic, Amazon, Meta och Microsoft har publicerat sina säkerhetspolicyer i nio områden för AI-utveckling, på begäran av teknikminister Michelle Donelan. Detta sker inför Storbritanniens AI-säkerhetstoppmöte nästa vecka, där regeringen hoppas att dessa policyer ska informera diskussioner och uppmuntra till bästa praxis inom AI-gemenskapen. Regeringen vill etablera en uppsättning säkerhetsprocesser för AI-företag att följa. Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak meddelade också att landet ska inrätta ett ´världsförst´ AI-säkerhetsinstitut.
Storbritannien etablerar världens första AI-säkerhetsinstitut, säger premiärminister Rishi Sunak
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak meddelade att landet kommer att inrätta världens första institut för artificiell intelligens (AI) säkerhet. Syftet med institutet är att undersöka, utvärdera och testa nya typer av AI för att förstå vad varje ny modell är kapabel till, och utforska alla risker från sociala skador som snedvridning och desinformation till de mest extrema riskerna. Sunak vill att Storbritannien ska vara en global ledare inom AI-säkerhet, och skapa en roll efter Brexit mellan de konkurrerande ekonomiska blocken USA, Kina och EU. AI-företag, politiska ledare och experter kommer att samlas på Bletchley Park den 1-2 november för att diskutera AI:s säkra utveckling.
Storbritannien etablerar världens första institut för AI-säkerhet
Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak meddelade att landet kommer att inrätta världens första institut för artificiell intelligens (AI) säkerhet. Instituts uppgift blir att undersöka, utvärdera och testa nya typer av AI för att förstå vad varje ny modell kan göra, och att utforska alla risker, från social skada som snedvridning och desinformation till de mest extrema riskerna. Sunak vill att Storbritannien ska vara en global ledare inom AI-säkerhet och har sammankallat en global toppmöte nästa vecka för att diskutera riskerna med tekniken.
AI-teknik hotar röstskådespelares yrkesroll
Röstskådespelaren Allegra Clark upptäckte att hennes röst hade klonats och används i en sexuellt suggestiv video på TikTok, trots att hon aldrig hade spelat in den dialog som användes. Videons skapare hade använt en AI-verktyg från ElevenLabs för att klonera Clarks röst. Clark har bett ElevenLabs att ta bort ljudklippet och förhindra framtida kloning av hennes röst, men företaget har inte bekräftat att klippet skapades med deras teknik. ElevenLabs, som värderas till cirka 100 miljoner dollar och stöds av Andreessen Horowitz och Google DeepMinds medgrundare Mustafa Suleyman, är ett av de mest attraktiva röst-AI-företagen just nu. Flera röstskådespelare har uttryckt oro över hur AI kan påverka deras yrkesroll och hur deras röster används utan deras samtycke.
Forskare föreslår global AI-panel för säkerhet
Två ledande AI-forskare, Demis Hassabis från Google Deepmind och Mustafa Suleyman från Inflection AI, föreslår inrättandet av en global AI-panel för att säkerställa säkerheten kring artificiell intelligens. Forskarna jämför förslaget med FN:s klimatpanel IPCC, som sammanfattar och bedömer samlad kunskap om klimatet.
Midjourney: En guide till promptkommandon och parametrar för AI-bildgenerering
Midjourney är en betydande kraft inom AI-bildgenerering. Två väsentliga element ligger i hjärtat av detta verktyg: kommandon och parametrar. Dessa är inte bara kodrader eller konfigurationer; de är nycklarna till en värld där konst och innovation kolliderar. Midjourney promptkommandon är instruktioner som styr AI-systemets handlingar och vägleder bildgenereringsprocessen. De spelar en grundläggande roll i att forma den kreativa produktionen och interaktionen med AI-verktyget. Midjourney-parametrar spelar en avgörande roll för att anpassa bildgenereringsprocessen till din kreativa vision. Dessa parametrar gör det möjligt att finjustera olika aspekter av genereringen.
Storbritanniens regering har organiserat ett globalt toppmöte om artificiell intelligens (AI) som hålls den 1-2 november. Målet med toppmötet är att skapa internationell konsensus för att minska risken för farlig AI. Dock har toppmötet mött kritik då det inte verkar innehålla några konkreta åtgärder och dess fokus på potentiellt katastrofala scenarier med AI anses ignorera mer omedelbara risker och möjligheter. Dessutom har det framkommit att många ledande företag och investerare inom Storbritanniens inhemska AI-sektor inte har bjudits in, vilket har lett till missnöje.
AI kan omvandla läkemedelsupptäckten men medför etiska frågor
AI har potential att revolutionera läkemedelsupptäckten, men experter varnar för att det är kritiskt att hantera potentiella etiska och sociala rättvisefrågor. AI kan hjälpa forskare att finjustera vilka som kan svara bra på ett visst läkemedel, vilket ökar rättvisa och jämlikhet. Men det finns frågor kring skyddet av patientintegritet, hur noggrant det nuvarande samtyckessystemet är och hur forskare och kliniker utvecklar robusta patientgrupper som inte utesluter medlemmar av underrepresenterade grupper eller socialt missgynnade. Dessutom kan AI hjälpa till att sänka de enorma kostnaderna för läkemedelsupptäckten.
OpenAI släpper ny version av AI-konstgeneratorn DALL-E
Företag kan nu använda den senaste modellen av den populära AI-konstgeneratorn DALL-E som en del av sitt ChatGPT-konto, meddelar utvecklaren OpenAI. DALL-E 3 beskrivs av företaget som mer ´visuellt slående´ och ´skarpare´ jämfört med sin föregångare, med mer detaljerade bilder. Den nya träningsmodellen är nu tillgänglig för ChatGPT Plus och ChatGPT Enterprise-användare, och AI-verktyget kommer att finnas tillgängligt via API:et och i Labs senare i år. DALL-E 3 kan snabbt generera fotorealistiska bilder och grafik för användning och iteration via textbeskrivningar. OpenAI har också bekräftat att de arbetar på ett digitalt ägandebevisverktyg.
Storbritanniens AI-ambitioner är ´orealistiska´, varnar experter
Storbritanniens ambitioner att bli en global ledare inom artificiell intelligens (AI) är ´orealistiska´, varnar experter, och påpekar att juridiska hinder och brist på ekonomiska incitament utgör stora utmaningar. Storbritanniens regering planerar att hålla sin AI Safety Summit i november för att ta upp utmaningar och identifiera möjligheter som presenteras av maskininlärning och djupinlärningstekniker. Gästlistan inkluderar rapporterat USA:s vicepresident Kamala Harris och Google DeepMind VD Demis Hassabis. Enligt forskare från University of Cambridge är ett stort hinder bristen på datorkraft som krävs för att bygga generativa maskininlärningsmodeller. De föreslår att den brittiska regeringen istället bör prioritera tillämpningen av befintliga stora språkmodeller i olika sektorer för att stimulera inhemsk AI och ekonomisk tillväxt.
AI revolutionerar läkemedelsupptäckten, säger NVIDIA:s hälso- och sjukvårdschef
Generativ artificiell intelligens (genAI) revolutionerar sjukvårdsindustrin genom att omvandla läkemedelsupptäcktsprocessen, enligt Kimberly Powell, vice VD för sjukvård på NVIDIA. AI har potential att betydligt minska kostnaderna och påskynda tiden det tar att få ett nytt läkemedel till marknaden. NVIDIA har uppmärksammats för sina partnerskap för att främja genAI inom läkemedelssektorn, inklusive samarbeten med Evozyne och Atlas Meditech. NVIDIA har också lanserat NVIDIA Inception-programmet för att stödja mindre företag och startups att utnyttja AI.
Google-presidenten varnar för betydelsen av att få rätt på AI
Google-presidenten Matt Brittin varnar för att tekniken för artificiell intelligens (AI) är ´för viktig för att inte få rätt´. Han menar att om vi får det rätt, kan det bli enorma genombrott inom hälsa, potentialen för obegränsad, ren energi och ett samhälle där alla har möjligheter genom utbildning och kraftfulla, intelligenta verktyg. Google har gått samman med University of Cambridge för att finansiera forskning inom områden där tekniken kan ha inverkan, inklusive sjukvård, klimatförändringar och robotik.
Google DeepMind, Googles AI-laboratorium, använder sin AI-expertis på tre olika sätt för att ta itu med problemet med klimatförändringar, enligt Sims Witherspoon, DeepMinds ledare för klimatåtgärder. För det första kan AI hjälpa till att förstå klimatförändringar och de problem vi står inför genom bättre modeller för förutsägelser och övervakning. För det andra kan AI hjälpa till att optimera nuvarande system och befintlig infrastruktur. Till sist kan AI hjälpa till att accelerera banbrytande vetenskap, som exempelvis kärnfusion och plasma-kontroll.
Storbritannien värd för världens första globala AI-säkerhetstoppmöte
Storbritannien kommer att vara värd för världens första globala toppmöte om artificiell intelligens (AI) säkerhet nästa månad. Målet är att skapa en roll som skiljedomare mellan USA, Kina och EU inom en central tekniksektor efter Brexit. Toppmötet kommer att fokusera på det existentiella hot som vissa lagstiftare, inklusive Storbritanniens premiärminister Rishi Sunak, fruktar att AI utgör. Sunak, som vill att Storbritannien ska bli ett nav för AI-säkerhet, har varnat för att tekniken kan användas av brottslingar och terrorister för att skapa massförstörelsevapen.
Google DeepMind utvecklar UniSim, en AI-simulator för verkliga interaktioner
Forskare vid Google DeepMind, i samarbete med UC Berkeley, MIT och University of Alberta, har utvecklat en ny maskininlärningsmodell för att skapa realistiska simuleringar för att träna alla typer av AI-system. UniSim är ett generativt AI-system som skapar en ´universell simulator av verklig interaktion´. Trots att UniSim är i ett tidigt skede, visar det första steget mot att uppnå detta mål. UniSim kan visa sig vara en ovärderlig tillgång för områden som kräver komplexa verkliga interaktioner, som robotik och autonoma fordon. UniSim kan simulera visuella resultat av både hög nivå instruktioner, som ´öppna lådan´, och lågnivåkontroller, som ´flytta med x, y´. Denna simulerade data kan sedan fungera som tränings exempel för andra modeller som behöver datainsamling från verkliga världen.
