Google heeft Gemini gelanceerd, Een nieuw kunstmatige intelligentiesysteem die schijnbaar vrijwel elke vorm van prompt kan begrijpen en intelligent kan spreken: afbeeldingen, tekst, spraak, muziek, computercode en nog veel meer.

Dit soort AI-systeem staat bekend als een multimodaal model. Het is een stap verder dan alleen het kunnen verwerken van tekst of afbeeldingen zoals eerdere algoritmen. En het geeft een sterke indicatie van waar AI mogelijk naartoe gaat: het kunnen analyseren en reageren op realtime informatie van de buitenwereld.

Hoewel de mogelijkheden van Gemini misschien niet zo geavanceerd zijn als ze leken in een virale video, die is geredigeerd op basis van zorgvuldig samengestelde tekst en stilstaande beelden, is het duidelijk dat AI-systemen zich snel ontwikkelen. Ze zijn op weg naar het vermogen om met steeds complexere inputs en outputs om te gaan.

Om nieuwe mogelijkheden te ontwikkelen, zijn AI-systemen sterk afhankelijk van het soort ‘trainingsgegevens’ waartoe ze toegang hebben. Ze worden blootgesteld aan deze gegevens om hen te helpen verbeteren in wat ze doen, inclusief het maken van conclusies zoals het herkennen van een gezicht op een foto of het schrijven van een essay.

Op dit moment worden de data waar bedrijven als Google, OpenAI, Meta en anderen hun modellen op trainen nog steeds voornamelijk uit gedigitaliseerde informatie op internet. Er zijn echter pogingen om radicaal te veranderen vergroot de reikwijdte van de gegevens waar AI aan kan werken. Door bijvoorbeeld altijd ingeschakelde camera's, microfoons en andere sensoren te gebruiken, zou het mogelijk zijn om een ​​AI te laten weten wat er aan de hand is. wat er in de wereld gebeurt zoals het gebeurt.

Real-time data

Het nieuwe Gemini-systeem van Google heeft aangetoond dat het realtime inhoud zoals live video en menselijke spraak kan begrijpen. Met nieuwe gegevens en sensoren zal AI gebeurtenissen in de echte wereld kunnen observeren, bespreken en ernaar kunnen handelen.

Zelfrijdende auto's, die al enorme hoeveelheden data verzamelen zoals ze op onze wegen rijden, zijn hiervan het duidelijkste voorbeeld. Deze informatie komt terecht op de servers van de fabrikant, waar deze niet alleen wordt gebruikt op het moment dat het voertuig wordt bestuurd, maar ook om computergebaseerde rijsituatiemodellen voor de lange termijn op te bouwen die een betere verkeersstroom kunnen ondersteunen of de autoriteiten kunnen helpen verdachte of criminelen te identificeren. gedrag.

Thuis gebruiken we al bewegingssensoren, stemassistenten en beveiligingscamera’s om activiteit te detecteren en onze gewoonten op te pikken. Er verschijnen voortdurend andere ‘slimme’ apparaten op de markt. Hoewel vroege toepassingen van deze technologie bekend zijn, zoals verwarming optimaliseren voor een beter energieverbruikzal het begrip van gewoonten veel geavanceerder worden.

Dit betekent dat een AI zowel activiteiten in huis kan afleiden als zelfs kan voorspellen wat er in de toekomst zal gebeuren. Deze gegevens kunnen vervolgens bijvoorbeeld door artsen worden gebruikt om vroegtijdige ziekten op te sporen zoals diabetes of dementie, maar ook om veranderingen in levensstijl aan te bevelen en op te volgen.

Naarmate de kennis van AI over de echte wereld uitgebreider wordt, zal het als metgezel gaan fungeren. In de supermarkt kan ik de beste en goedkoopste ingrediënten bespreken voor een maaltijd die ik aan het plannen ben. Op het werk kan AI mij tijdens een persoonlijke ontmoeting herinneren aan de namen en interesses van klanten, en de beste manier voorstellen om hun bedrijf veilig te stellen. Tijdens een reis in het buitenland kan hij een voortdurend gesprek voeren over lokale toeristische attracties, terwijl hij eventuele gevaarlijke situaties in de gaten houdt.

Gevolgen voor privacy

Er zijn enorme positieve kansen die met al deze nieuwe gegevens gepaard gaan, maar er zijn gelijke kansen risico op overbelasting en inbraak op de privacy van mensen. Zoals we hebben gezien, zijn gebruikers tot nu toe maar al te graag bereid om een ​​duizelingwekkende hoeveelheid van hun persoonlijke informatie uit te wisselen in ruil voor toegang tot gratis producten, zoals sociale media en zoekmachines.

De afwegingen in de toekomst zullen nog groter en potentieel gevaarlijker zijn, naarmate AI ons leert kennen en ondersteunen in elk aspect van het dagelijks leven.

Als de industrie de kans krijgt, zal zij haar gegevensverzameling blijven uitbreiden naar alle aspecten van het leven, zelfs offline. Beleidsmakers moeten dit nieuwe landschap begrijpen en ervoor zorgen dat de voordelen de risico's in evenwicht houden. Ze zullen niet alleen de kracht en alomtegenwoordigheid van de nieuwe AI-modellen moeten monitoren, maar ook de inhoud die ze verzamelen.

Wanneer AI zijn mogelijkheden uitbreidt naar de volgende grens – de echte wereld – zal alleen onze verbeeldingskracht de mogelijkheden beperken.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanaf The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees de originele artikel.

Krediet van het beeld: Google DeepMind / Unsplash

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://singularityhub.com/2023/12/13/googles-gemini-ai-hints-at-the-next-great-leap-for-the-technology/