Ketika Openai memperkenalkan chatgpt ke dunia pada tahun 2022, itu membawa kecerdasan buatan generatif ke dalam arus utama dan memulai efek bola salju yang menyebabkan integrasi cepat ke dalam industri, penelitian ilmiah, perawatan kesehatan, dan kehidupan sehari -hari orang yang menggunakan teknologi.
Apa yang terjadi selanjutnya untuk alat yang kuat namun tidak sempurna ini?
Dengan pertanyaan itu dalam pikiran, ratusan peneliti, pemimpin bisnis, pendidik, dan siswa berkumpul di Auditorium Kresge MIT untuk Simposium Konsorsium Dampak AI MIT MIT pada 17 September untuk berbagi wawasan dan mendiskusikan potensi masa depan AI generatif.
“Ini adalah momen yang sangat penting – AI generatif bergerak cepat. Adalah tugas kami untuk memastikan bahwa, ketika teknologi terus maju, kebijaksanaan kolektif kita mengimbangi,” kata MIT Provost Anantha Chandrakasan ini untuk memulai Simposium Pertama dari MGAIC, Konsorsium Pimpinan Industri dan peneliti MIT yang diluncurkan di bulan Februari ini.
Menggarisbawahi kebutuhan kritis untuk upaya kolaboratif ini, Presiden MIT Sally Kornbluth mengatakan bahwa dunia mengandalkan fakultas, peneliti, dan pemimpin bisnis seperti yang ada di MGAIC untuk mengatasi tantangan teknologi dan etika AI generatif seiring kemajuan teknologi.
“Bagian dari tanggung jawab MIT adalah menjaga kemajuan ini datang untuk dunia.… Bagaimana kita bisa mengelola sihir [of generative AI] Sehingga kita semua dapat dengan percaya diri mengandalkannya untuk aplikasi kritis di dunia nyata? ” Kata Kornbluth.
Kepada pembicara utama Yann Lecun, Kepala Ilmuwan AI di Meta, kemajuan paling menarik dan signifikan dalam AI generatif kemungkinan besar tidak akan berasal dari perbaikan berkelanjutan atau ekspansi model bahasa besar seperti Llama, GPT, dan Claude. Melalui pelatihan, model generatif yang sangat besar ini mempelajari pola dalam set data besar untuk menghasilkan output baru.
Sebaliknya, Lucun dan yang lainnya sedang mengerjakan pengembangan “model dunia” yang mempelajari cara yang sama seperti bayi – dengan melihat dan berinteraksi dengan dunia di sekitar mereka melalui input sensorik.
“Seorang anak berusia 4 tahun telah melihat banyak data melalui visi seperti LLM terbesar … Model dunia akan menjadi komponen kunci dari sistem AI masa depan,” katanya.
Robot dengan jenis model dunia ini dapat belajar menyelesaikan tugas baru sendiri tanpa pelatihan. Lecun melihat model dunia sebagai pendekatan terbaik bagi perusahaan untuk membuat robot cukup pintar untuk umumnya berguna di dunia nyata.
Tetapi bahkan jika sistem AI generatif di masa depan memang menjadi lebih pintar dan lebih seperti manusia melalui penggabungan model dunia, Lecun tidak khawatir tentang robot yang melarikan diri dari kontrol manusia.
Para ilmuwan dan insinyur perlu merancang pagar untuk menjaga sistem AI di masa depan di jalurnya, tetapi sebagai masyarakat, kami telah melakukan ini selama ribuan tahun dengan merancang aturan untuk menyelaraskan perilaku manusia dengan kebaikan bersama, katanya.
“Kami harus merancang pagar pembatas ini, tetapi dengan konstruksi, sistem tidak akan dapat melarikan diri dari pagar pembatas itu,” kata Lecun.
Pembicara utama Tye Brady, kepala teknolog di Amazon Robotics, juga membahas bagaimana AI generatif dapat memengaruhi masa depan robotika.
Misalnya, Amazon telah memasukkan teknologi AI generatif ke dalam banyak gudang untuk mengoptimalkan bagaimana robot melakukan perjalanan dan memindahkan materi untuk merampingkan pemrosesan pesanan.
Dia mengharapkan banyak inovasi di masa depan akan fokus pada penggunaan AI generatif dalam robotika kolaboratif dengan membangun mesin yang memungkinkan manusia menjadi lebih efisien.
“Genai mungkin adalah teknologi paling berdampak yang saya saksikan sepanjang karier robotika saya,” katanya.
Presenter dan panelis lain membahas dampak AI generatif dalam bisnis, dari perusahaan besar seperti Coca-Cola dan perangkat analog hingga startup seperti Compridge Perusahaan Perawatan Kesehatan.
Beberapa anggota fakultas MIT juga berbicara tentang proyek penelitian terbaru mereka, termasuk penggunaan AI untuk mengurangi kebisingan dalam data gambar ekologis, merancang sistem AI baru yang mengurangi bias dan halusinasi, dan memungkinkan LLM untuk mempelajari lebih lanjut tentang dunia visual.
Setelah sehari dihabiskan untuk menjelajahi teknologi AI generatif baru dan mendiskusikan implikasinya untuk masa depan, fakultas MGAIC memimpin Vivek Farias, Profesor Patrick J. McGovern di MIT Sloan School of Management, mengatakan ia berharap para peserta pergi dengan “rasa kemungkinan, dan urgensi untuk membuat kemungkinan itu menjadi nyata.”