Datorvetenskapsstudent vinner global tävling för att läsa text i koliserad skrift från Herculaneum
En 21-årig datorvetenskapsstudent, Luke Farritor, vid University of Nebraska-Lincoln har vunnit en global tävling för att läsa den första texten inuti en koliserad skrift från den antika romerska staden Herculaneum. Skriften har varit oläsbar sedan ett vulkanutbrott år 79 e.Kr. Farritor utvecklade en maskininlärningsalgoritm som har detekterat grekiska bokstäver på flera linjer av papyrusrullen, inklusive πορϕυρας (porphyras), som betyder ´lila´. Genombrottet kan öppna upp hundratals texter från det enda intakta biblioteket från grekisk-romersk antik.
DeepMind minskar anställningskostnaderna med 39% under 2022
AI-laboratoriet DeepMind, som ägs av Alphabet, minskade sina anställningskostnader med 39% förra året, enligt en nyligen inlämnad rapport till en brittisk regeringsmyndighet. Under 2022 var personal- och relaterade kostnader 594,5 miljoner pund (nästan 731 miljoner dollar), ned från 969,4 miljoner pund (nästan 1,2 miljarder dollar) 2021. Efter dessa nedskärningar meddelade DeepMind i januari att de skulle stänga sitt första internationella AI-forskningskontor i Edmonton, Kanada. DeepMinds vinst 2022 var cirka 60,9 miljoner pund (nästan 74,9 miljoner dollar), ned från 102,4 miljoner pund (nästan 126 miljoner dollar) 2021 - en minskning med mer än 40%.
Konferens med ledare inom AI och teknik
Daniela Amodei, medgrundare och president för Anthropic, Lila Ibrahim, operativ chef för Google DeepMind, och Pilar Manchón, senior direktör för ingenjörsforskning, forskningsstrategi vid Google AI och styrelsemedlem i Eventbrite, deltog i en konferens. Konferensen modererades av Maryam Banikarim, medgrundare av NYCNext, grundare och managing partner vid MaryamB och medordförande för Fortune MPW Summit.
AI-etikforskare varnar för riskerna med stora AI-system
AI-etikforskaren Ali Alkhatib varnar för att stora AI-system inte bör användas för allt. Företag gör stora påståenden om vad deras modeller kan göra, vilket kan orsaka betydande skada. De icke-samtyckande maktrelationerna i vilka stora AI produceras riskerar att försämra internet. AI-etiker är utmattade. Den snabba tillväxten av företag som OpenAI, Google DeepMind och otaliga startups ger huvudvärk till de människor som studerar och sätter standarder för tekniken. Alkhatib pekar på startupen Hugging Face som ett exempel på ett mer ansvarsfullt AI-företag.
Rapport om artificiell intelligens inom ny energimarknad till salu
Orbisresearch.com säljer nu rapporten ´Artificiell intelligens inom ny energimarknad - trender och insikter´. Rapporten ger en omfattande analys av den globala marknaden för artificiell intelligens inom ny energi, med fokus på statistiska resultat och konkreta data. Studien syftar till att samla och konstruera en högklassig, autentisk och pålitlig marknadsandelanalys som inkluderar nästan varje sektor av det globala företaget för artificiell intelligens inom ny energi. Rapporten inkluderar också en COVID-19-undersökning för att identifiera påverkan och störningar orsakade av utbrottet.
AI transformeras i sökandet efter utomjordiskt liv
Världsrymdveckan 2023 är här och det aktuella tillståndet för artificiell intelligens (AI) och dess inverkan på astronomi och rymdforskning granskas när rymdåldern firar sitt 66-årsjubileum. AI kan hjälpa människor att upptäcka utomjordiskt liv. Användningen av AI når kritisk massa och används nu i sökandet efter utomjordisk intelligens (SETI). Genom att använda maskininlärningsalgoritmer kan AI hjälpa till att identifiera signaler från andra världar. Genom att träna algoritmerna på kända signaler kan de identifiera och ignorera dessa, och flagga upp okända signaler för vidare undersökning av människor.
Röstskådespelares jobb hotade av AI-verktyg som kan klonar deras röster
Röstskådespelare möter hotet från generativa AI-verktyg som kan klonar deras röster och använda dem på sätt som de inte har godkänt. Röstskådespelaren Allegra Clark upptäckte att hennes röst hade klonats och använts i en sexuellt suggestiv scen i ett videospel, trots att hon aldrig hade spelat in dessa repliker. Videons skapare hade använt ett AI-verktyg kallat ElevenLabs för att klonas hennes röst. ElevenLabs, som värderas till cirka 100 miljoner dollar och stöds av Andreessen Horowitz och Google DeepMind medgrundaren Mustafa Suleyman, är ett av de hetaste röst-AI-företagen just nu. Dess teknik kräver bara mellan 30 sekunder till 10 minuters ljud för att skapa en nära identisk kopia av någons röst. Röstskådespelare är särskilt sårbara eftersom röster, trots att de är särskiljande, inte skyddas som immateriella rättigheter.
Google förbättrar AI-prestanda med Tensor G3-chip i Pixel 8
Google har presenterat Tensor G3-chipet, som är hjärtat i företagets nya Pixel 8-smartphone. Den främsta uppgraderingen av Tensor G3-chipet i Pixel 8 är dess förbättrade AI-prestanda. Google har lovat att detta kommer att vara det kraftfullaste Pixel-chipet hittills. Fokus för Tensor handlar inte om traditionella prestandamått, utan om att förbättra den mobila databehandlingsupplevelsen. Med varje flaggskepps-smartphone-release från Pixel 6-serien 2021 har Google introducerat en ny Tensor-processor. Googles tredje generation Tensor G3-chip fortsätter att flytta gränserna för maskininlärning på enheten.
Debatt om reglering av öppna grundmodeller för AI
Grundmodeller är centrala i det moderna AI-ekosystemet och har lett till snabb innovation, implementering och användning av kraftfulla AI-system. Utvecklare släpper ibland ´modellvikt´ för vissa grundmodeller, vilket gör att nästan vem som helst kan använda, granska och anpassa modellen. Dessa öppna grundmodeller, som Stable Diffusion 2, BLOOM, Pythia, Llama 2 och Falcon, har blivit kritiska för industrin. De har diversifierat och utvidgat marknaden för grundmodeller, vilket ger viktiga fördelar när det gäller tillgång, transparens och vetenskaplig upptäckt. Men de kan också introducera risker och bidra till skada om de antas i stor skala, vilket har lett till att vissa beslutsfattare kräver strikta restriktioner. Frågan om huruvida regeringar ska reglera öppna grundmodeller och hur de ska göra det har blivit central i pågående förhandlingar om AI-reglering.
OpenAI:s ChatGPT kan nu surfa på internet i realtid
OpenAI har tillkännagett att deras chattbot, ChatGPT, nu kan surfa på internet i realtid. Den nya funktionen, kallad Browse with Bing, innebär att ChatGPT inte är begränsad till data från före september 2021, vilket var när dess ursprungliga träningsdata avslutades. Funktionen är för närvarande endast tillgänglig för Pro och Enterprise-kunder, men OpenAI säger att den kommer att utökas till alla användare ´snart´. Detta är OpenAI:s andra försök att lansera live-surfning för ChatGPT. Företaget släppte funktionen i juni innan de snabbt drog tillbaka den, med motiveringen att den kringgick betalväggar och sekretessinställningar. Integrationen av live-surfning i ChatGPT markerar en vändpunkt för verktyget när det fortsätter att leda den växande paraden av AI-chattbotar och assistenter.
Forskare från Google DeepMind studerar instabilitet i träning av Transformer-modeller
En grupp forskare från Google DeepMind har utvecklat tekniker för att simulera och undersöka stabilitet och instabilitet vid träning av mindre skala Transformer-modeller. Studien fokuserar på två etablerade orsaker till instabilitet i träning som identifierats i tidigare undersökningar. Forskarna fann att dessa instabiliteter också uppvisas i mindre modeller, särskilt när höga inlärningshastigheter används. Genom att kombinera olika strategier kunde forskarna träna mindre modeller med konstanta förluster, även när inlärningshastigheterna varierar över flera storleksordningar.
Forskare utforskar användningen av transformerbaserad komprimering för förbättrad maskininlärning
Forskare från Google DeepMind och Meta AI & Inria har utforskat användningen av transformerbaserad komprimering i maskininlärning. De har visat att stora förtränade transformermodeller, även kända som grundmodeller, har utmärkt prestanda i en mängd olika prediktionsuppgifter. Dessa modeller har visat sig vara optimala för komprimering, särskilt i offline-miljöer. Forskarna har även visat att dessa modeller kan användas som generativa modeller och att skalning inte är en magisk lösning för att förbättra komprimeringsprestanda. De har också visat att tokenisering, som kan ses som en förkomprimering, inte generellt förbättrar komprimeringsprestanda.
NSA skapar ny AI-enhet för att hantera cybersäkerhetsutmaningar
USA:s National Security Agency (NSA) genomgår en omvandling till artificiell intelligens (AI). General Paul Nakasone, NSA:s chef, meddelade att myndigheten skapar en ny enhet för att ta itu med AI:s utmaningar inom cybersäkerhet. Det kommande AI Security Center kommer att vara NSA:s huvudnav för granskning och testning av AI för att främja säker design och införande av AI-verktyg för nationell säkerhet. Centret kommer också att hjälpa industrin att förstå hoten mot deras immateriella egendom och samarbeta för att förebygga och utrota hot. Det nya AI-teamet kommer att vara inom NSA:s Cybersecurity Collaboration Center, som används för att samarbeta med privata företag för att bekämpa utländska cyberhot.
Experter och lagstiftare diskuterar svårigheterna med AI-reglering
Under AI & Tech Summit 2023 diskuterades de snabbt framväxande riskerna och möjligheterna kring AI. Expertpanelen konstaterade att AI nu är en toppfråga som inte längre kan ignoreras, men att det fortfarande är svårt att reglera. Diskussionen kring AI har blivit mer brådskande och konkret, särskilt efter lanseringen av ChatGPT. Det finns dock fortfarande många utmaningar, inklusive den dåliga datan och de potentiella riskerna med energiförbrukning och diskriminering. Lagstiftare erkänner att de är långt ifrån att ha en omfattande reglering för AI, och det finns också hinder som en eventuell kommande regeringsstopp.
