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AI Is Dangerous, but Not for the Reasons You Think | Sasha Luccioni | TED

게시일: 작성자: 자청의 유튜브 추출기
  1. 저는 10년 이상 AI 연구자예요.
  2. 몇 달 전 이상한 이메일을 받았어요.
  3. 누군가 제 AI 일이 인류를 끝낼 것이라고 했어요.
  4. AI는 지금 매우 인기 있고 화제예요.
  5. 좋은 성과도 있지만 위험한 일도 있어요.
  6. 예를 들어, 챗봇이 이혼을 권하거나, 위험한 레시피를 제안했어요.
  7. 우리는 AI의 위험과 영향에 대해 이야기해야 해요.
  8. AI는 사회와 환경에 영향을 미쳐요.
  9. AI는 기후변화에 기여할 수 있어요.
  10. 훈련 데이터는 무단으로 사용된 예술작품도 포함돼요.
  11. AI 배포는 특정 커뮤니티를 차별할 수 있어요.
  12. 우리는 AI 영향을 추적하고 투명하게 공개해야 해요.
  13. AI의 지속 가능성을 위해 노력해야 해요.
  14. AI 모델은 많은 에너지와 자원을 사용해요.
  15. 예를 들어, Bloom 모델은 1년간 30가구의 에너지와 25톤의 탄소를 배출했어요.
  16. 다른 모델들은 더 많은 탄소를 배출하기도 해요.
  17. 기업들은 이 비용을 측정하지 않아요.
  18. AI는 점점 더 커지고 있어요.
  19. 큰 모델은 더 많은 환경 비용을 가져와요.
  20. 작은 모델보다 14배 더 많은 탄소를 배출할 수 있어요.
  21. AI를 사용하는 기기들도 환경에 부담을 줘요.
  22. 저는 CodeCarbon이라는 도구를 만들었어요.
  23. 이 도구는 AI 훈련의 에너지와 탄소 배출량을 계산해요.
  24. 이를 통해 더 친환경적인 선택이 가능해져요.
  25. AI는 예술가와 작가의 저작권 문제도 야기해요.
  26. Spawning.ai는 "내가 훈련받았는지" 검색하는 도구를 만들었어요.
  27. 저는 제 사진이 데이터셋에 있는지 찾아봤어요.
  28. 제 사진은 없었어요. 아마 다른 사람 사진일 거예요.
  29. AI는 종종 특정 인물 이미지를 왜곡하기도 해요.
  30. 예를 들어, 여성 사진이 잘못 생성되기도 해요.
  31. 예술가들은 자신의 작품이 무단 사용된 증거를 찾았어요.
  32. 그들은 AI 회사에 소송을 냈어요.
  33. 최근에는 데이터셋 생성에 대한 동의도 필요해졌어요.
  34. AI는 편견과 차별도 내포하고 있어요.
  35. 예를 들어, 얼굴 인식이 흑인 여성에게 불리하게 작동했어요.
  36. 잘못된 판단은 오인이나 구금으로 이어질 수 있어요.
  37. AI는 종종 "흰색 남성"으로만 직업을 보여줘요.
  38. 저는 "Stable Bias Explorer"라는 도구를 만들었어요.
  39. 이 도구는 직업별 편견을 보여줘요.
  40. 많은 AI 모델은 백인 남성을 주로 보여줘요.
  41. 이 문제를 해결하려면 더 많은 연구와 관심이 필요해요.
  42. AI는 우리 삶 곳곳에 배치되고 있어요.
  43. AI가 공정하고 투명하게 작동하게 만들어야 해요.
  44. 우리는 AI 영향을 측정하는 도구를 만들어야 해요.
  45. 이를 통해 문제를 파악하고 해결책을 찾을 수 있어요.
  46. 기업과 정부는 이 정보를 활용할 수 있어요.
  47. 더 지속 가능하고 공정한 AI를 만들 수 있어요.
  48. 저는 "그 일이 인류를 끝낼 것"이라는 이메일에 이렇게 답했어요.
  49. 현재 AI의 영향에 집중하는 게 더 중요하다고 했어요.
  50. AI는 빠르게 발전하지만, 아직 결정되지 않았어요.
  51. 우리는 함께 올바른 방향을 만들어갈 수 있어요.
  52. 감사합니다.

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