기술 전문가들 사이에서는 관심과 투자를 끌어모은 인공지능 파동이 곧 터질 새로운 '버블'의 특징을 보여주고 있다는 이론이 돌고 있으며, 이는 과거 다른 해결책들과 마찬가지로 이미 터진 적이 있다. 설명은 1999년 인터넷과 2017년 자율주행차에서 동일한 움직임이 일어났다는 사실에 있으며, 그 이유는 다음과 같습니다.“닷 AI”새로운 버블이 어떻게 불리고 있는지에 따라, 그것은 아마도 이전 버블보다 더 큰 경제적 영향을 미칠 것입니다.
기술 전문가들그들의 의견을 바탕으로 한다인공지능 사용에서 아직 해결되지 않은 근본적인 문제는 신뢰성입니다. 이 결함의 명확한 예로, GPT-4 언어 도구를 사용하는 많은 사용자들이 모델이 완전히 허구로 만들어낸 허위 사실들을 주장하며, 이는 사용자에게 눈에 띄지 않을 수 있어 아직 초기 단계인 이 기술의 '약점'이 되고 있다고 에딘버러 대학의 혁신 및 기업가 정신 석사 과정 학생이자 변호사인 가브리엘 리본이 설명한다.
리본은 신제품과 기술에 중점을 두고 금융 시장에서 활동하며, 마이애미 애드 스쿨에서 크리에이티브 테크놀로지 전문가인 그는 "이 중요한 문제를 해결할 수 없다면, 기술은 무용지물이며 그 기능을 수행하지 못한다"고 말합니다.
또한, 인공지능 모델의 훈련과 유지 관리는 상당한 양의 에너지를 소비합니다.이 정보는 다음의 주장에 의해 확인됩니다.구글은 2019년 대비 탄소 배출량이 거의 50% 증가했다인공지능 시스템을 유지하기 위한 데이터 센터 확장 때문입니다.
시장 투기와 관련된 기술, 금융 및 에너지 부문의 위기 가능성에 대한 우려가 이 기술 방식을 활발히 사용하는 시점에 다가오고 있으며, 많은 산업과 서비스가 머신러닝 도구를 활동에 통합하는 방법을 모색하고 있다고 전문가가 경고했다.
이 산업들 중에서 금융 시장이 가장 두드러집니다. 브라질에서, 전국 은행업계의 주요 대표인 Febraban은 이 분야와 전체 경제에서 인공지능 사용을 옹호하며, 이 솔루션의 윤리적이고 책임 있는 고용을 지키는 데 초점을 맞추고 있습니다.
가브리엘 리본에 따르면, 인공지능에 대한 시장의 관심은 불가피하며, 이는 대량의 데이터를 분석하는 데 초점을 맞춘 기하급수적인 기술로 간주됩니다. 생산성 향상 약속은 반복 작업 수행과 패턴 인식을 돕는 것으로 매력적이지만, 신뢰성 문제를 해결하는 것이 매우 중요합니다. 잘못된 정보는 프로세스 개선이나 전략적 의사 결정에 도움이 되지 않기 때문입니다. 시장과 사용자들은 이 기술의 발전과 사용을 신중하게 평가하여 경제적 및 환경적 영향을 피하는 것이 필요합니다.