AMD:s VD tror att AI utvecklas för snabbt för etablering av konkurrensfördelar
AMD:s VD Dr. Lisa Su tror att AI utvecklas för snabbt för att några konkurrensfördelar ska kunna etableras. Trots att Nvidia har blivit den att slå inom AI, är fältet mer öppet än det kan verka. Su betonar att ingen enskild organisation har alla idéer och att en öppen ansats kan dra nytta av smarta utvecklare som vill accelerera AI. Google DeepMind VD Demis Hassabis håller med om att vi fortfarande är i början av AI-utvecklingen. AMD arbetar för att göra sin väg in i Nvidias värld. Trots en mindre försäljningsnedgång 2023, förväntas AMD:s försäljning återhämta sig med 21% 2024.
Google DeepMind nära att släppa kraftfull AI-modell som hotar OpenAI:s dominans
Google DeepMind är nära att lansera en ny AI-modell, Gemini, som kan hota OpenAI:s ChatGPT:s dominans. Gemini kommer inte bara vara en modell, utan en serie av modeller i olika storlekar, enligt DeepMind´s VD Demis Hassabis. Den kommer också att vara en ´multimodal´ modell, vilket innebär att den kan tolka och skapa både text och bilder som prompts. Det finns också indikationer på att Gemini kan överträffa befintliga modeller när det gäller problemlösning och planeringsförmågor. Google DeepMind har även fördelen av att ha tillgång till stora mängder data, inklusive YouTube-videor, Google Books och Google Scholar.
OpenAI uppgraderar sin AI-chatbot för röst- och bildinteraktion
OpenAI LP uppgraderar sin AI-drivna chatbot för att användare ska kunna prata med den och ha konversationer om bilder. Företaget har samarbetat med professionella röstskådespelare för att skapa fem olika röster med mänskliga namn som användare kan välja mellan. OpenAI arbetar också med Spotify på en pilot för sin nya Voice Translation-funktion, som kommer att låta poddare översätta sina podcasts till andra språk med sina egna röster. Den nya röstfunktionen kommer att lanseras för ChatGPT Plus och Enterprise-användare på iOS och Android under de kommande två veckorna. OpenAI har också utvidgat sina bildfunktioner, så att användare kan ta bilder och sedan fråga AI:en om vad de ser.
Google DeepMind utvecklar AlphaMissense-katalog med ny AI-modell
Forskare vid Google DeepMind har utvecklat en AlphaMissense-katalog med hjälp av en ny AI-modell med samma namn. Katalogen omfattar cirka 89% av alla 71 miljoner möjliga missense-varianter indelade i patogena eller benigna kategorier. En missense-variant är en genetisk mutation som resulterar i en enkel nukleotidsubstitution i en DNA-sekvens. AlphaMissense klassificerar endast databasen för proteinsekvens och strukturell kontext av varianter för att producera poäng mellan 0 och 1. Poäng 1 indikerar att strukturen är mycket troligt en patogen. Modellen överträffar alla andra metoder och modeller.
DALL-E 3 vinner över Midjourney i AI konstnärlig showdown
OpenAI har tillkännagivit DALL-E 3, den senaste versionen av deras AI-baserade visuella konstplattform, som inkluderar banbrytande funktioner som ChatGPT-integration. I en jämförelse mellan DALL-E 3 och den ikoniska AI-konstnären Midjourney, vann DALL-E 3 med 5 mot 3 i en serie utmaningar baserade på specifika bilduppmaningar. Trots att DALL-E 3 kommer att släppas för ChatGPT Plus och ChatGPT Enterprise-användare i oktober, har OpenAI redan släppt några DALL-E 3-skapelser. Artikeln noterar att dessa DALL-E 3-generationer är speciellt förberedda för tillkännagivandet.
Google DeepMind använder AI för att söka efter genetiska mutationer som orsakar sjukdom
Forskare har anpassat Google DeepMinds AI-nätverk för att söka efter genetiska förändringar kopplade till sjukdomar. Ett nytt verktyg baserat på AlphaFold-nätverket kan exakt förutsäga vilka mutationer i proteiner som sannolikt kommer att orsaka hälsoproblem. Detta AI-nätverk, kallat AlphaMissense, är ett steg framåt, men inte nödvändigtvis en revolution. AlphaMissense kommer att behöva genomgå noggrann testning innan det används i kliniken. DeepMind´s nätverk verkar överträffa andra beräkningsverktyg för att skilja varianter som är kända för att orsaka sjukdom från de som inte gör det.
Google DeepMind forskare vinner prestigefyllt vetenskapspris för AlphaFold
Forskarna bakom Google DeepMinds program AlphaFold, Demis Hassabis och John Jumper, har tilldelats ett av de mest prestigefyllda priserna inom vetenskapen för att ha löst en stor biologisk utmaning som stått olöst i ett halvt sekel. De delar på Lasker-priset för grundläggande medicinsk forskning, värt $250 000, för sin ”revolutionerande teknologi” för att förutsäga proteiners 3D-strukturer. Priset är anmärkningsvärt eftersom många Lasker-vinnare senare får Nobelpriset, vilket öppnar upp för möjligheten att AI-forskning för första gången kan vinna ett Nobelpris.
Google DeepMind katalogiserar 71 miljoner genetiska mutationer
Forskare vid Google DeepMind har katalogiserat 71 miljoner genetiska mutationer och kunnat klassificera deras risknivå. En tredjedel av dessa mutationer kan påverka proteinernas funktion och orsaka allvarliga sjukdomar. Forskarna använde sig av ett AI-verktyg, AlphaMissense, som kunde klassificera med hög sannolikhet vilken inverkan varianten kan ha på proteinets funktion. AlphaMissense kunde klassificera 89% av de 71 miljoner missense-varianterna den identifierade. Av dessa ansågs 57% sannolikt ofarliga och en tredjedel sannolikt patogena.
Google DeepMind introducerar AI-verktyg för att förutse genetiska mutationer
Google DeepMind har presenterat ett banbrytande verktyg, AlphaMissense, som använder artificiell intelligens (AI) för att förutsäga den potentiella skadan orsakad av genetiska mutationer. Verktyget fokuserar på ´missense´-mutationer, en typ av genetisk förändring där en enda bokstav inom den genetiska koden påverkas. AlphaMissense har genomgått rigorös testning, utvärderat dessa mutationer och gett förutsägelser för deras potentiella inverkan. Verktyget uppnådde en framgångsfrekvens på 89 procent med en anmärkningsvärd noggrannhetsgrad på 90 procent. Google DeepMind har gjort denna omfattande databas tillgänglig för forskare, vilket underlättar ytterligare forskning inom området.
Google presenterar Gemini, en konkurrent till GPT-4 AI-systemet
Sundar Pichai, VD för Google, meddelade Gemini, ett framtida AI-system som konkurrerar med Google GPT-4, vid Google I/O-utvecklarkonferensen i maj 2023. Gemini utvecklas av Google DeepMind-divisionen, inklusive Brain Team och DeepMind. Gemini kan hantera text, grafik och andra datatyper för mer naturliga diskussioner eftersom den är inställd på att vara multimodal. Google ger utvalda utvecklare tidig tillgång till Gemini via dess API för att integrera Gemini i en mängd olika applikationer. Pichai betonade att Gemini och framtida generationer kommer att bli universella personliga assistenter som är starkt integrerade i människors vardag.
DeepMind optimerar AI-modeller med mänsklig uppmuntran
Google DeepMind-forskare har utvecklat en teknik för att förbättra matematiska färdigheter i AI-språkmodeller som ChatGPT genom att använda andra AI-modeller för att förbättra instruktionerna. De fann att mänsklig uppmuntran förbättrade matematiska färdigheter dramatiskt. I en artikel kallad ´Large Language Models as Optimizers´ introducerade DeepMind forskare en metod kallad Optimization by PROmpting (OPRO) för att förbättra prestanda för stora språkmodeller som OpenAI´s ChatGPT och Googles PaLM 2. Denna nya metod använder naturligt språk för att vägleda stora språkmodeller i problemlösning.
ChatGPT-trafik återhämtar sig när skolan börjar, vilket bekräftar teorin om studentanvändning
När sommaren började sjönk trafiken till ChatGPT plötsligt. En teori var att studenter inte längre behövde AI-verktyget. Nu när skolan är tillbaka har trafiken återhämtat sig, vilket bekräftar teorin. Tidigare i år sjönk användningen av ChatGPT plötsligt. En hypotes pekade ut att miljontals studenter gick på sommarlov, så de behövde inte ChatGPT för att fuska, eller snarare forskning. Nu när skolan är tillbaka bekräftar data denna teori. Similarweb spårar veckovisa besök på OpenAIs ChatGPT-webbplats och trafiken har ökat kraftigt sedan skolorna öppnade igen. François Chollet, en AI-expert på Google DeepMind, påpekade detta nyligen. När sommaren började hoppade online-sökintresset i Minecraft, medan intresset för ChatGPT minskade. Nu när skolan är tillbaka har trenderna vänt.
OpenAI:s ChatGPT ser minskning av användare, lanserar företagscentrerad plattform
Sedan introduktionen i november 2022 har OpenAI:s ChatGPT, en chattbot baserad på stora språkmodeller, lockat miljontals användare globalt och visat artificiell intelligens (AI) potential för framtida användning. Trots den initiala populariteten har ChatGPT sett en nedgång i användare sedan maj 2023. OpenAI:s VD, Sam Altman, har lovat att öka intäkterna med lanseringen av en ny ChatGPT-plattform, ChatGPT Enterprise, som är företagscentrerad. Nedgången i ChatGPT-användare beror troligen på sommarskoleuppehållet och introduktionen av konkurrerande AI-chattbotar.
Interaktiv AI förvandlar hur vi interagerar med teknik, säger Google DeepMind-grundare
Mustafa Suleyman, medgrundare till Google DeepMind och nuvarande VD för Inflection AI, har delat sin vision om interaktiv AI i en intervju. Han tror att nästa fas av teknologisk revolution kommer i form av interaktiva robotar. Dessa robotar kommer inte bara att svara på fördefinierade kommandon, utan kommer att kunna utföra uppgifter som användarna tilldelar dem, inklusive att organisera andra program och människor för att uppnå dem. Suleymans företag, Inflection AI, har lanserat Pi chatbot, som tävlar med ChatGPT och fokuserar på att ge personliga råd och bättre kvalitetssamtal.
