Merhaba millet, TechCrunch’ın düzenli AI bültenine hoş geldiniz.
Bu hafta AI’da ABD Yüksek Mahkemesi, federal kurumların yetkisine ilişkin, mahkemelerin kurumların kongre yasalarına ilişkin yorumlarını ertelemesini gerektiren 40 yıllık bir karar olan “Chevron hürmeti”ni bozdu.
Şerit saygısı, Kongre tüzüğündeki bazı hususları belirsiz bıraktığında kurumların kendi kurallarını koymalarına olanak tanıdı. Artık mahkemelerin kendi hukuki hükümlerini uygulaması beklenecek ve bunun etkileri geniş kapsamlı olabilir. Axios’tan Scott Rosenberg, kurumların artık temel kuralları yeni uygulama koşullarına uygulayamayacakları için, günümüzde pek de işlevsel olmayan Kongre’nin mevzuatıyla geleceği etkili bir şekilde tahmin etmeye çalışması gerektiğini yazıyor.
Ve bu, ülke çapında yapay zeka düzenlemesine yönelik girişimleri tamamen ortadan kaldırabilir.
Kongre zaten temel bir yapay zeka politika çerçevesini geçirmekte zorlanıyordu; o kadar ki, koridorun her iki tarafındaki eyalet düzenleyicileri de devreye girmek zorunda kaldı. Artık yazdığı herhangi bir düzenlemenin, yasal zorluklarla başa çıkabilmek için son derece spesifik olması gerekecek. Yapay zeka sektörünün hareket hızı ve öngörülemezliği göz önüne alındığında, görünüşte zorlu bir görev.
Yargıç Elena Kagan özellikle sözlü tartışmalar sırasında yapay zeka konusunu gündeme getirdi:
Kongrenin bir yapay zeka yasa tasarısı çıkardığını ve her türlü delegasyonun bulunduğunu düşünelim. İşin doğası gereği ve özellikle de konunun doğası gereği, her ne kadar açık bir delegasyon olmasa da Kongre’nin aslında boşluk bıraktığı her türlü yer olacaktır. … [D]o boşluğu mahkemelerin doldurmasını mı istiyoruz, yoksa bir kurumun bu boşluğu doldurmasını mı istiyoruz?
Artık bu boşluğu mahkemeler dolduracak. Veya federal milletvekilleri bu uygulamanın boşuna olduğunu düşünecek ve yapay zeka yasa tasarılarını bir kenara koyacak. Sonuç ne olursa olsun, ABD’de yapay zekayı düzenlemek çok daha zor hale geldi.
Haberler
Google’ın çevresel yapay zeka maliyetleri: Google, şirketin teknolojiyi çevre sorunlarına uygulama ve olumsuz katkılarını azaltma çabalarını açıklayan 80’den fazla sayfalık bir belge olan 2024 Çevre Raporu’nu yayınladı. Ancak Devin, Google’ın yapay zekasının ne kadar enerji kullandığı sorusunun yanıtını kaçırdığını yazıyor. (Yapay zekanın güce aç olduğu biliniyor.)
Figma tasarım özelliğini devre dışı bırakır: Figma CEO’su Dylan Field, Figma’nın Apple’ın Hava Durumu uygulamasının tasarımlarını bozduğu söylenen “Tasarım Yap” AI özelliğini geçici olarak devre dışı bırakacağını söyledi.
Meta, AI etiketini değiştiriyor: Meta, mayıs ayında fotoğrafları “Yapay Zekayla Yapıldı” etiketiyle etiketlemeye başladıktan sonra fotoğrafçılar, şirketin yanlışlıkla gerçek fotoğraflara etiket uyguladığından şikayetçi oldu. Ivan, Meta’nın artık eleştirmenleri yatıştırmak amacıyla tüm uygulamalarında etiketi “Yapay Zeka bilgisi” olarak değiştirdiğini bildirdi.
Robot kediler, köpekler ve kuşlar: Brian, New York eyaletinin “yalnızlık salgını” ortasında yaşlılara binlerce robot hayvanı nasıl dağıttığını yazıyor.
Apple AI’yi Vision Pro’ya getiriyor: Apple’ın planları, daha önce duyurulan Apple Intelligence’ın iPhone, iPad ve Mac’te lansmanlarının ötesine geçiyor. Bloomberg’den Mark Gurman’a göre şirket, bu özellikleri Vision Pro karma gerçeklik kulaklıklarına da getirmek için çalışıyor.
Haftanın araştırma makalesi
OpenAI’nin GPT-4o’su gibi metin üreten modeller, teknolojide önemli hale geldi. Nadir olan uygulamalar yapma Bugünlerde e-postaları tamamlamaktan kod yazmaya kadar çeşitli görevler için bunları kullanın.
Ancak modellerin popülaritesine rağmen, bu modellerin insana benzeyen metinleri nasıl “anladıkları” ve oluşturdukları henüz kesinleşmiş bir bilim değildir. Katmanları soymak amacıyla Northeastern Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, tokenizasyona veya metni adı verilen birimlere ayırma sürecine baktılar. jetonlar modellerin daha kolay çalışabileceği.
