스스로 진화하는 AI의 시작: 자동화된 개발의 미래 탐색

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자가 진화하는 AI의 시작: 개발 자동화의 미래가 여기에 있습니까?

인공지능 ( AI )이 계속 해서 발전하고 우리 삶의 거의 모든 측면과 얽히면서 다음과 같은 질문이 떠오르게 됩니다. 스스로 진화하는 AI 시대가 곧 도래할까요? 그렇다면 기술 과 AI 자체의 개발 과정과의 관계를 어떻게 바꿀 것인가?

AI 개발 현황

현대 환경에서 인공 지능 시스템의 개발은 노동집약적인 과정입니다. 이 노동의 대부분은 역설적으로 반직관적입니다. AI가 대부분의 작업을 자동화하겠다고 약속하는 시대에 자체 생성은 여전히 ​​수동적입니다.

 

데이터 과학자와 AI 엔지니어는 데이터 정제, 하이퍼파라미터 미세 조정 , 코드 또는 하드웨어 최적화 와 같은 작업에 상당한 노력을 기울입니다 . 하지만 AI가 자신의 진화에 대한 부담을 짊어질 수 있다면 어떨까요?

autoML의 부상

autoML을 입력하세요. 이 기술은 AI 개발 의 지루한 많은 단계를 자동화할 것을 약속합니다 . autoML은 기본적으로 AI를 활용하여 다양한 개발 프로세스에서 최적의 솔루션을 찾습니다. 약속? 기계 학습 파이프라인 에서 인간의 개입을 최소화하여 더 효율적 이고 잠재적으로 더 효과적인 AI 시스템을 만듭니다.

 

Google 과 같은 회사가 이러한 움직임의 최전선에 있습니다. [Google의 autoML]( https://cloud.google.com/automl ) 및 Cloud AutoML Vision과 같은 도구를 사용하면 기계 학습 모델을 설계하고 미세 조정하는 프로세스가 더욱 간소화됩니다.

인공 초지능(ASI)을 향하여

autoML 및 유사 기술의 잠재력을 추정하면 여러 분야에서 인간의 전문 지식을 훨씬 능가하는 지적 능력을 갖춘 AI인 인공 초지능(ASI)의 개념에 한 걸음 더 가까워집니다 . 이 AI는 작업을 수행할 뿐만 아니라 인간의 개입 없이 스스로 개선하고 재조정하며 진화합니다.

 

그러나 ASI의 등장으로 인해 중요한 고려 사항이 발생했습니다. ASI의 기능은 무한할 수 있으므로 통제 , 윤리 및 안전 과 관련된 문제가 발생할 수 있습니다 .

잠재적인 부작용에 대한 계획

AI 개발 자동화의 지평이 가까워짐에 따라 잠재적인 부작용이나 과제에 대한 강력한 대응 계획을 세우는 것이 필수적입니다. 고려 사항은 다음과 같습니다.

 

– 제어 메커니즘 : 원치 않는 AI 동작을 방지하기 위해 안전 장치가 마련되어 있는지 확인합니다.

 

– 윤리적 고려 사항 : 특히 인간의 삶이나 환경에 영향을 미치는 결정을 내릴 때 AI가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것에 대한 경계를 설정합니다.

 

– 투명성 : AI의 의사결정 과정을 인간이 투명 하고 이해할 수 있도록 만듭니다.

 

– 정기 모니터링 : 자동화 를 하더라도 AI가 의도한 대로 작동하는지 확인하기 위해서는 지속적인 모니터링이 필수적입니다.

결론적으로

스스로 진화하는 AI 시대가 아직 완전히 실현되지는 않았을지 모르지만, 우리는 이를 향해 나아가고 있다는 사실은 부인할 수 없습니다. 우리가 더 가까이 다가가면서 연구자, 정책 입안자, 대중이 적극적으로 문제를 해결하고 이 기술의 잠재력을 책임감 있게 활용하는 것이 중요합니다.

 

참조: [Google의 autoML]( https://cloud.google.com/automl )