Amanda QuimbyTurpmākā mākslīgā intelekta modeļu novērtēšana ir pievērsusi uzmanību dažādām institūcijām, tostarp OpenAI, Meta, Mistral un Google, kuras ir novērtētas, pamatojoties uz vairāk nekā divdesmit tehniskajiem kritērijiem. Mākslīgā intelekta sistēmu izstrādātāji tiek aicināti iesniegt savus produktus stingriem atbilstības novērtējumiem.
Pētnieki no LatticeFlow, INSAIT un ETH Cīrihe ir izcēluši būtiskas vājības pašreizējās AI modeļos. Viņi norādīja uz kritiskām problēmām attiecībā uz izturību, drošību, daudzveidību un taisnīgumu savos secinājumos. Šī pionieru iniciatīva kalpo kā pamatjēdziens AI attīstības saskaņošanai ar Eiropas Savienības AI likuma noteiktajām regulatīvajām prasībām.
Viens no vissteidzamākajiem izaicinājumiem ir daudzveidības trūkums un nediskriminējošu praksi izplatība šajos modeļos. Saskaņā ar ES AI likumu mākslīgā intelekta sistēmas tiks klasificētas dažādās riska kategorijās, sākot no nepieņemama līdz minimāla riska. Modelis, kas klasificēts kā nepieņemams, saskarsies ar pilnīgu attīstības un īstenošanas aizliegumu.
Turklāt izstrādātāji var tikt pakļauti būtiskiem sodiem, ja viņu modeļi neizpildīs noteiktās atbilstības prasības. Uzsvars tiek likts uz mākslīgā intelekta sistēmu izveidi, kas ne tikai atbilst juridiskajiem standartiem, bet arī veicina drošu un taisnīgu lietojumu dažādās demogrāfiskās grupās. Šis jaunais ietvars mērķē uz atbildīgas inovācijas veicināšanu strauji attīstošajā mākslīgā intelekta jomā.
AI Ieskati: Padomi, dzīves triki un interesanti fakti
Ienirstot mākslīgā intelekta pasaulē, ir būtiski saprast ne tikai tehnoloģijas sarežģījumus, bet arī to, kā pārvarēt tās izaicinājumus. Šeit ir daži vērtīgi padomi, dzīves triki un fascinējoši fakti, kas var noderēt ikvienam, kurš interesējas par AI, vai tu esi izstrādātājs, pētnieks vai vienkārši entuziasts.
1. Uzziniet par AI regulām
Izpratne par pašreizējām un nākotnes regulām, piemēram, ES AI likumu, var palīdzēt jums palikt atbilstošiem jūsu projektos. Iepazīstieties ar riska kategorijām un pārliecinieties, ka jūsu AI produkti atbilst nepieciešamajiem juridiskajiem standartiem. Sekot līdzi šādām regulām var arī dot jums konkurences priekšrocības AI jomā. Plašāku informāciju par AI regulām skatiet Eiropas Komisijā.
2. Prioritāte daudzveidībai un iekļaušanai
Pētījumi norāda, ka būtisks izaicinājums AI modeļos ir daudzveidības trūkums, kas var novest pie iznākumu aizspriedumiem. Pārliecinieties, ka mācību fāzē iekļaujat dažādus datu kopumus. Tas veicina taisnīgumu un palīdz mazināt diskriminējošu prakšu risku. Iesaistīšanās ar dažādām perspektīvām izstrādes laikā arī veicina plašāku AI tehnoloģiju pieņemšanu.
3. Izmantojiet atvērtā koda rīkus
Ieguvumi no atvērtā koda AI rīkiem var paātrināt jūsu izstrādes procesu un ļaut uzlabot modeļus sadarbības ceļā. Platformas, piemēram, GitHub, piedāvā daudzas krātuves, kur izstrādātāji dalās ar savu darbu, ļaujot citiem mācīties no un attīstīt esošās tehnoloģijas. Izpētiet resursus vietnē GitHub, lai atrastu vērtīgus rīkus un kopienas.
4. Veiciet regulārus atbilstības novērtējumus
Regulāri novērtējot savus AI modeļus atbilstībai mainīgajām standartiem, varat pasargāt sevi no iespējamām sankcijām. Iekļaujiet stingras testēšanas procedūras, lai novērtētu kritiskos aspektus, piemēram, izturību, drošību un taisnīgumu. Izveidojiet rutīnu, kas ietver kolēģu pārskatus un ārēju validāciju, lai uzlabotu savu AI sistēmu uzticamību.
5. Eksperimentējiet ar dažādiem AI ietvariem
Izmantojot daudzas pieejamās ietvaru iespējas, piemēram, TensorFlow, PyTorch un Keras, eksperimenti ar dažādām platformām var uzlabot jūsu prasmes un novest pie inovatīviem risinājumiem. Katram ietvaram ir savas stiprās puses, tāpēc ir svarīgi atrast to, kas vislabāk atbilst jūsu projekta prasībām, lai būtiski uzlabotu jūsu efektivitāti.
6. Saprotiet izskaidrojamības nozīmi
Pašreizējās AI sistēmām kļūstot arvien sarežģītākām, pieaug vajadzība pēc izskaidrojamības. Pārliecinieties, ka jūsu modeļi var sniegt ieskatus par to, kā tie darbojas un pieņem lēmumus. Šī izpratne ir būtiska, īpaši regulētās vidēs. Uzlabojiet lietotāju uzticību un modeļu pieņemšanu, būdami caurspīdīgi par sava AI lēmumu pieņemšanas procesiem.
Interesants fakts:
Vai zinājāt, ka termins “mākslīgais intelekts” tika izdomāts 1956. gadā Džona Makartija laikā konferences laikā Darmutas koledžā? Tas iezīmēja pamatu turpmākajām attīstībām šajā aizraujošajā jomā.
Noslēgumā, vai nu jūs izstrādājat jaunus AI modeļus, vai arī izmantojat tos, lai pieņemtu lēmumus, šie padomi un fakti var palīdzēt jums efektīvi orientēties mākslīgā intelekta tehnoloģiju un tās regulāciju sarežģījumos. Pieņemiet mākslīgā intelekta attīstošo ainavu ar atbildību un inovācijām! Papildu ieskatiem apmeklējiet OpenAI.