Günümüzün metin üretme modelleri, metni, bir belirtecin tek bir kelimeye (“balık”) veya daha büyük bir kelimenin (“sal” ve “mon”) bir parçasına karşılık gelebileceği bir dizi “belirteç sözlüğünden” alınan bir dizi belirteç olarak işler. “somon”da). Bir modelin kullanabileceği belirteçlerin sözlüğü genellikle belirlenir önce eğitim, onu eğitmek için kullanılan verilerin özelliklerine dayalıdır. Ancak araştırmacılar modellerin aynı zamanda bir gelişim geliştirdiğine dair kanıtlar buldular. örtülü kelime dağarcığı Bu, simge gruplarını (örneğin, “kuzeydoğu” gibi çok belirteçli kelimeler ve “bacağını kırmak” ifadesi) anlamsal olarak anlamlı “birimlere” eşler.
Bu kanıta dayanarak araştırmacılar, herhangi bir açık modelin örtülü kelime dağarcığını “araştırmak” için bir teknik geliştirdiler. Meta’nın Llama 2’sinden “Lancaster”, “Dünya Kupası oyuncuları” ve “Kraliyet Donanması” gibi ifadelerin yanı sıra “Bundesliga oyuncuları” gibi daha belirsiz terimleri de çıkardılar.
Çalışma henüz hakem incelemesinden geçmedi ancak araştırmacılar bunun, modellerde sözcüksel temsillerin nasıl oluştuğunu anlama yolunda bir ilk adım olabileceğine ve belirli bir modelin “ne bildiğini” ortaya çıkarmak için yararlı bir araç olabileceğine inanıyor.
Haftanın modeli
Bir Meta araştırma ekibi, uygulamalar ve video oyunları gibi projelerde kullanıma uygun, metin açıklamalarından 3B varlıklar (yani dokulara sahip 3B şekiller) oluşturmak için çeşitli modeller eğitti. Piyasada çok sayıda şekil üreten model olmasına rağmen Meta, bunların “en son teknoloji” olduğunu ve geliştiricilerin nesneleri bir veya daha fazla aydınlatma kaynağının görünümünü verecek şekilde “yeniden aydınlatmasına” olanak tanıyan fiziksel tabanlı oluşturmayı desteklediğini iddia ediyor.
Araştırmacılar, şekiller oluşturmak için Meta’nın Emu görüntü oluşturucusundan ilham alan AssetGen ve TextureGen adlı iki modeli 3DGen adı verilen tek bir işlem hattında birleştirdi. AssetGen, metin uyarılarını (örneğin, “yeşil yün kazak giyen bir t-rex”) 3 boyutlu bir ağa dönüştürürken TextureGen, ağın “kalitesini” yükseltir ve son şekli vermek için bir doku ekler.
Mevcut şekilleri yeniden yapılandırmak için de kullanılabilen 3DGen’in yeni bir şekil oluşturması baştan sona yaklaşık 50 saniye sürüyor.
“Birleştirerek [these models’] Araştırmacılar teknik bir makalede, 3DGen’in güçlü yönlerinin yanı sıra, metinsel yönlendirmelerden çok yüksek kalitede 3D nesne sentezini bir dakikadan daha kısa bir sürede elde ettiğini yazdı. “Profesyonel 3D sanatçıları tarafından değerlendirildiğinde, 3DGen’in çıktısı, özellikle karmaşık istemler için endüstri alternatifleriyle karşılaştırıldığında çoğunlukla tercih ediliyor.”
Meta, 3DGen gibi araçları metaverse oyun geliştirme çabalarına dahil etmeye hazır görünüyor. Bir iş listesine göre şirket, muhtemelen özel şekil oluşturucular da dahil olmak üzere üretken yapay zeka teknolojisinin yardımıyla oluşturulan VR, AR ve karma gerçeklik oyunlarını araştırmak ve prototiplemek istiyor.
Çantayı al
Apple, iki firmanın geçen ay duyurulan ortaklığı sonucunda OpenAI’nin yönetim kurulunda gözlemci koltuğu alabilir.
Bloomberg, Apple’ın App Store ve Apple etkinliklerini yönetmekten sorumlu yöneticisi Phil Schiller’in, Microsoft’tan Dee Templeton’dan sonra ikinci gözlemci olarak OpenAI’nin yönetim kuruluna katılacağını bildirdi.
Hareketin gerçekleşmesi halinde, bu, OpenAI’nin yapay zeka destekli sohbet robotu platformu ChatGPT’yi bu yıl daha geniş yapay zeka özelliklerinin bir parçası olarak birçok cihazıyla entegre etmeyi planlayan Apple açısından dikkate değer bir güç gösterisi olacak.
Apple, PR riskinin nakit kadar veya ondan daha değerli olduğu iddiasını öne sürerek ChatGPT entegrasyonu için OpenAI’ye ödeme yapmayacak. Aslında OpenAI sonunda ödeme yapabilir Elma; Apple’ın, OpenAI’nin Apple platformlarına getirdiği premium ChatGPT özelliklerinden gelir kesintisi alacağı bir anlaşma üzerinde kafa yorduğu söyleniyor.
Dolayısıyla, meslektaşım Devin Coldewey’in işaret ettiği gibi, bu, OpenAI’nin yakın işbirlikçisi ve büyük yatırımcısı Microsoft’u, Apple’ın ChatGPT entegrasyonuna etkili bir şekilde mali destek sağlama konusunda tuhaf bir duruma sokuyor – bunun için çok az şey var. Görünüşe göre Apple’ın istediğini alıyor; bu, ortaklarının düzeltmesi gereken çekişme anlamına gelse bile.
Kaynak: https://techcrunch.com/2024/07/03/this-week-in-ai-with-chevrons-demise-ai-regulation-seems-dead-in-the-water/