Investerare varnas för överhype kring AI-aktier
AI-teknikens framfart har lett till en stark ökning av AI-aktier, men investerare bör vara försiktiga. Nvidia har sett en fördubbling av sin omsättning tack vare ökad efterfrågan på AI-chip, och Oracle har upplevt stark tillväxt i sin molninfrastrukturdivision efter att ha spenderat miljarder på chipp för sina superkluster. Trots detta har de flesta företag som lovordar AI ännu inte sett någon betydande ekonomisk fördel. Istället för att satsa allt på en enda AI-aktie, föreslås en diversifierad approach genom att investera i flera olika aktier inom AI-sektorn. Ett alternativ är att köpa en AI-ETF, till exempel Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF.
AI revolutionerar vetenskaplig forskning
Forskare använder allt mer artificiell intelligens (AI) för att påskynda upptäckter och lösa komplexa problem. 2019 upptäckte forskare vid Massachusetts Institute of Technology (MIT) ett nytt antibiotikum, halicin, med hjälp av en AI-modell. AI har även använts för att förutsäga proteinstrukturer och påskynda komplexa datorsimuleringar, som vädermodeller. Dessutom har AI visat sig vara användbart för att automatisera och påskynda fysiska experiment och laboratoriearbete. Trots dessa framsteg varnar experter för att AI fortfarande har svårt att gå utöver det som redan är känt och att det finns vissa svåra problem som dagens mest framgångsrika AI-system ännu inte kan hantera.
Undersökning av Tidio avslöjar allmänna åsikter om AI-hallucinationer
Tidio har nyligen genomfört en undersökning för att bedöma allmänhetens åsikter om AI-hallucinationer. Resultaten visar en intressant blandning av rimlig försiktighet och stort förtroende för AI. AI-hallucinationer definieras bäst som fall där stora språkmodeller (LLM) genererar falsk information men presenterar den som äkta. Undersökningen samlade insikter från 974 deltagare av olika åldrar och bakgrunder. Enligt undersökningen vet 96% av befolkningen vad AI-hallucinationer är, och 86% har personligen upplevt dem. Trots detta uttryckte 72% att de litar på AI för att ge sanningsenlig data.
Indiskt forskningsteam utvecklar modell för att skapa melodisk musik med hjälp av djupinlärning
Ett forskningsteam från Indien har publicerat en studie om att skapa musik som människor verkligen njuter av med hjälp av djupinlärning. Forskarna föreslår en metod baserad på en flerlagers LSTM-modell och fokuserar på ABC-notation, en effektiv ASCII-musikalisk representation. Metoden använder en dataset som sammanfogar melodier från två instrument och fem kompositörer, bearbetat med heltalskodning och en-het-kodningstekniker. Modellen tränades över 150 epoker och uppnådde en betydande träningsnoggrannhet på 95%. Framtida strävanden kan inkludera avancerade tekniker för att förutsäga emotionella undertoner i musik genom ljudmönsteranalys.
AI överträffar människans originalitet i kreativitetstest
AI-verktyg som DALL-E och Midjourney används allt mer i kreativ produktion och har till och med börjat vinna priser för sitt kreativa resultat. Enligt en nyligen genomförd studie visar AI-baserad kreativitet ett löfte om att bara vara i början. Forskare testade AI:s kreativa förmågor genom att låta det utföra Torrance Tests of Creative Thinking, eller TTCT. Resultaten visade att AI, i det här fallet GPT-4, hamnade i topp 1 procent av testtagarna för originalitet i sina idéer. Detta markerar en av de första exemplen på att AI möter eller överträffar den mänskliga förmågan till originaltänkande.
TIME avslöjar sin första TIME100 AI-lista
TIME har avslöjat sin första TIME100 AI-lista, som presenterar de 100 mest inflytelserika personerna inom artificiell intelligens (AI). Listan erkänner individer vars bidrag formar AI-landskapet och dess långtgående inverkan på olika samhällsaspekter. Bland de framstående personerna på omslaget finns Sam Altman från OpenAI, Dario och Daniela Amodei från Anthropic, Demis Hassabis från Google DeepMind och andra framstående figurer från AI-gemenskapen. Listan inkluderar 43 VD:ar, grundare och medgrundare, som Elon Musk från xAI och Sam Altman från OpenAI. Bemärkningsvärt är att 41 kvinnor och icke-binära individer erkänns på listan.
Flera muslimska teknikexperter och tänkare på Time Magazines ´TIME100 AI List´
Flera muslimska teknikexperter och tänkare har tagit plats på Time Magazines första ´TIME100 AI List´, som lyfter fram de 100 mest inflytelserika personerna inom artificiell intelligens (AI). Lila Ibrahim, verksamhetschef för Google DeepMind, Mustafa Suleyman, VD och medgrundare för Inflection AI, Omar Al Olama, världens första minister för artificiell intelligens från Förenade Arabemiraten, och Rumman Chowdhury, VD och medgrundare för Humane Intelligence, har alla inkluderats i Time Magazines lista över de 100 mest inflytelserika personerna inom AI, som släpptes torsdagen den 7 september 2023.
Artificiell allmän intelligens kan överträffa mänsklig intelligens
Artificiell allmän intelligens (AGI) hänvisar till en typ av AI som kan förstå, lära sig och tillämpa kunskap över en mängd olika uppgifter, mycket som en människa. Till skillnad från smal AI, som är utformad för att utföra specifika uppgifter, har AGI flexibiliteten att överföra färdigheter och kunskaper från ett område till ett annat. OpenAI, ett ledande företag inom området, beskriver AGI som AI-system som överträffar mänsklig intelligens och kan prestera bättre än människor i de flesta ekonomiskt värdefulla arbeten. Microsofts VD, Nadella, har antytt att AGI kan vara mänsklighetens sista uppfinning, men varnar för riskerna med utvecklingen av AGI.
AI-forskningslabbet Imbue samlar in 200 miljoner dollar i serie B-finansiering
Imbue, det AI-forskningslabb som tidigare var känt som Generally Intelligent, har samlat in 200 miljoner dollar i en serie B-finansieringsrunda som värderar företaget till över 1 miljard dollar. Bland deltagarna finns Astera Institute, Nvidia, Cruise VD Kyle Vogt och Notion medgrundare Simon Last. Den nya finansieringsrundan tar Imbues totala insamling till 220 miljoner dollar, vilket gör det till ett av de bättre finansierade AI-startupsen på senare tid. Imbue lanserades i oktober förra året med ett ambitiöst mål: att undersöka grunderna för mänsklig intelligens som maskiner för närvarande saknar. Företagets tillvägagångssätt verkar ha förändrats något sedan dess. Istället för att släppa lös AI på 3D-världar utvecklar Imbue modeller som de anser vara ´internt användbara´ för att börja med, inklusive modeller som kan koda. Imbue tror också att kod är en viktig användningsfall utöver att möjliggöra för sitt team att bygga AI-appar i skala. Imbue säger att dess modeller är ´skräddarsydda´ för resonemang i den meningen att de tränas på data för att ´förstärka bra resonemangsmönster´, och använder tekniker som spenderar ´mycket mer beräkning under inferenstid´ för att komma fram till ´robusta slutsatser och åtgärder´.
AI21 Labs siktar på att bli mer framträdande i AI-sektorn efter att ha säkrat 155 miljoner dollar i finansiering
AI21 Labs, ett företag baserat i Tel Aviv, grundades 2020 och var ett av de första företagen att kommersiellt använda generativa AI-verktyg i stor skala. Företaget lanserade genast Wordtune, ett AI-baserat skrivverktyg som förstår sammanhang och mening. Trots att Wordtune blev populärt saknade det chatten som gjorde OpenAI´s ChatGPT populär. 2023 skryter AI21 Labs med några av världens mest sofistikerade storskaliga språkmodeller (LLM) - dess Jurassic-2-modeller dyker regelbundet upp på ´bästa av´-listor. Trots detta är företaget mest känt för Wordtune. Efter en finansieringsrunda på 155 miljoner dollar förra veckan, med deltagande från Nvidia och Google, är det tydligt att AI21 har för avsikt att bli mer framträdande, särskilt när det gäller att konkurrera med OpenAI om företagsinvesteringar.
Google lägger till AI-verktyg från Meta och Anthropic till sin molnplattform
Alphabet´s Google lägger till artificiell intelligensverktyg från företag som Meta Platforms och Anthropic till sin molnplattform. Google´s molnkunder kommer att kunna använda Meta´s Llama 2 stora språkmodell och AI-startup Anthropic´s Claude 2 chatbot. Google har även annonserat ett bredare tillgänglighet av sin Duet AI-produkt för kunder av sin Workspace produktivitetssvit. Google har också nya partnerskap med företag som GE Appliances och Fox Sports. Google meddelade att det gör förbättringar till sina egna AI-modeller och verktyg. Google Cloud meddelade en funktion som kommer att bädda in ett vattenmärke för att indikera att bilder skapades av artificiell intelligens.
Google DeepMinds medgrundare uppmanar till etiska försäljningar av Nvidia-chips
Mustafa Suleyman, medgrundare till Google DeepMind, menar att Nvidia-chips endast bör säljas till etiska AI-företag. Han föreslår att USA bör införa globala minimistandarder för användning av artificiell intelligens (AI) och att företag bör följa det åtagande som ledande AI-företag gjort till Vita huset. Suleyman, som också är VD för Inflection AI, har länge varit en förespråkare för strikt reglering av AI och uppmanar USA att införa skydd. Han tror att AI-modeller kommer att vara 100 gånger kraftfullare om bara två år.
US bör begränsa användningen av Nvidias AI-chip till etiska köpare, säger Google DeepMinds medgrundare
USA bör tillåta Nvidias artificiella intelligens (AI) chips endast till köpare som går med på att använda tekniken etiskt, enligt Google DeepMinds medgrundare Mustafa Suleyman. Han föreslår att USA bör införa globala minimistandarder för användning av AI. I juli gjorde AI-företag som OpenAI, Alphabet och Meta Platforms frivilliga åtaganden till Vita Huset för att implementera åtgärder för att göra tekniken säkrare. USA har utökat restriktioner för export av sofistikerade Nvidia och Advanced Micro Devices AI-chip bortom Kina till andra regioner inklusive vissa länder i Mellanöstern.
Google lanserar verktyg för att vattenmärka och identifiera AI-genererade bilder
Google har lanserat ett nytt verktyg för att vattenmärka och identifiera AI-genererade bilder. Verktyget, som kallas ´SynthID´, är utvecklat i samarbete med Google Cloud och Google DeepMind. SynthID är tillgängligt för ett begränsat antal Vertex AI-kunder som använder Imagen, en av företagets senaste text-till-bild-modeller. Verktyget infogar ett digitalt vattenmärke direkt i bildens pixlar, vilket gör det osynligt för det mänskliga ögat men detekterbart för identifiering. DeepMind påpekar att SynthID kvarstår även efter ändringar som att lägga till filter på bilder, ändra deras färger och komprimera dem.
Google testar AI-assistent för personlig livsrådgivning
Google testar en ny AI-assistent utformad för att ge personlig livsrådgivning, allt från karriärval till relationsproblem. Assistenten utvärderas noggrant av Googles DeepMind i samarbete med AI-utbildningsföretaget Scale AI. Över 100 experter med doktorsexamen inom olika områden har anlitats för att bedöma assistentens förmågor. Experterna har dock uttryckt oro över de potentiella nackdelarna med att förlita sig tungt på AI för viktiga livsbeslut. En talesperson för Google DeepMind klargjorde att den konfidentiella testningen överensstämmer med standardprocedurer för utveckling av säker och fördelaktig AI-teknik.
Brittiskt parlamentsutskott uppmanar regeringen att snabbt införa AI-lagstiftning
Ett brittiskt parlamentsutskott undersöker möjligheterna och utmaningarna kring artificiell intelligens (AI) och uppmanar regeringen att ompröva sitt beslut att inte införa lagstiftning för att reglera tekniken på kort sikt. Utskottet anser att regeringen bör agera med större brådska för att införa lagar för AI-styrning om ministrarnas ambitioner att göra Storbritannien till ett centrum för AI-säkerhet ska förverkligas. Utskottet oroar sig för att om Storbritannien inte inför någon ny lagstiftning om AI inom tre år riskerar regeringens goda intentioner att lämnas efter av annan lagstiftning, som EU:s AI-lag, som kan bli standarden.
Upphovsrätt, plagiering och utmaningar med AI-genererat innehåll
2023 är året för artificiell intelligens (AI), med verktyg som ChatGPT, Midjourney, DALL-E 2 och GitHub Copilot som radikalt förändrar hur professionella, inklusive utvecklare, designers och innehållsskapare, arbetar idag. Dessa tekniska förändringar påverkar hur människor organiserar sina rutiner. Ett exempel på detta är en låt med titeln ´Heart on My Sleeve´ som blev viral på TikTok, vilket ledde till att användare trodde att det var den senaste hiten från Drake. Men låten skapades inte av Drake eller någon annan mänsklig artist, utan av AI-programvara. Detta har inte bara väckt debatter om artisträttigheter, utan också belyst den djupa inverkan av AI på skaparekonomi.
Google förbättrar sin Vertex AI-plattform
Google har meddelat en rad betydande förbättringar av sin Vertex AI-plattform för att utrusta utvecklare med avancerade verktyg för att navigera i den snabbt växande världen av generativ AI-applikationer. Vertex AI är en maskininlärningsplattform som låter användare träna, distribuera och anpassa modeller och applikationer för olika datatyper och modaliteter. Plattformen kombinerar dataingenjörskap, datavetenskap och ML-ingenjörsarbetsflöden, möjliggör samarbete och skalbarhet med Google Cloud. Under sin Google Cloud Next-konferens avtäckte Google många framsteg som syftar till att stärka Vertex AI:s förmågor.
Google Deepmind lanserar verktyg för vattenstämpling och identifiering av AI-genererade bilder
Google Deepmind, i samarbete med Google Cloud, lanserar ett verktyg för vattenstämpling och identifiering av AI-genererade bilder. Verktyget, kallat SynthID, är tillgängligt i beta för utvalda användare av Vertex AI, Googles plattform för att bygga AI-appar och modeller. SynthID stöder endast Imagen, Googles text-till-bild-modell, som endast är tillgänglig i Vertex AI. Verktyget använder två AI-modeller, en för vattenstämpling och en för identifiering, som tränades tillsammans på en ´divers´ uppsättning bilder. DeepMind påstår att SynthID, som det utvecklade och förfinade tillsammans med Google Research, Googles forsknings- och utvecklingsteam, förblir på plats även efter ändringar som att lägga till filter, ändra färgerna och hög komprimering av bilder.
Google använder AI för att identifiera AI-genererade bilder
AI-genererade bilder är nu överallt, med tjänster som Midjourney som har över 14 miljoner användare. Det har väckts många frågor om upphovsrätt och lagliga problem kring dessa genererade bilder. Google har nu tagit ett intressant steg för att hitta ett sätt att avgöra om en bild har genererats med AI eller om bilden är ett digitalt verk skapat för hand. Processen kretsar mycket kring vattenmärken, vilka har använts för att identifiera digital konst och dess skapare. Google DeepMind används mycket i processen, men Google säger att det inte är ett ´ofelbart´ verktyg som kan identifiera ´extrem bildmanipulation´.
NVIDIA och Google Cloud samarbetar för att erbjuda nästa generations AI-infrastruktur
NVIDIA och Google Cloud har gått samman för att erbjuda den senaste infrastrukturen för nästa generations AI-beräkningsarbetsbelastningar, inklusive generativ AI och datavetenskap. De nya hård- och mjukvaruintegrationerna använder samma NVIDIA-teknik som Google DeepMind och Google forskningsteam har använt under de senaste två åren. Google Clouds ramverk för att bygga massiva stora språkmodeller (LLMs), PaxML, är nu optimerat för NVIDIA-besleunigad databehandling. PaxML gör det nu möjligt för utvecklare att använda H100 och A100 Tensor Core GPUs för avancerade och fullt konfigurerbara experiment och skalning. NVIDIA och Google har en lång historia av samarbete och dessa nya integrationer är de senaste i raden.
Google introducerar SynthID för ökad transparens i AI-genererade bilder
Google DeepMind har introducerat SynthID, ett verktyg för vattenmärkning/identifiering av generativ konst. Tekniken infogar ett digitalt vattenmärke, osynligt för det mänskliga ögat, direkt på en bilds pixlar. SynthID lanseras först till ett begränsat antal kunder som använder Imagen, Googles konstgenerator tillgänglig på dess svit av molnbaserade AI-verktyg. Syftet är att öka transparensen i AI-genererade bilder och minska risken för deepfakes. Google är det första av sju AI-företag som lanserar ett sådant system efter ett möte i Vita huset i juli.
Google introducerar AI-verktyg för att bekämpa falska bilder
Google har introducerat ett nytt verktyg, SynthID, för att bekämpa spridningen av falska bilder genererade av artificiell intelligens (AI). Verktyget infogar ett digitalt ´vattenmärke´ i bilden som är osynligt för det mänskliga ögat men kan upptäckas av en dator som har tränats för att läsa det. Detta vattenmärke är motståndskraftigt mot manipulering. Verktyget är för närvarande endast tillgängligt för betalande kunder av Googles molnbaserade datortjänster och fungerar endast med bilder som skapats med Googles bildgenereringsverktyg, Imagen. Google hoppas att detta verktyg ska bidra till att skapa ett system där de flesta AI-skapade bilder lätt kan identifieras med inbäddade vattenmärken.
AI kommer att omvandla affärsvärlden, men hur och hur snabbt är oklart
AI kommer att omvandla affärsvärlden, men det är oklart hur och hur snabbt. Generativ AI har ökat intresset, eftersom det är lätt att använda och kan hjälpa till med uppgifter som kodning och illustration. Men det har också medfört nya problem, inklusive dataskydds- och upphovsrättsfrågor, samt förorening av mediemiljön. Dessutom tenderar stora språkmodeller som ChatGPT och Bard att ´hitta på´ information. Trots dessa risker ser mindre företag möjligheter att störa större företag med AI. Det är oklart hur detta kommer att utvecklas de kommande åren.
Google investerar i generativ AI för att konkurrera med ChatGPT
Google har svarat på lanseringen av ChatGPT genom att investera i generativ AI, vilket resulterade i lanseringen av Google Bard och Gemini. Gemini är en samling stora språkmodeller som kombinerar GPT-4 med träningsmetoder från AlphaGo, vilket potentiellt kan göra Gemini till den mest dominerande generativa AI-lösningen. Google Gemini förväntas släppas hösten 2023 och trots att få detaljer är kända, har Google och Alphabets VD Sundar Pichai uttalat att Gemini är skapat för att vara multimodal och effektiv vid verktygs- och API-integrationer. Gemini ska också kunna generera text och kontextuella bilder och tränas på källor som YouTube-videotranskriptioner.
AI-företag i konflikt om tillgång till AI-modeller
I maj undertecknade VD:arna för tre framstående AI-laboratorier - OpenAI, Google DeepMind och Anthropic - ett uttalande där de varnade för att AI kan vara lika riskabelt för mänskligheten som pandemier och kärnvapenkrig. Många AI-företag och forskare argumenterar för begränsningar av vem som kan få tillgång till de mest kraftfulla AI-modellerna och vem som kan utveckla dem. De fruktar att skadliga aktörer kan använda AI-modeller för att skapa stora mängder desinformation som kan påverka valresultat. Men alla AI-företag håller inte med. Meta släppte nyligen Code Llama, en familj av AI-modeller byggda på Llama 2, Metas flaggskeppsmodell för stora språk, med extra träning för att göra dem särskilt användbara för kodningsuppgifter.
