論文の概要: Cutting Through the Confusion and Hype: Understanding the True Potential of Generative AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16629v1
• Date: Tue, 22 Oct 2024 02:18:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:14.061863
• Title: Cutting Through the Confusion and Hype: Understanding the True Potential of Generative AI
• Title（参考訳）: 融合とハイプによるカット:生成AIの真の可能性を理解する
• Authors: Ante Prodan, Jo-An Occhipinti, Rehez Ahlip, Goran Ujdur, Harris A. Eyre, Kyle Goosen, Luke Penza, Mark Heffernan,
• Abstract要約: 本稿では,生成型AI(genAI)の微妙な景観について考察する。 それは、Large Language Models (LLMs)のようなニューラルネットワークベースのモデルに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper explores the nuanced landscape of generative AI (genAI), particularly focusing on neural network-based models like Large Language Models (LLMs). While genAI garners both optimistic enthusiasm and sceptical criticism, this work seeks to provide a balanced examination of its capabilities, limitations, and the profound impact it may have on societal functions and personal interactions. The first section demystifies language-based genAI through detailed discussions on how LLMs learn, their computational needs, distinguishing features from supporting technologies, and the inherent limitations in their accuracy and reliability. Real-world examples illustrate the practical applications and implications of these technologies. The latter part of the paper adopts a systems perspective, evaluating how the integration of LLMs with existing technologies can enhance productivity and address emerging concerns. It highlights the need for significant investment to understand the implications of recent advancements, advocating for a well-informed dialogue to ethically and responsibly integrate genAI into diverse sectors. The paper concludes with prospective developments and recommendations, emphasizing a forward-looking approach to harnessing genAI`s potential while mitigating its risks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、生成型AI(genAI)の微妙な景観を考察し、特にLarge Language Models(LLMs)のようなニューラルネットワークベースのモデルに焦点を当てる。 genAIは楽観的な熱意と懐疑的な批判の両方を身につけているが、この研究は、その能力、限界、そしてそれが社会的機能や個人的相互作用に与える影響について、バランスよく検討することを目指している。 第1節では、LLMがどのように学習するか、その計算ニーズ、サポート技術との特徴の区別、正確性と信頼性に固有の制限について、詳細な議論を通じて、言語ベースのgenAIをデミステレーションする。 実世界の例は、これらの技術の実践的応用と意味を説明している。 論文の後半ではシステムの観点からLLMと既存技術の統合が生産性を向上し、新たな懸念に対処する方法について評価している。 これは、近年の進歩がもたらす影響を理解するための多大な投資の必要性を強調し、倫理的にかつ責任的にgenAIを多様な分野に統合する、十分なインフォームド・ダイアログの必要性を強調している。 この論文は、GenAIの可能性を活用しつつ、そのリスクを軽減しつつ、先進的なアプローチを強調しながら、今後の発展と勧告で締めくくっている。

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