متن:
مدل‌های هوش مصنوعی به طور زیادی بر یک جریان مستمر از داده‌های متنوع برای تغذیه تفسیرها و ایجادات خود نیاز دارند. زمانی که روبه‌رو با کمبود ورودی‌های تولید شده توسط انسان قرار می‌گیرند، این سیستم‌های هوش مصنوعی وارد یک حلقه خودمنطقی می‌شوند که ممکن است منجر به پیامدهای ناخوشایندی بشود زیرا آن‌ها به خروجی خود تغذیه می‌کنند.
یک مطالعه اخیر انجام شده توسط پژوهشگرانی از دانشگاه‌های معتبر نور‌افکنی بر اثر تمرین مدل‌های AI تولیدی روی ورودی‌های مصنوعی به جای داده‌های اصلی انسانی، روشنگری ایجاد کرده است. به اصطلاح اختلال خود مربوطی نقاشی مدل (MAD)، این پدیده تشابهی با اختلال عصبی در گاوها به دنبال استفاده از خودk در نتیجه استخوان‌خواری دارد. به همین ترتیب، بدون داده‌های جدید واقعی، مدل‌های هوش مصنوعی افزایش خطاها و آرتیفکت‌ها در خروجی‌های خود را تجربه می‌کنند.
مهندس محاسباتی ریچارد بارانیوک بر اهمیت داده‌های واقعی در تمرین مدل‌های تولیدی آینده تا از دیوانگی MADness جلوگیری کنند تأکید می‌کند. آزمایشات نشان داده‌اند که مدل‌هایی که فقط بر داده‌های مصنوعی تمرین شده‌اند، با گذر زمان خطاها و آرتیفکت‌ها در خروجی‌های خود افزایش می‌دهند و نیازمندی به ترکیب تعادلی ورودی دارند.
همان‌طور که حجم محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی در اینترنت رشد می‌کند، نگرانی‌ها درباره تخریب پتانسیل کیفیت داده و افزایش “Slop” – محتوای غیرمطلوب تولید شده توسط هوش مصنوعی وجود دارد. کارشناسان هشدار می‌دهند که کمبود داده‌های گوناگون واقعی ممکن است منجر به پیامدهای غیرمنتظره در تکامل خلاقیت AI شود. چالش پیش رو در حفظ تعادل بین اصالت و نوآوری در داده‌هایی است که نوآوری AI را تغذیه می‌کند.
تکامل هوش مصنوعی: آزادسازی خلاقیت دیجیتال
هوش مصنوعی (AI) از بسیاری از صنایع، از بهداشت تا مالی، با اختیاری به ماشین‌ها برای یادگیری و سازگاری بدون برنامه‌ریزی صریح، انقلابی بخشیده است. در حالی که مقاله قبلی به اهمیت داده‌های متنوع برای تمرین مدل‌های AI اشاره کرد، در سفر به سمت آزادسازی خلاقیت دیجیتال از طریق AI باید توجه‌ها و چالش‌های عمیق‌تری مورد توجه قرار گیرد.
یکی از سوالات حیاتی که پیش می‌آید این است: چگونه می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که پیامدهای اخلاقی خلاقیت AI حفظ می‌شوند؟ استفاده از ورودی‌های مصنوعی به جای داده‌های تولید شده توسط انسان چالش‌های اخلاقی را معرفی می‌کند، زیرا ممکن است مدل‌های AI به نامطلعی مثل‌ها یا اطلاعات اشتباه موجود در مجموعه داده‌های مصنوعی ترویج دهند. رعایت استانداردهای اخلاقی در خلاقیت AI نیاز به چارچوب‌های حاکمیت قوی و شفافیت در منابع داده استفاده شده برای تمرین دارد.
یک مشکل حیاتی دیگر مربوط به اثرات بالقوه “Slop” تولید شده توسط AI بر جامعه است. گسترش محتوای کم کیفیت تولید شده توسط AI چالش‌هایی در تمییز اصالت و قابل اعتمادی در اطلاعات دیجیتال ایجاد می‌کند. با گسترش خلاقیت AI، تمایز بین محتوای اصیل تولید شده توسط انسان و خروجی‌های تولید شده توسط AI مشکل‌تر می‌شود و ابهاماتی درباره آینده صداقت اطلاعات و اعتماد در دامنه‌های دیجیتال به وجود می‌آید.
حل این چالش‌ها نیازمند یک رویکرد چندرشته‌ای است که تخصص از دایره‌های فناوری، اخلاق و سیاست را یکپارچه می‌کند. همکاری بین پژوهشگران AI، اخلاق‌گرایان، سیاست‌گذاران و علاقه‌مندان صنعتی برای راهبردن در منظر تکاملی خلاقیت AI به مسئولیت پذیری ضروری است.
مزایای خلاقیت AI در توانایی آن برای بهینه‌سازی کارهای پیچیده، افزایش بهره‌وری و ترویج نوآوری است. محتوای تولید شده توسط AI می‌تواند بیان هنری را تغذیه کند، فرایندهای تکراری را اتوماتیک کند و امکانات جدیدی را در زمینه‌های مختلف را باز کند. علاوه بر این، قابلیت هوش مصنوعی برای یادگیری و تکامل مداوم فرصت‌هایی برای کشف‌های پیشگامانه و حل چالش‌های جامعه‌ای فشرده می‌کند.
با این وجود، به همراه این مزایا، مشکلات قابل توجهی وجود دارد. وابستگی به داده‌های مصنوعی برای تمرین مدل‌های AI خطراتی از تقویت تبعیض، خطاهای الگوریتمی و گسترش اطلاعات گمراه‌کننده ایجاد می‌کند. تعادل بین تلاش برای نوآوری و سنجش‌های اخلاقی و کنترل کیفیت یک چالش مداوم در تکامل خلاقیت AI است.
برای دستیابی به درک بیشتر از ابعاد اخلاقی و پیامدهای جامعه‌ای خلاقیت AI، خوانندگان می‌توانند به منابع مورد اعتماد از انجمن اقتصاد جهانی یا انجمن آمریکایی هوش مصنوعی مراجعه کنند. درک انسجام پیچیده بین هوش مصنوعی، خلاقیت و چارچوب‌های اخلاقی اساسی است برای شکل دادن به یک آینده که نوآوری دیجیتال با ارزشهای و اصالت‌های جامعه همخوانی داشته باشد.
The source of the article is from the blog jomfruland.net