האתגר לשמירה על תועלתם של מערכות עש"מ למידת מכונה בנתונים איכותיים

התרגעת רעב הנתונים של הבינה המלאכותית נחשפת

חברות בינה מלאכותית נתקלות באתגר קריטי שעלול לפגוע בצמיחתן: חוסר בתוכן איכותי ברשת האינטרנט לאימון של המודלים השפתיים המתקדמים שלהן. להבדיל ממשתמשים רגילים באינטרנט שנמצאים בגלישה לאידאלית, למעצבים לימים בתחום הבינה המלאכותית אין ברירה אלא לעשות שימוש בכמויות עצומות של נתונים כדי לשפר ביכולות של המודלים השפתיים המתקדמים שלהן. מודלים אלו, כולל ChatGPT, מטילים את ידעם ויכולת הפורמולציה של תגובותיהם במסד מידע עצום המקורו ברחבי הרשת.

עם זאת, הטבע הסופי של האינטרנט מקרב לכך שמאגר הנתונים ממנו מתבצע הזרמת מצעדי המודלים של הבינה המלאכותית עשוי בקרוב להתחיל ליבש. חברות כמו OpenAI ו-Google מודעות למעין חיסרון זה העומד בפניהן, והערכות מדברות על פחתון של תוכן איכותי מהימנים במהלך השנים הקרובות. דרישת הנתונים המכונעת בכזאת רמה שגם תוכן האינטרנט ההיסטורי חסר.

ההשפעה של מיעוט הנתונים על ההתקדמות של הבינה המלאכותית

אימון של מודלים שפתיים גדולים (LLMs) כגון GPT ו-Gemini דורש כמות עצומה של נתונים, ולא רק בנפח אלא גם באיכות. חברות בינה מסננות בבחירה, מסננות ים רחב של נתונים לא איכותיים שמתנעו באינטרנט כדי למנוע מידע שגוי ותוכן לא מסודר מכניסות למערכות שלהן. לוודא דיוק בהתקשרויות המשתמשים הינו עדיף.

בנוסף, שאלות האתיקה של קריקת נתונים מעמידות משמעויות ניכרות. רבים מהמשתמשים עשויים שלא שלהם להבחין שחברות בינה מלאכתית עשויות כבר לעשות שימוש בנתוניהן המקוונים לצרכי האימון שלהן. השימוש המסחרי בנתונים אישיים – כמו למשל Reddit המסחר בתוכן לעסקים אבטחיים – ממשיך לקרות בתיקופים לזכויות הפרט וההגנה המשפטית.

המבט המחוץ לנתונים האינטרנטיים עבור הבינה המלאכותית

כיוון תגובה, OpenAI וחברות אחרות חוקרות מקורות נתונים אלטרנטיביים. לדוגמה, OpenAI מתייחסת לאמן את מודל הGPT-5 שלה באמצעות הפיכה לטקסט של סרטוני וידיאו ציבוריים מפלטפורמות כמו YouTube. החברה גם מבקשת ליצור מודלים הקטנים יותר, הקשורים לתחומים, ולחשוב על מודלים תשלום לספקים של נתונים איכותיים.

נתונים סינתטיים: חרב חדת פיים

צעד משברי בתעשיית הבינה המלאכותית הינו השימוש הפוטנציאלי בנתונים סינתטיים. בעוד שהגישה זו עשוייה לאפשר לחברות לייצר סטים נתונים חדשים שדומים לזמינים במקור ובכך לשמור על הפרטיות, הפרקטיקה עשויה להפריע "מהמודל השובר." מוחלק כמו שהיא, ההישגה היכולה להישתמש מסביב לנתונים סינתטיים עם שימור תקינות המערכת אחריות לתרבות תקווה ברמת פתרון הטכנולוגיות הבינה.

אתגרים מרכזיים בשמירת יכולת הבינה לנתוני איכות גבוהה

אחד האתגרים המרכזיים המתייחסים לצורך נתונים איכותיים הינו השלטון האתי והמשפטי של קריקת נתונים. נתונים איכותיים לעתים קרובות הם נתונים מפורטים, מדויקים ומשקפים אפילו של מקרים ושפות שונות, אך לרכוש נתונים כאלה בכמויות מספקות דורש בדרך כלל שימוש בנתונים אישיים או פרטיים. חששות לפרטיות ולאפשרות שימוש בנתונים עצמם עולים, ונכוני סוגיות רלוונטיות עצומות בנושאים כגון רשות וזכויות מקרים אשר ניתן להשתמש בנתוניים שלהם לאימון המערכות האינטלקטואליות למסורת. חיזוק הצורך של סטים עטופים רגילים בעשרת אגודה לחזות צריכה ר.Avantagesתה לעמד בחובות בזמן בארז

הגיית נתונים אלטרנטיביים
Avantages:
– הניבוי מקורות נתונים עשירים עשיר
– בשימוש בנתונים שמן התחלה או נתונים עם מסירה מובנית יכול להקל על בעיות אתיות ופרטיות

לחסרונות:
– נתונים לשימוש מקורה נתונים נתתשו להיות מוגבלים או פחות מגוונים
– דרישת מסירה לשימוש בנתונים עשוי לאט משמעית את מהלך האיסוף

נתונים סינתטיים
Avantages:
– נתונים סינתטיים ניתן ליצור בכמויות גדולות ולהתאים לצרכים מסוימים, ולהפוך אותו לפתרון נתון
– זה יכול לעזור למנוע נסיבות פרטיות מכיוון שהם לא משתמשים בנתוני משתמש אמיתי

לחסרונות:
– נתונים סינתיים יתכן שיכניסו לתוך פטקלות ובעלי פנים טובות מנתונים שנוצרו על ידי בני אדם
– להסתמך על נתוני נתונים סינתיים יכול להוביל לעצירה בפשירה אם הנתונים לא מספיק גודל

b>פולמות

השימוש בנתונים אישיים בלעדי צורך מסכה שהיא גלגלי. למעשה, חברות כמו Reddit מוכרות תוכן משתמשים למפעילי AI מטר איבצ'ישיה ועליה מתגברת דיונים בנוגע לבעלות נתונים ולשימוש אתי. פולמות נוספות סובבות סביב נתוני סינתיים, כאשר הפוטנציאל להתרעת המודל והדאגה לכל לגבי "הטבע המלאכותי" של נתונים סבות את חששות בתוך האיכות והאמינות של פלטי AI.

קישורים קשורים

OpenAI – OpenAI היא חברת מחקר ואימון ליד בתחום פיתוח והתזרמות מודלי גודל.
Google – Google היא חברה רב-לאומית סביבתית במחקר AI והשתתפה בפיתוח פרויקטים שונים בתחום הלמידת מכונה ואחזקות.

בסיום, האתגרים בשמירה על צורך הבינה המלאכותית לנתוני איכות גבוהה הם רב-גורמיים, כוללים ממדים טכניים, אתיים ומשפטיים. הפתרונות שנבדקים מחזיקים ביכול לעקוד את האתגרים אלו אולם לא בלעדי כספי סוגית. מציאת איזון בנימוקי פיתוח של הבינה מלאכותית בביקוש להגן על פרטי