Roman RemberDirbtinis intelektas nukrypsta nuo realybės
Neseniai atlikti tyrimai atskleidė nerimą keliantį tendencijų šuolį dirbtinio intelekto (DI) pasaulyje. Mokymas DI modelius tekstu, sukurtu pačio DI, lėmė reiškinį, žinomą kaip modelio susilpnėjimas. Kaip nustatė tyrėjai, šis reiškinys sukelia modelių, kurie kuria nesąmoningus rezultatus, išsiskyrimą, sudarantį didelį iššūkį dideliems kalbų modeliams tobulinti. Su žmogaus sukurtu duomeniu artėjantĔ prie išsekimo ir su skleidžiančiu į internetą padirbtu DI pagrįstu tekstu, šios tendencijos pasekmės yra gilios.
Duomenų tarša sukelia modelio nepakankamumą
Tyrėjų atlikti eksperimentai parodė, kad net neturint visiško susilpnėjimo, mokymas DI modelių padirbtu tekstu sukėlė modeliams praeiti retą informaciją ir kurti vis homogeniškesnius rezultatus. Kiekvienas sekantis modelio pasikartojimas lemia duomenų kokybės pablogėjimą ir galiausiai baigiasi gaidžio rezultatais, kurie neturi jokio panašumo su realybe.
Paraleliai su biologiniais konceptais
Modelio susilpnėjimo sąvoka nejausmiai atspindi biologinių rūšių įsivelniojimą, kaip pastebėjo kompiuterijos mokslininkas Hani Farid. Būtent taip, kaip genetinė įvairovė yra būtina rūšių išlikimui, duomenų įvairovė ir autentiškumas yra kritiški sėkmingiems DI modeliams.
Duomenų praktikos iliustravimas DI plėtojime
Apskritai aišku, kad būtina pakeisti duomenų mokymo strategijas siekiant išvengti DI modelių susilpnėjimo. Tyrėjai siūlo subalansuotą požiūrį, kuris jungtų realų, žmogaus sukurtą duomenį su sintetiniu duomeniu, pabrėžiant būtinybę, kad žmogaus sukurtasis turinys taptų DI plėtojimo pagrindu. Bendradarbiavimas tarp technologijų gigantų ir skatinimas žmonių turinio kūrimui yra pateikiami kaip galimi sprendimai, kurie galėtų sumažinti riziką, susijusią su pernelyg dideliu priklausomu padirbtų duomenų kiekiu.
Duomenų kokybės gerinimas dirbtinio intelekto modelių mokymuose
Gilynant į dirbtinio intelekto (DI) modelių mokymo poveikį duomenų kokybei, išryškėja kelios papildomos sritis, pabrėžiančios šios problemos sudėtingumą.
[translation incomplete]
