Kevin TopolskyEt stigende antal videnskabelige studier behandler problemet med at udsætte kunstig intelligens modeller for gentagen træning ved brug af data primært genereret af denne teknologi, hvilket resulterer i stadig mere modstridende indhold. Modeller, der er afhængige af generative kunstig intelligensværktøjer som “ChatGPT”-programmet, skal trænes ved at bruge massive mængder data.
Dette fører til et fænomen beskrevet som “selv-kannibalisme,” hvor kunstig intelligens fodrer sig selv, hvilket forårsager, at modeller kollapser, og værktøjer producerer meningsløs information, som en nylig artikel i den videnskabelige tidsskrift “Nature” afslørede.
Forskere fra universiteterne “Rice” og “Stanford” nåede til en lignende konklusion efter at have studeret AI-modeller, der genererer billeder som “Middleground” og “Dali-Ai.” Tilføjelse af data “genereret af kunstig intelligens” til modellen resulterede i uoverensstemmende elementer, der ligner sygdommen “Mad Cow.”
Virksomheder bruger ofte “syntetisk data” til at træne deres programmer på grund af den nemme adgang, tilgængelighed og lave omkostninger sammenlignet med menneskeskabte data, som eksperter på området fremhæver.
Da krisen med Mad Cow Disease havde stor indvirkning på kødproduktionen i 1990’erne, kunne fremtiden for det blomstrende felt inden for kunstig intelligens, der er værdisat til milliarder af dollars, være i fare, hvis der ikke bliver taget hånd om problemer, der kan føre til en potentiel kollapssyndrom, som påvirker datakvalitet og mangfoldighed globalt.
Udforskningen af det komplekse forhold mellem træning af kunstig intelligens og datakvalitet
Kunstig intelligens (AI) træning spiller en afgørende rolle i formning af AI-modellernes evner. Mens den forrige artikel fremhævede bekymringer om indvirkningen af gentagen træning på datakvalitet, er der yderligere dimensioner af dette problem, der fortjener en nærmere undersøgelse.
Nøglespørgsmål:
1. Hvordan påvirker kvaliteten af træningsdata præstationen af AI-modeller?
2. Hvad er de langsigtede konsekvenser af selv-kannibalisme i AI-modeller?
3. Hvilke strategier kan implementeres for at mindske problemer med datakvalitet under træning af AI?
Yderligere indsigter:
En af de grundlæggende udfordringer forbundet med AI-træning er behovet for diverse og repræsentative datasæt. At sikre, at træningsdata dækker et bredt spektrum af scenarier og grænsesager er afgørende for at forhindre bias og forbedre robustheden af AI-modeller.
Derudover er samspillet mellem generative AI-værktøjer og træningsdata et kritisk forskningsområde. Mens værktøjer som “ChatGPT” tilbyder kraftfulde evner, kan overdreven afhængighed af dem til datagenerering føre til opretholdelse af unøjagtigheder og meningsløs information inden i AI-systemer.
Fordele og ulemper:
Fordele:
– Effektiv træning: AI-træning ved brug af syntetisk data kan være omkostningseffektiv og tidsbesparende.
– Skalerbarhed: Syntetisk data tilbyder skalerbarhedsfordele sammenlignet med manuelt kuraterede datasæt.
– Innovation: AI-træning ved brug af avancerede værktøjer kan drive innovation og kreativitet i modeludvikling.
Ulemper:
– Bias og unøjagtigheder: Syntetisk data repræsenterer ikke altid nøjagtigt virkelige scenarier, hvilket kan føre til bias i AI-modeller.
– Problemer med datakvalitet: Overdreven afhængighed af generative AI-værktøjer til dataoprettelse kan kompromittere kvaliteten og pålideligheden af AI-systemer.
– Reguleringsmæssige bekymringer: Brugen af syntetisk data i kritiske anvendelser kan rejse regulatoriske og etiske dilemmaer vedrørende dataintegritet og gennemsigtighed.
Relaterede links:
Nature
Rice University
Stanford University
