Korištenje sintetičkih podataka postaje sve važnija praksa među razvojnim programerima umjetne inteligencije (A.I.) koji se suočavaju s izazovima kao što su ograničeni podaci i sudski sporovi oko autorskih prava. Tvrtke poput OpenAI i Google tradicionalno su se oslanjale na velike količine tekstualnih podataka iz izvora poput knjiga, Wikipedije i vijesti kako bi obučile svoje A.I. chatbotove. Međutim, sa sve većom zabrinutošću zbog kršenja autorskih prava, ovi tehnološki divovi sada istražuju korištenje “sintetičkih podataka” generiranih od samih A.I. sustava.
No što točno predstavlja sintetičke podatke? Ukratko, to su podaci koji su generirani od strane modela umjetne inteligencije. Umjesto da se A.I. modeli obučavaju tekstom napisanim od strane ljudi, tvrtke poput Googlea, OpenAI-a i Anthropica teže iskorištavanju podataka koje su stvorili drugi modeli umjetne inteligencije.
Ipak, postoje zabrinutosti oko pouzdanosti sintetičkih podataka. A.I. modeli mogu napraviti pogreške i izmisliti informacije. Osim toga, također mogu naslijediti pristranosti prisutne u podacima s interneta s kojima su obučeni. Korištenjem A.I. za obuku A.I., postoji rizik uvećavanja nedostataka i pristranosti prisutnih u početnim podacima.
Unatoč mogućim prednostima, sintetički podaci nisu široko korišteni od strane tehnoloških tvrtki u ovom trenutku. Još uvijek su u eksperimentalnoj fazi zbog spomenutih izazova i ograničenja. Tehnološke tvrtke pažljivo prate učinkovitost i pouzdanost sintetičkih podataka dok istražuju druge načine obuke svojih A.I. sustava.
Često postavljana pitanja (FAQ)
Što su sintetički podaci?
Sintetički podaci se odnose na podatke generirane od strane modela umjetne inteligencije, za razliku od podataka koje stvaraju ljudi.
Žele li tehnološke tvrtke da se A.I. obučava od strane A.I.?
Da, tehnološke tvrtke poput Googlea, OpenAI-a i Anthropica istražuju ideju obuke A.I. modela korištenjem podataka koje generiraju drugi modeli A.I. umjesto tekstova koje stvaraju ljudi.
Da li sintetički podaci učinkovito rade?
Ne u potpunosti. A.I. modeli obučeni sintetičkim podacima mogu napraviti greške, izmisliti informacije i naslijediti pristranosti iz početnih internetskih podataka. Važno je uzeti u obzir ta ograničenja i potencijalne nedostatke.
Koliko široko se koristi sintetički podaci od strane tehnoloških tvrtki?
Trenutno se sintetički podaci većinom eksperimentiraju i nisu značajan dio načina na koji se grade A.I. sustavi. Tehnološke tvrtke još uvijek procjenjuju i vrednuju njegovu pouzdanost i učinkovitost.
Korištenje sintetičkih podataka u industriji umjetne inteligencije (A.I.) je rastući trend koji ima za cilj rješavanje izazova kao što su ograničeni podaci i problemi s autorskim pravima. Tradicionalno, tvrtke poput OpenAI i Google oslanjale su se na velike količine tekstualnih podataka iz izvora poput knjiga, Wikipedije i vijesti kako bi obučile svoje A.I. chatbotove. Međutim, zabrinutosti oko kršenja autorskih prava navele su ove tehnološke divove da istraže korištenje sintetičkih podataka koji se generiraju od samih A.I. modela.
Sintetički podaci, jednostavno rečeno, predstavljaju podatke koje stvaraju modeli umjetne inteligencije umjesto da su napisani od strane ljudi. Tvrtke poput Googlea, OpenAI-a i Anthropic koriste podatke koje generiraju drugi A.I. modeli kako bi obučile svoje A.I. sustave. Ovaj pristup im omogućuje izbjegavanje mogućih problema s autorskim pravima povezanim s korištenjem podataka koje su stvorili ljudi.
Unatoč potencijalnim prednostima, postoje zabrinutosti oko pouzdanosti sintetičkih podataka. A.I. modeli mogu napraviti greške i izmisliti informacije, a također mogu naslijediti pristranosti prisutne u podacima s interneta s kojima su obučeni. Koristeći A.I. za obuku A.I., postoji rizik uvećavanja nedostataka i pristranosti u početnim podacima.
Trenutno, sintetički podaci su i dalje u eksperimentalnoj fazi i nisu široko korišteni od strane tehnoloških tvrtki. Učinkovitost i pouzdanost sintetičkih podataka pažljivo se prate, a tehnološke tvrtke nastavljaju istraživati druge načine obuke svojih A.I. sustava. Prihvaćanje sintetičkih podataka će ovisiti o rješavanju izazova i ograničenja povezanih s tim pristupom.
Za više informacija o korištenju sintetičkih podataka u industriji A.I., posjetite web stranice OpenAI-a i Googlea. Ove tvrtke su predvodnice u istraživanju i razvoju A.I. te pružaju dragocjene uvide u napretke i izazove u industriji.
Zaključno, iako sintetički podaci pokazuju potencijal u rješavanju problema s autorskim pravima i proširuju materijale za obuku A.I., važno je biti oprezan i sagledati potencijalna ograničenja i pristranosti povezane s njihovom upotrebom. Industrija A.I. će nastaviti istraživati i procjenjivati učinkovitost i pouzdanost sintetičkih podataka kako bi osigurala razvoj etičnih i odgovornih A.I. sustava.
The source of the article is from the blog elektrischnederland.nl