Ökad efterfrågan på AI-karriärer och dess påverkan på arbetsmarknaden
Karriärer inom AI, ML och datorseende har upplevt en ökning i efterfrågan och 2023 har varit allt om generativ AI. ChatGPT nådde en ny rekordnivå med 100 miljoner aktiva månadsanvändare i januari, vilket gör det till den snabbast växande konsumentapplikationen i historien. Enligt en undersökning av Advertising Week Europe är över en tredjedel av anställda rädda för att berätta för sin chef att de använder AI på jobbet. Enligt en studie från Microsoft fruktar 49 procent av arbetstagarna att de kommer att förlora sina jobb till AI. Enligt en rapport från McKinsey förväntas AI skapa 20 till 50 miljoner nya jobb globalt till 2030. Enligt en rapport från IBM´s Institute for Business Value (IBM IBV) kommer ´AI inte att ersätta människor - men människor som använder AI kommer att ersätta människor som inte gör det´. Kina, USA och Japan leder vägen inom AI-forskning. Bästa platserna att arbeta med AI i Europa är Storbritannien, Tyskland och Frankrike. Storbritannien är Europas ledare inom utveckling av AI-teknik. Tyskland och Frankrike är bundna med 4,4 procent av AI-verktygen utvecklade på deras territorier. Paris är den bästa platsen att arbeta inom sektorn, med en 30 procent högre koncentration av AI-experter än USA.
Google testar AI som kan ge livsråd
Google testar AI-assistenter som kan ge livsråd. Företaget vill ligga i framkant av AI-teknik och har nyligen presenterat ett nytt AI-sökverktyg som kan förkorta långa artiklar och förenkla kodning. Google meddelade i april att de sammanslår DeepMind med Brain team från Google Research. De två grupperna har nu slagit sig samman för att testa nya ambitiösa verktyg som kan omvandla generativ AI till en personlig livscoach. Google DeepMind har utvärderat generativ AI för att utföra cirka 21 olika typer av personliga och professionella uppgifter.
Google Gemini: Ett AI-projekt för att konkurrera med OpenAI´s ChatGPT
Google Gemini är ett kommande AI-projekt som syftar till att konkurrera med OpenAI´s ChatGPT-app. Gemini är en stor språkmodell (LLM) som kombinerar språkförmågorna hos GPT-4 och styrkorna hos AlphaGo-typsystem. Googles motiv bakom Gemini är att förbättra sina företagsbaserade produkter, utmana Microsoft och potentiellt främja utvecklingar inom medicinsk vetenskap. Släppdatumet och de slutgiltiga kapabiliteterna för Gemini är fortfarande okända. Google och DeepMind har försökt skapa en värdig konkurrent till ChatGPT-chatboten tidigare, med Google Bard som konkurrerar med ChatGPT. Men med det starka samarbetet mellan de två hoppas Google skapa Gemini för att till sist slå sin konkurrens.
Spänningen kring generativ AI är hög och teknologin anses vara på toppen av en teknologihypcykel. McKinsey menar att teknologin kan bidra med upp till $4,4 biljoner årligen till den globala BNP:n, medan Sequoia Capital tror att hela industrier kommer att störas. OECD menar att de rikaste ekonomierna står på randen till en AI-revolution. Trots detta finns det oro kring potentiella problem, som exempelvis chatbotars tendens att ´hallucinera´ svar, rättsliga problem kring upphovsrätt och ägande, samt miljöpåverkan och potentiella jobbförluster. Gary Marcus, professor emeritus vid New York University, menar att generativ AI kan bli en ekonomisk ´besvikelse´.
Google utvecklar AI ´livscoach´ för att konkurrera med OpenAI och Microsoft
Google arbetar på en ny AI-projekt - en digital ´livscoach´ som kan hantera över 21 uppgifter, inklusive att ge livsråd, brainstorma idéer, planera måltider och erbjuda handledningstips. Denna rörelse ses som Googles svar på OpenAI:s ChatGPT och Microsofts Bing Chat. Google DeepMind, företagets interna AI-forskningscenter, leder detta AI-projekt. Det finns också rykten om att Scale AI samarbetar med Google DeepMind om detta. Den nya AI:n syftar till att ge rekommendationer som förbättrar vår allmänna välbefinnande, även om den fortfarande är under utvärdering och kanske inte kommer att lanseras.
Google DeepMind testar AI-system för livscoaching och emotionellt stöd
Google DeepMind testar ett innovativt AI-system designat för att ge användare AI-baserad livscoaching och emotionellt stöd. Dessa verktyg kan fungera som personliga livscoacher, och erbjuda vägledning inom olika aspekter av användarnas liv, från mellanmänskliga relationer till planeringsinstruktioner och handledningstips. Denna nya utveckling indikerar Googles avsikt att utnyttja AI:s kraft för att förbättra användarnas liv, men med en medveten inställning till potentiella fallgropar. DeepMind är känt för sina banbrytande framsteg inom AI och nu ger de sig in på outforskad mark genom att skapa AI-verktyg som tar rollen som personliga livscoacher.
Google´s Gemini AI-modell kan utmana OpenAI´s dominans
Google planerar att lansera sin nästa generations AI-modeller under det nya projektet Gemini redan i höst. Gemini är tänkt att driva Googles befintliga AI-chatbot Bard och företagsappar som Google Docs och Slides. Google har tillgång till stora mängder data för att träna dessa AI-modeller, inklusive YouTube-videor, Google-böcker, en enorm sökindex och akademiskt material från Google Scholar. Gemini är också det första multimodala AI-systemet som kan hantera video samt text och bilder, till skillnad från GPT-4. Google förväntas presentera de nya modellerna nästa höst, och möjligen introducera en ny Gemini-driven chatbot eller uppgradera sin befintliga Bard chatbot.
Google testar AI-verktyg för livsrådgivning och terapi
Google testar ett internt AI-verktyg som förväntas kunna tillhandahålla individer med livsråd och åtminstone 21 olika uppgifter. Detta verktyg testades av arbetare för att bedöma Scale AI:s förmåga att ge denna AI-genererade terapi och rådgivningssession. Verktyget sägs också inkludera funktioner som talar till andra utmaningar och hinder i en användares vardagliga liv. Google DeepMind-talespersonen framhöll dock att isolerade provdata inte representerar företagets produktplan. Dessutom har Google tidigare varnat för att ta ´livsråd´ från AI, med motiveringen att detta kan skapa beroende och negativt påverka individens mentala hälsa.
Google arbetar på AI-verktyg för personliga råd
Tidigare i år slog Google samman sina två AI-team, DeepMind och Brain, för att bilda Google DeepMind. Nu rapporterar New York Times, via anonyma källor, att Google´s AI-team arbetar på verktyg som kan ge personliga råd till människor. Google samarbetar med en extern entreprenör, Scale AI, för att testa dessa personliga rådgivningsverktyg. Verktygen kan i framtiden erbjuda finansiella råd, handledning för att hjälpa människor att lära sig nya färdigheter, eller komma med nya hälso- och måltidsplaner. Men det finns en risk att människor kan bli för beroende av svaren från en AI-livscoach.
Google DeepMind och Brain samarbetar för att utveckla AI-verktyg
Googles forskningslabb, DeepMind, har slagits samman med dess artificiella intelligens (AI) team, Brain, för att utveckla ambitiösa nya verktyg som kan omvandla generativ AI till en personlig livscoach. Google DeepMind har arbetat på minst 21 olika typer av uppgifter, inklusive att ge användare livsråd, idéer, planeringsinstruktioner och handledningstips. Detta projekt visar Googles brådska att ligga före inom AI-industrin och dess ökande vilja att lita på AI-system med känsliga uppgifter. Trots dessa framsteg kommer Google att noggrant utvärdera verktygen innan man fattar ett beslut om att använda dem.
Forskare från Google Deepmind erbjuder enkla att använda strukturella primitiver
Data kan ses som att ha en struktur på olika områden som förklarar hur dess komponenter passar ihop för att bilda en större helhet. Denna struktur är oftast latent och ändras. I biologi kan liknande strukturer hittas. Trädbaserade modeller av RNA fångar den hierarkiska aspekten av proteinveckningsprocessen, medan monotona anpassningar används för att matcha nukleotiderna i RNA-sekvenser. Genomisk data delas också upp i sammanhängande grupper. Forskare från Google Deepmind erbjuder enkla att använda strukturella primitiver som kombineras inom ramen för JAX maskininlärningsramverk, vilket hjälper SynJax att lösa utmaningen.
OpenAI-chefen bär ´kärnvapen´ för att stänga av AI vid apokalyps
Sam Altman, VD för OpenAI, bär en ´kärnvapenliknande´ enhet i en blå ryggsäck som kan stänga av alla servrar som hostar företagets AI, ChatGPT, i händelse av en apokalyps. Altman har avfärdat rädslor för att den generativa AI:n en dag kan vända sig mot mänskligheten. Han har tidigare uttryckt oro för AI:s potentiella hot och har förberett sig för en eventuell ´världens ände´ genom att samla vapen, guld, kaliumjodid, antibiotika, batterier, vatten, gasmasker och land. Altman var en av flera ledare inom AI-branschen som undertecknade ett uttalande i maj om att minska AI:s utrotningsrisk bör vara en global prioritet.
Forskare arbetar med att införliva mänskligt fel och osäkerhet i maskininlärningssystem
Maskininlärning (ML), en gren av artificiell intelligens (AI), tillåter datorer att lära av data och göra förutsägelser eller beslut utan explicit programmering. Forskare från University of Cambridge, The Alan Turing Institute, Princeton University och Google DeepMind har arbetat med att införliva mänskliga fel och osäkerhet i ML-system. De använde CIFAR-10 bildklassificeringsdatasetet, som består av 60 000 bilder från 10 olika objektklasser. Forskarna utbildade flera ML-modeller med hjälp av människoannoterade data och utvärderade deras prestanda på en testuppsättning av bilder.
Alphafold revolutionerar forskningen med AI
I över ett halvt sekel har människor försökt kartlägga proteiners struktur. Nu har artificiell intelligens, i form av Google Deepminds AI-system Alphafold, nästan löst problemet över en natt. Miljontals forskare använder nu Alphafold för att ta sig an biologins svåraste utmaningar. Detta kallas för ett av de viktigaste datasamlingarna sedan kartläggningen av det mänskliga genomet och kommer att förändra biologin i grunden.
Forskning visar att AI-system behöver förstå mänsklig osäkerhet för att förbättra prestanda
AI-system misslyckas ofta med att förstå mänskligt fel och osäkerhet, särskilt i system där människor ger feedback till maskininlärningsmodeller. För att bättre ta hänsyn till osäkerhet i AI-applikationer där människor och maskiner samarbetar, har forskare från University of Cambridge, The Alan Turing Institute, Princeton och Google DeepMind arbetat för att minska klyftan mellan mänskligt beteende och maskininlärning. De modifierade en känd bildklassificeringsdataset för att individer skulle kunna ge feedback och uttrycka sin osäkerhetsnivå när de märker en specifik bild. Forskarna upptäckte att även om människor minskar de totala prestanda för dessa hybrid system, kan utbildning med osäkra etiketter öka deras förmåga att hantera tvetydig feedback.
