Трансформация будущего: обзор моделей искусственного интеллекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Выполняется комплексный обзор существующих моделей искусственного интеллекта (ИИ). Особое внимание уделено четырнадцати известным языковым и мультимодальным генеративным моделям из четырех быстро развивающихся категорий инструментов: Marketing, Copywriting, Image Improvement и Social Media. По состоянию на май 2023 г. конечным пользователям доступны 1523 модели ИИ, среди которых выделяются такие российские сервисы, как Balaboba, GigaChat и Kandinskiy 2.0, являющиеся аналогами популярных зарубежных нейросетей. Рассматриваются потенциальные возможности применения этих инструментов в различных сферах медиапроизводства, включая журналистику, маркетинг и копирайтинг. Обсуждаются языковые модели, поскольку именно они больше всего связаны не только с медиасферой, но и с академическим письмом. Затрагиваются этические аспекты: потенциальные проблемы, связанные с использованием моделей ИИ в профессиональной сфере. Подчеркивается важность ответственного подхода к разработке, использованию и регулированию технологий ИИ, а также сотрудничества между исследователями, правительствами и частными организациями для обеспечения этичности применения ИИ. Описаны перспективы дальнейшего развития моделей ИИ и соответствующих исследований, выделена необходимость создания среды непрерывного обучения в области инноваций, которая должна быть инклюзивной и доступной. Такой подход поможет максимизировать преимущества ИИ при минимизации потенциального вреда, прокладывая путь к более процветающему, справедливому и устойчивому будущему. Представленные материалы могут служить введением в развивающуюся отрасль разработки моделей ИИ.

Об авторах

Андрей Алексеевич Пугачев

Российский университет дружбы народов

Автор, ответственный за переписку.
Email: quadriptych@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6722-2431

аспирант, кафедра массовых коммуникаций, филологический факультет

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Алина Вадимовна Харченко

Российский университет дружбы народов

Email: kharchenko-av@rudn.ru
ORCID iD: 0009-0001-8105-892X

преподаватель, кафедра массовых коммуникаций, филологический факультет

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Николай Андреевич Слепцов

Российский университет дружбы народов

Email: nikolai.slepcov@skillbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-3447-8008

преподаватель, кафедра массовых коммуникаций, филологический факультет

Российская Федерация, 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 6

Список литературы

  1. Benefo, E.O., Tingler, A., White, M., Cover, J., Torres, L., Broussard, C., Shirmohammadi, A., Pradhan, A.K., & Patra, D. (2022). Ethical, legal, social, and economic (ELSE) implications of artificial intelligence at a global level: A scientometrics approach. AI Ethics, 2, 667-682. https://doi.org/10.1007/s43681-021-00124-6
  2. Boddington, P. (2017). Towards a code of ethics for artificial intelligence. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-319-60648-4
  3. Bostrom, N., & Yudkowsky, E. (2014). The ethics of artificial intelligence. In K. Frankish & W. Ramsey (Eds.), The Cambridge Handbook of Artificial Intelligence (pp. 316 -334). Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/:10.1017/CBO9781139046855.020
  4. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J.D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., & Agarwal, S. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901. https://doi.org/10.48550/arXiv.2005.14165
  5. Coeckelbergh, M. (2021). Time machines: Artificial intelligence, process, and narrative. Philosophy & Technology, 34(4), 1623-1638. https://doi.org/10.1007/s13347-021-00479-y
  6. Córdova, P.R., & Vicari, R.M. (2023, January). Practical ethical issues for artificial intelligence in education. Technology and Innovation in Learning, Teaching and Education: Third International Conference, TECH-EDU 2022, Lisbon, Portugal, August 31 - September 2, 2022, Revised Selected Papers (pp. 437-445). Cham: Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-22918-3_34
  7. Dignum, V. (2018). Ethics in artificial intelligence: Introduction to the special issue. Ethics and Information Technology, 20(1), 1-3. https://doi.org/10.1007/s10676-018-9450-z
  8. Hartmann, K., & Giles, K. (2020). The next generation of cyber-enabled information warfare. 2020 12th International Conference on Cyber Conflict (CyCon), Estonia, 2020, 233-250. https://doi.org/10.23919/CyCon49761.2020.9131716
  9. Heaven, W.D. (2022). Language models like GPT-3 could herald a new type of search engine. K. Martin (Ed.), Ethics of Data and Analytics (pp. 57-59). Auerbach Publications. https://doi.org/10.1201/9781003278290
  10. Lukina, M.M., Zamkov, A.V., Krasheninnikova, M.A., & Kulchitskaya, D.Y. (2022). Artificial intelligence in the Russian media and journalism: the issue of ethics. Theoretical and Practical Issues of Journalism, 11(4), 680-694. (In Russ.) https://doi.org/10.17150/2308-6203.2022.11(4).680-694
  11. Lund, B.D., Wang, T., Mannuru, N.R., Nie, B., Shimray, S., & Wang, Z. (2023). ChatGPT and a new academic reality: artificial intelligence-written research papers and the ethics of the large language models in scholarly publishing. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74(5), 570-581. https://doi.org/10.1002/asi.24750
  12. Luzi, L., Siahkoohi, A., Mayer, P.M., Casco-Rodriguez, J., & Baraniuk, R. (2022). Boomerang: Local sampling on image manifolds using diffusion models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.12100
  13. McKay, F., Williams, B.J., Prestwich, G., Bansal, D., Hallowell, N., & Treanor, D. (2022). The ethical challenges of artificial intelligence-driven digital pathology. The Journal of Pathology: Clinical Research, 8(3), 209-216. https://doi.org/10.1002/cjp2.263
  14. Paek, S., & Kim, N. (2021). Analysis of worldwide research trends on the impact of artificial intelligence in education. Sustainability, 13(14), 7941. https://doi.org/10.3390/su13147941
  15. Thorne, S. (2020). Hey Siri, tell me a story: Digital storytelling and AI authorship. Convergence, 26(4), 808-823. https://doi.org/10.1177/13548565209138
  16. Zhou, K.Q., & Nabus, H. (2023). The ethical implications of DALL-E: Opportunities and challenges. Mesopotamian Journal of Computer Science, 2023, 17-23. https://doi.org/10.58496/MJCSC/2023/003
  17. Zhu, P., Pang, C., Wang, S., Chai, Y., Sun, Y., Tian, H., & Wu, H. (2023). ERNIE-music: Text-to-waveform music generation with diffusion models. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.04456

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. Models categorized by functions on the Future Tools website

Скачать (81KB)

© Пугачев А.А., Харченко А.В., Слепцов Н.А., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах