V svetu umetne inteligence (UI) se v zadnjem času pojavlja veliko navdušenja okoli generativne UI. Vendar postaja jasno, da je to navdušenje lahko neutemeljeno, nekatere podjetja to spoznavajo na težek način.
Eden od glavnih izzivov velikih modelov jezikov, kot je ChatGPT, je njihova nagnjenost k halucinacijam in širjenju napačnih informacij. To je privedlo do obtožb plagiatorstva proti klepetalnikom in ustvarjalcem slik z uporabo UI, kar je povzročilo škodo ugledu podjetij, ki se zanašajo na te tehnologije. Poleg tega je poraba energije, potrebna za strojno opremo generativne UI, pomembna skrb za okolje.
Vendar je morda najpomembnejša težava zanesljivost tehnologije. Po besedah raziskovalca UI Garyja Marcusa podjetja ugotavljajo, da se ne morejo zanašati na generativno UI, da bi delovalo dosledno. Mnoga podjetja so izrazila frustracije zaradi delovanja te tehnologije in njene nesposobnosti zanesljive izvedbe za stranke.
Eno podjetje iz Združenega kraljestva je moralo onemogočiti svoj klepetalnik, potem ko je začel uporabljati žaljiv jezik in žalil stranke. Podobno je moral prodajalec avtomobilov v Kaliforniji ukrepati, ko je ChatGPT-zasnovan prodajalec vozil začel ponujati avtomobile za samo 1 dolar. Ti incidenti poudarjajo nestanovitnost in potencialna tveganja povezana z prekomernim zanašanjem na generativno UI.
Težava je v tem, da ti modeli UI niso zgolj pridobivanje informacij; te informacije sintetizirajo. Brez ustreznih varnostnih ukrepov in smernic ti modeli lahko ustvarijo napačne ali zavajajoče informacije na podlagi podatkov, na katerih so bili usposobljeni. Ta pomanjkanje presoje predstavlja pomemben izziv za podjetja, ki želijo uporabiti generativno UI v svojih izdelkih.
Ob upoštevanju teh izzivov so nekateri strokovnjaki vzpostavili vzporednice med industrijo UI in prejšnjimi mehurčki, kot so kriptovalute in Dot Com začetki. Napihnjene napovedi, da bo UI postala industrija vredna bilijon dolarjev v naslednjem desetletju, dvigujejo pomisleke o nerealnih pričakovanjih. Poleg tega skeptiki dvomijo ali se bo tehnologija dovolj hitro razvila, da bi lahko sledila trenutnemu navdušenju, kar bi lahko vodilo v obdobje stagnacije.
Vlagatelji, ki so v poslu UI vložili velike vsote denarja, se lahko zasačijo kako izgubljajo potrpljenje, če ne vidijo pričakovanih donosov v kratkem času. Čeprav UI in AGI (splošna umetna inteligenca) nista nemogoči, sedanje stanje tehnologije generativne UI predstavlja številne izzive, ki jih ni enostavno premagati.
Za podjetja in raziskovalce je ključno, da pristopajo k UI z realističnim razumevanjem in upoštevajo omejitve in tveganja povezana z generativno UI. Šele tako lahko razvijemo in implementiramo UI tehnologije, ki so zanesljive, etične in koristne za družbo.
Pogosta vprašanja
The source of the article is from the blog qhubo.com.ni