Forskare arbetar med att införliva mänsklig osäkerhet i maskininlärningssystem
Forskare från University of Cambridge, The Alan Turing Institute, Princeton och Google DeepMind arbetar på att införliva mänsklig osäkerhet i maskininlärningssystem. Nuvarande AI-system misslyckas ofta med att förstå konceptet med osäkerhet och mänskligt fel, och antar att människor alltid är säkra och korrekta. Forskarna anpassade en bildklassificeringsdataset för att människor ska kunna ge feedback och indikera sin osäkerhetsnivå när de märker en bild. De fann att träning med osäkra etiketter kan förbättra systemens prestanda vid hantering av osäker feedback.
AI i fokus för teknikföretagens andra kvartalsrapporter
Investerare fokuserade starkt på artificiell intelligens (AI) under teknikföretagens rapportering av andra kvartalets resultat, i förhoppningen om att företag som Microsoft och Advanced Micro Devices kan dra nytta av AI på samma sätt som Nvidia har gjort. Microsofts VD, Satya Nadella, nämnde AI 48 gånger under företagets resultatrapport, en stor ökning från sex gånger året innan. Alphabet, tidigare Google, nämnde AI 47 gånger under sitt samtal, vilket är tre gånger så mycket som föregående år. Meta Platforms, tidigare Facebook, AMD, Amazon och Apple diskuterade också AI under sina respektive kvartalsrapporter.
Osäkerhet i resultat genererade av AI-modellen GPT-4
I år har storskaliga språkmodeller (LLMs) blivit fokus inom AI-området, med OpenAI:s ChatGPT och GPT-4 som vinner betydande popularitet. GPT-4 har visat imponerande prestanda inom naturligt språkförståelse och generering, logisk resonemang och kodgenerering. Dock har det upptäckts att GPT-4:s genererade resultat har en betydande mängd osäkerhet. Sherman Chann, en utvecklare, har analyserat detta problem i detalj i ett personligt blogginlägg och föreslår att osäkerheten i GPT-4:s genererade resultat orsakas av Sparse Mixture of Experts (MoE). Andra modeller som inte faller in i repetitiva onödiga loopar uppvisar också viss osäkerhet. Detta tyder på att opålitliga GPU-beräkningar också kan introducera en viss grad av slumpmässighet.
DeepMind: Framstående bidrag till AI-forskning
Det brittiska startup-företaget DeepMind, grundat av Demis Hassabis, Shane Legg och Mustafa Suleyman 2010, har stått i framkant för AI-utvecklingen. Efter att ha blivit uppköpt av Google 2014, har företaget spelat en nyckelroll i utvecklingen av tjänster som Google Search, YouTube och Gmail. 2023 slogs DeepMind samman med Google Research för att bilda Google Deepmind. Företaget har bidragit till betydande innovationer inom AI-forskning, inklusive AlphaFold, AlphaGo, WaveNet, Google Bard och RT-2.
Google DeepMind utvecklar robot som kan lära sig nya uppgifter
Sedan lanseringen har ChatGPT hjälpt människor med skrivande, kodgenerering och informationsåtervinning. Google DeepMind forskare har undersökt hur ett ChatGPT-liknande system kan påverka robotars förmåga att lära sig och utföra nya uppgifter. De utvecklade ett system kallat RT-2, som bygger på dess föregångare, RT-1. RT-1 kämpade med uppgifter den inte var uttryckligen tränad för, med endast en framgångsgrad på 32 procent. RT-2 förbättrar avsevärt denna siffra genom att framgångsrikt utföra nya uppgifter 62 procent av tiden. RT-2 tränades med två stora språkmodeller: PaLI-X, en vision och språkmodell med 55 miljarder parametrar, och PaLM-E, en inramad multimodal språkmodell med 12 miljarder parametrar. RT-2 representerar ett steg mot framtidens robotik, där robotar kan lära sig på farten och lösa oförutsedda problem.
Tusentals experter inom maskininlärning samlades på internationell konferens
Tusentals forskare inom maskininlärning, grundare och riskkapitalister samlades på Oahus sandiga stränder förra veckan för den internationella konferensen om maskininlärning. Bland de noterbara deltagarna fanns John Schulman, medgrundare till OpenAI och chef för dess förstärkningsinlärningsteam; OpenAI-forskaren Noam Brown, känd för att ha skapat den första AI:n som uppnått mänsklig prestanda i strategispelet Diplomacy; och Paige Bailey, en ledande produktchef på Google DeepMind. Deltagarna deltog i föredrag och presentationer av artiklar, surfade och drack ChatGPT-designade cocktails som en “Neural Network Negroni” på ett evenemang som OpenAI anordnade.
Internationella konferensen om maskininlärning lockar tusentals
Förra veckan ägde den internationella konferensen om maskininlärning rum i Oahu, vilket lockade tusentals forskare, grundare och riskkapitalister inom maskininlärning. Bland deltagarna fanns framstående personer som John Schulman, medgrundare av OpenAI och chef för deras förstärkningsinlärningsteam, Noam Brown, en OpenAI-forskare erkänd för att ha skapat den första AI:n att uppnå mänsklig prestanda i strategispelet Diplomacy, och Paige Bailey, en ledande produktchef på Google DeepMind. Konferensen erbjöd en mängd föreläsningar och presentationer av artiklar, vilket möjliggjorde för deltagarna att fördjupa sig i de senaste framstegen och forskningen inom maskininlärning. Dessutom hade deltagarna möjlighet att koppla av och njuta av Oahus sandstränder, samt ägna sig åt ChatGPT-designade cocktails, inklusive den populära ´Neural Network Negroni´, på ett evenemang som OpenAI anordnade. Ett av höjdpunkterna på konferensen var OpenAI:s monter, där deltagarna samlades för att lära sig om företagets senaste artikel om ´konsekvensmodeller´. Dessa modeller är en del av en ny familj av modeller som syftar till att förbättra effektiviteten i bildgenerering jämfört med diffusionsmodeller som driver bildgeneratorer som OpenAI:s Dall-e 2. Denna innovativa metod väckte betydande intresse och diskussion bland konferensdeltagarna. Den internationella konferensen om maskininlärning fungerar som en kritisk plattform för kunskapsdelning, nätverkande och samarbete inom maskininlärningsgemenskapen.
Forskare gör framsteg i utvecklingen av AI som kan efterlikna mänskligt lärande
Vetenskapsmän vid Ohio State University har gjort betydande framsteg i utvecklingen av artificiell intelligens (AI) som kan efterlikna mänskligt lärande. De presenterade sina resultat på en konferens om maskininlärning i Honolulu, där de diskuterade konceptet ´kontinuerligt lärande´. Detta tillåter en dator att kontinuerligt förvärva nya färdigheter utan att glömma tidigare inlärd kunskap, liknande hur människor bygger på tidigare erfarenheter. Forskarna tror att deras arbete för oss närmare utvecklingen av AI som kan uppvisa livslångt, mänskligt liknande lärande. Konferensen presenterade också andra framstående presentationer, inklusive ett team på MIT och Google.
Framsteg inom artificiell intelligens som efterliknar mänskligt lärande
Forskare från Ohio State University har gjort framsteg i utvecklingen av artificiell intelligens (AI) som kan efterlikna mänskligt lärande. De utforskade konceptet ´kontinuerligt lärande´, där en dator kan förvärva nya färdigheter utan att glömma tidigare kunskap. Forskarna upptäckte att artificiella neurala nätverk, likt människor, behåller information bättre när de tränas på olika och olikartade uppgifter. Forskningens ledare, Ness Shroff, menar att deras arbete bana väg för intelligenta maskiner som kan lära sig och anpassa sig som människor.
Google använder AI för att effektivisera robotar
Google utvecklar robotar för att utföra uppgifter snabbare och mer effektivt genom teknik som AI-chattbotar som Bard, ChatGPT, Claude 2 och andra. Robotics Transformer 2 (RT-2) är en ´första i sitt slag vision-språk-aktion (VLA) modell´, enligt Vincent Vanhoucke, chef för robotik på Google DeepMind. RT-2 tränar på text- och bilddata från webben för att direkt producera robotiska handlingar. Google ser AI som en central del i sin verksamhet och robotik är bara ett annat område där AI-modeller kan förändra hur snabbt tekniken blir smartare. Den industriella robotikindustrin värderas för närvarande till 30 miljarder dollar och förväntas nå 60 miljarder dollar år 2030.
Google DeepMind presenterar första robot AI-modellen som kan känna igen skräp och utföra komplexa åtgärder
Google DeepMind har presenterat Robotic Transformer 2 (RT-2), en vision-språk-aktion (VLA) modell som kan identifiera skräp och utföra komplexa åtgärder. RT-2 använder data från internet för att förbättra robotkontroll genom vanliga språkkommandon. Målet är att skapa allmänna robotar som kan navigera i mänskliga miljöer. RT-2 använder ett stort språkmodell som har tränats på text och bilder som hittats online. RT-2 kan tillåta en robot att känna igen och kasta bort skräp utan att ha blivit specifikt tränad att göra det. RT-2 använder sin förståelse av vad skräp är och hur det vanligtvis kasseras för att styra sina handlingar. I över 6000 tester presterade RT-2 lika bra som sin föregångare, RT-1, på uppgifter som den tränats för, men nästan fördubblade sin prestanda till 62 procent jämfört med RT-1: s 32 procent i nya, ´osynliga´ scenarier.
Google presenterar ny AI-driven robotmodell
Google har nyligen presenterat sin nya robotmodell, RT-2, som kombinerar artificiell intelligens-teknologi med robotteknik. RT-2 kan utföra uppgifter som tidigare varit omöjliga för robotar, exempelvis att plocka upp en specifik leksaksfigur från ett bord efter att ha fått instruktionen ´plocka upp det utdöda djuret´. Denna förmåga har möjliggjorts genom att Google har börjat integrera toppmoderna språkmodeller i sina robotar, vilket har gett dem en form av artificiella hjärnor. Detta har gjort robotarna mycket smartare och gett dem nya förmågor att förstå och lösa problem. Trots att robotar fortfarande inte har samma fingerfärdighet som människor och misslyckas med vissa grundläggande uppgifter, representerar Googles användning av AI-språkmodeller för att ge robotar nya färdigheter ett lovande genombrott, enligt Ken Goldberg, en robotikprofessor vid University of California, Berkeley.
