Kunstlik intelligentsus (AI) on viimastel aastatel kogenud tohutut kasvu, eriti generatiivse AI valdkonnas. See AI haru keskendub reaalse sisu loomisele, nagu pildid, heli, video ja tekst. Kuigi mudelid nagu DALL-E 3, Stable Diffusion ja ChatGPT on näidanud muljetavaldavat loovust, on need samas tekitanud muret eetika, kallutatuse ja võimaliku väärkasutamise pärast. Kuna generatiivne AI areneb kiiresti, kujundavad uued arengud nagu Google’i Gemini ja oodatud projektid nagu OpenAI Q* selle valdkonna tulevikusuunda.
Generatiivne AI muudab mitte ainult uurimismaastikku, vaid omab ka olulisi tagajärgi erinevates valdkondades ja tööstusharudes, nagu tervishoid, finants ja haridus. Siiski toob see kaasa ka uusi väljakutseid, sealhulgas uurimistöö kvaliteedi ja AI ühildumise tagamise inimväärtustega. Oluline on leida tasakaal edusammude ja eetiliste kaalutluste vahel.
Üks märkimisväärne generatiivse AI areng on multimodaalse õppimise ja eksperdikokkude (MoE) tõus. Need lähenemised võimaldavad mitmekülgsemaid AI võimeid erinevates rakendustes. Näiteks kasutab Google’i Gemini mudel MoE-d, et olla edukas pikkades vestlusvahetustes ja kokkuvõtlikus küsimuste-vastuste menetluses, ületades varasemaid mudeleid nagu LaMDA. Lisaks suudab Gemini töödelda erinevaid modaliteete peale ainult teksti, luues uusi verstaposte, kuid see esitab ka tehnilisi ja eetilisi väljakutseid, mis tuleb lahendada.
Multimodaalsüsteemid nagu Gemini demonstreerivad potentsiaali seostada tekstikontseptsioone visuaalsete piirkondadega, käsitleda heli- ja video sisendeid, luua koodi programmeerimiskeeltes ja skaalatavas ulatuses. Siiski vajavad väljakutsed nagu andmekasutus, hindamine, skaalatavus ja tõlgendatavus tähelepanu, et avada multimodaalse AI täielik potentsiaal.
Kuigi kunstliku üldintelligentsuse (AGI) arendus jääb ambitsioonikaks ja kontroversiaalseks eesmärgiks, toovad järkjärgulised edusammud ülekandetasandil, mitmeülesandeõppes ja abstraktsioonis meid lähemale selle teostumisele. OpenAI Q* projekt, mis ühendab tugevdatud õppimise suurte keelemudelitega, on oluline samm selles suunas.
Siiski, kui AI muutub võimsamaks, kujutab see endast ka riske. Näiteks võimaldab jailbreaking ründajatel mõjutada AI mudeleid, tekitades potentsiaalselt kahjulikku sisu nagu valeinfo, vihakõne ja pahatahtlik kood. Tugev analüüs, vaenuliku koolituse, regulaarne hindamine ja inimese järelevalve on olulised nende riskide leevendamiseks.
Lisaks võib AI hallutsinatsioon, kus mudelid genereerivad väljundeid, mis ei põhine nende koolitusandmetel, olla relvastatud. Tähelepanelikkus ja tugevad vastumeetmed on vajalikud pahavara või teiste AI-põhiste ohtude leviku ärahoidmiseks.
Kokkuvõttes on generatiivne AI näinud märkimisväärset edu, kujundades uusi uurimis- ja rakendusfrontjee. Innovatsioonid nagu multimodaalne õppimine ja MoE revolutsioneerivad AI süsteemide võimeid. Siiski tuleb eetilisi kaalutlusi ja tehnilise rakendusega seotud väljakutseid käsitleda, tagamaks vastutustundliku AI-tehnoloogiate arendamise ja kasutuselevõtu.
The source of the article is from the blog lisboatv.pt