Изкуствен интелект (ИИ) еволюцията е свидетелство за човешкото любопитство и технологичната мощ. Колкото повече данни се подават на системите на ИИ, толкова по-интелигентни и способни те стават. В надпреварата за най-развитите модели на ИИ, OpenAI и Google са явно ангажирани с интересен обучителен режим за своите интелигентни платформи – използването на големи количества текст транскрибиран от видеоклипове в YouTube.
Практиката е в основата на потенциален спор, намекващ за нарушение на авторските права, съгласно твърденията, цитирани в The New York Times и от други познавачи на методите на големите технологични гиганти. Било е предположено, че OpenAI, например, е използвала транскрипции от над милион часа видео чрез своя инструмент за разпознаване на говор (Whisper) за обучението на изисканата GPT-4.
Има предишни мърморения за такива методи, включително използването на YouTube подкастове за обучение на ИИ. Политиките на Google забраняват „несанкционирано сваляне на съдържание“ от YouTube, пораждайки въпроси относно легитимността на използването на такива канали за обучение на ИИ без явно съгласие.
Google посочи, че не е бил осведомен за използването на съдържание от YouTube от страна на OpenAI за тази цел и подчерта, че използва информация само от създатели, дали своето съгласие за обучението на ИИ. Въпреки това се разнесоха чувства, че това може да не е напълно точно и че някои лица може да са закрили очи.
Стремежът към отличност в областта на ИИ изглежда подтиква някои компании да застъпят или потенциално да прекрачат линията на установените регулации. Можем да видим промяна в правилата за онлайн платформи, позволяващи по-широко използване на мултимедийно съдържание при обучението на ИИ, възможно е дори да се използват вашите видеоклипове, снимки и други лични данни. Докато ИИ продължава своя път на учене и приспособяване, дебатът относно етиката и законността на използването на данни за неговото развитие е вероятно да се засили.
Текущи тенденции на пазара
Пазарът на ИИ бързо се разширява, с преминаване към по-сложни и способни модели, които изискват големи количества данни за обучение. Компании като OpenAI, Google, Facebook и Microsoft инвестират тежко в развитието на ИИ технологиите, особено в областта на обработката на естествен език (NLP), машинното обучение и дълбокото обучение. Последните постижения в модели като GPT-3 и GPT-4 на OpenAI показват тенденция към по-сложни и контекстосъобразни системи на ИИ, способни да генерират текст, приличащ на човешки, и да изпълняват разнообразни задачи. Паралелно с това облаците услуги и инфраструктурата се насочват все повече към нуждите на обучението на ИИ, като доставчици като Amazon Web Services, Google Cloud и Microsoft Azure оглавят класацията.
Прогнози и бъдеще на практиките при обучението на ИИ
Изискванията за ИИ се предвижда да нарастват, с прогнози, показващи увеличение в прилагането на ИИ в различни сектори, включително здравеопазването, автомобилостроенето, финансите и обслужването на клиенти. Практиките при обучението се очаква да се развият, с иновации, насочени към подобряване на ефективността и намаляване на разходите и околната вреда от обучението на големи модели на ИИ. Предаването на учене, обучението с малко примери и генерирането на синтетични данни са сред методите, които набират популярност в областта. Освен това има нарастващ интерес към отговорното ИИ, с фокус върху етичните практики за обучение на ИИ, прозрачността и избягването на предразсъдъци.
Основни предизвикателства и спорове
Едно от основните предизвикателства в областта на ИИ обучението е потенциалното нарушаване на авторските права, подобно на случаите, споменати, където компаниите използват данни от платформи като YouTube без правилното разрешение. Освен това се изразяват загрижености за поверителността, предразсъдъците и справедливостта, както и за околната вреда от обучението на големи модели на ИИ. Тъй като ИИ системите учат от данни, съществува риск от поддържане на съществуващи предразсъдъци, което изисква строга курация на данните и етични насоки. Огромните изчислителни ресурси, необходими за обучението на напреднали модели на ИИ, също предизвикват околната загриженост, побуждайки индустрията да търси по-ефективни методи.
Предимства и недостатъци на практиките при обучението на ИИ
Напредъкът на практиките при обучението на ИИ носи много ползи, включително по-голяма ефективност, автоматизация на скучни задачи и възможността за анализ на големи набори от данни за откриване на изводи, които биха били недостижими за хора. Все пак, недостатъците са също толкова значителни. Освен потенциалното нарушаване на авторските права и проблемите с поверителността, продължава разискването относно заместването на работни места поради автоматизацията на ИИ. Съществува и опасността от използване на ИИ за злонамерени цели, област, в която се налага строго законодателство и надзор.
За повече информация относно напредъка на ИИ и неговото влияние върху обществото, може да посетите големите технологични новинарски и изследователски издания. Някои добре известни източници включват:
– MIT Technology Review
– Wired
– TechCrunch
Еволюцията на ИИ и неговите практики за обучение вероятно ще продължат да бъдат предмет на дебати и иновации, балансирайки между стремежа към технологични постижения и спазването на етичните и законните стандарти.