Sundar Pichai och Google står inför sitt 160 miljarder dollar-dilemma
Alphabet VD Sundar Pichai avslöjade nya AI-funktioner på företagets årliga I/O-utvecklarkonferens. Dessa inkluderar en ny Gmail-funktion som automatiskt skapar hela e-postmeddelanden baserat på en textprompt och ett AI-drivet realistiskt 3D-förhandsgranskningsverktyg i Google Maps. Pichai talade också om det kraftfulla PaLM 2 stora språkmodell (LLM) som ligger till grund för mycket av denna teknik, inklusive Bard, Googles ChatGPT-konkurrent. Han nämnde en kraftfull familj av AI-modeller under utveckling, kallad Gemini, som kan utöka AI:s inverkan och dess risker. Google står dock inför utmaningen att omvandla sin traditionella sök- och annonsdrivna affärsmodell till AI-chattbots, som hotar att kannibalisera Googles traditionella sökning.
Elon Musk anställer AI-säkerhetsexpert Dan Hendrycks för sitt nya företag xAI
Elon Musk har anställt Dan Hendrycks, en maskininlärningsforskare och direktör för den ideella organisationen Center for AI Safety, som rådgivare till sitt nya företag, xAI. Center for AI Safety sponsrade ett uttalande om AI-risk i maj som undertecknades av VD:arna för OpenAI, DeepMind, Anthropic och hundratals andra AI-experter. Organisationen får över 90% av sin finansiering via Open Philanthropy, en ideell organisation som drivs av ett par (Dustin Moskovitz och Cari Tuna) framstående inom den kontroversiella Effective Altruism (EA) rörelsen. Musks anställning av Hendrycks är betydelsefull eftersom det är det tydligaste tecknet hittills på att fyra av världens mest kända och välfinansierade AI-forskningslaboratorier - OpenAI, DeepMind, Anthropic och nu xAI - för fram dessa existentiella riskidéer, eller x-risk, om AI-system till mainstream-publiken.
Experter inom artificiell intelligens (AI) har uttryckt oro över den snabba utvecklingen av AI-teknologi och uppmanar regeringar att reglera denna. USA och EU arbetar på en frivillig uppförandekod för AI-industrin, och Kanada har deltagit i detta arbete. Kanadas innovationsminister François-Philippe Champagne har varit direkt involverad i utvecklingen av en internationell AI-uppförandekod. Efter introduktionen av OpenAI´s ChatGPT förra hösten kallade Champagne till ett ´brådskande möte´ med Rådet för Artificiell Intelligens. En grupp parlamentariker och senatorer spenderar sommaren med att träffa de inblandade i AI och blir informerade om frågorna. När parlamentet återsamlas på hösten kommer industrin att börja studera Bill C-27, en sekretesslag som har en sektion inriktad på AI.
Stora teknikföretag gör AI-chattbot-teknik mer tillgänglig
Stora spelare som Microsoft, Google och OpenAI gör AI-chattbot-teknik mer tillgänglig för allmänheten. Apple använder redan sin chattbot internt för att hjälpa sina anställda. Meta visade denna vecka med den kommersiella lanseringen av sin andra generationens Llama-modell att AI-utvecklingen går i rasande fart. OpenAI har uppdaterat sin API efter klagomål från användare. Sergey Brin, Googles grundare, har återvänt till Google för att hjälpa till att bygga Googles Gemini AI-modell. De sju största AI-företagen har lovat Vita huset att de kommer att utveckla AI ansvarsfullt. ChatGPT har nu en ny funktion som gör att den kan komma ihåg vem du är och vad du vill. Samsung testar möjligen ChatGPT-sammanfattningar för sin webbläsare. Google lägger till nya funktioner i sin Bard AI-chattbot, inklusive möjligheten för Bard att tala sina svar till dig och svara på frågor som också inkluderar bilder. Anthropic´s ´vänliga´ AI-chattbot, Claude, är nu tillgänglig för fler människor att prova.
AI-modeller som GPT-4 visar lovande resonemangsförmåga
2017 publicerade DeepMind, nu Google DeepMind, en banbrytande artikel om deras AI-algoritm, AlphaZero. AlphaZero hade bemästrat spel som schack, shogi och Go till övermänskliga nivåer utan mänsklig instruktion. Idag gör OpenAI:s GPT-4 avtryck. GPT-4 är en kraftfull multimodal modell som kan hantera både text- och bildinmatningar. Användare kan få tillgång till denna avancerade modell mot en månatlig avgift. Forskare har utvärderat GPT-4 och liknande modeller på tester för resonemangsförmåga, med lovande resultat. Frågan uppstår om modeller som GPT-4 är stegstenar mot artificiell generell intelligens (AGI) eller superintelligenta maskiner.
AI-modeller visar tecken på resonemangsförmåga
År 2017 gjorde det brittiska AI-företaget DeepMind, nu känt som Google DeepMind, rubriker med sin algoritm AlphaZero. Denna algoritm lärde sig själv att spela spel som schack, shogi (japansk schack) och Go till övermänskliga nivåer utan någon instruktion. Sex år senare testas OpenAI:s GPT-4, den mest kraftfulla stora multimodala modellen, av en vän till mig. GPT-4 kan analysera information och dra slutsatser om var karaktärer i en berättelse tror att en papegoja befinner sig. GPT-4:s svar utmanar antagandet att stora språkmodeller som GPT-4 saknar resonemangsförmåga och hävdar att de kan utföra åtminstone en viss nivå av resonemang.
AI-algoritmen AlphaZero och GPT-4 visar övermänsklig prestanda och resonemangsförmåga
2017 publicerade forskare vid det brittiska AI-företaget DeepMind en studie om deras nya algoritm, AlphaZero, som lärde sig att spela flera spel till övermänsklig standard utan någon instruktion. AlphaZero uppnådde inom 24 timmar en övermänsklig nivå av spel i schack och shogi (japanskt schack) samt Go, och besegrade övertygande ett världsmästarprogram i varje fall. Nyligen har en vän till artikelförfattaren experimenterat med GPT-4, OpenAI:s mest kraftfulla stora multimodella modell, som visar förmåga till resonemang. Dessa modeller kan vara ett steg mot AGI (artificiell allmän intelligens) - ´superintelligenta´ maskiner.
AI kan omforma vetenskapen, säger före detta Google VD
Före detta Google-chefen Eric Schmidt säger att artificiell intelligens (AI) har potential att göra vetenskapen mycket mer spännande och igenkännbar. Han påpekar att Nvidia skapar en digital tvilling av jorden, Earth-2, som kommer att använda en AI-modell för att förutse extremt väder snabbare och mer exakt än befintliga metoder. I hälsosektorn har FDA redan godkänt 523 enheter som använder AI, 75% av dem är för radiologi. AI kan frigöra forskare från begränsningar och fördomar som påverkar deras arbete, vilket gör att de kan utforska mer innovativa och riskfyllda hypoteser.
OpenAI skapar team för att hantera ´superintelligenta´ AI-system
AI-forskningsorganisationen OpenAI utvecklar ´superintelligenta´ AI-system och har därför skapat ett nytt team för att hantera kraftfulla AI-system som kan överträffa människor inom 10 år. Sutskever och Leike har nyligen betonat behovet av att hitta metoder för att reglera superintelligenta AI eftersom det saknas mekanismer för att stoppa sådana AI från att bli skurkaktiga. För att lösa detta problem skapar OpenAI Superalignment-teamet, som kommer att ha tillgång till 20% av företagets datorförmåga. De siktar på att hantera de grundläggande tekniska svårigheterna som är förknippade med superintelligent AI-kontroll under de kommande fyra åren.
Forskare utvecklar LLMs som verktygsskapare för att förbättra problemlösning och effektivitet
Forskare från Google Deepmind, Princeton University och Stanford University har utvecklat ett system där stora språkmodeller (LLMs) kan skapa sina egna verktyg för att lösa problem och öka effektiviteten. Systemet, kallat LLMs As Tool Makers (LATM), består av två faser: 1) skapa verktyg: En LLM, ofta kallad verktygsbyggare, skapar verktyg (implementerade som Python-funktioner) för ett specifikt jobb. 2) verktygsanvändning: En andra LLM, känd som verktygsanvändaren, använder verktygen för att hantera nya uppgifter. LATM kan tilldela arbete till den mest kvalificerade LLM vid varje steg och minskar den genomsnittliga beräkningskostnaden för att hantera flera jobb samtidigt som problemlösningsförmågan förbättras. Forskarnas tester visar att LATM kan prestera lika bra som mer resurskrävande modeller samtidigt som det är mer kostnadseffektivt.
OpenAI kan lämna EU på grund av strikta lagar
Sam Altman, VD för ChatGPT-skaparen OpenAI, säger att företaget kan dra sig ur EU om det tvingas följa dess strikta lagar. Altman deltog i en paneldiskussion vid University College London där han nämnde att ChatGPT-skaparen kanske måste lämna Europa på grund av vad han anser vara omöjliga regleringar. OpenAI:s stora språkmodeller (LLMs) kan klassas som ”högrisk” enligt EU:s regelverk, vilket skulle innebära betydligt strängare regler. Altman tycks inte vara orolig för att LLMs används för desinformation och felaktig information, utan menar att ansvaret istället bör ligga på sociala medieplattformar där sådan information sprids.
AI-ledare deltar i årets Bilderberg-möte
Några av de största namnen inom artificiell intelligens (AI) kommer att delta i årets upplaga av det hemliga Bilderberg-mötet i Lissabon, Portugal, som pågår från torsdag till söndag. Omkring 130 deltagare från 23 länder förväntas delta i det privata evenemanget. Bland deltagarna finns flera höga chefer från teknikföretag som är involverade i AI, inklusive OpenAI:s VD Sam Altman, Microsofts VD Satya Nadella, Google DeepMinds chef Demis Hassabis och tidigare Google VD Eric Schmidt. Diskussionerna är inte öppna för pressen och styrs av Chatham House-reglerna, vilket innebär att deltagarna inte får avslöja talarens identitet eller koppla dem till några kommentarer.
