Kevin TopolskyAz egyre növekvő számú tudományos tanulmány foglalkozik azzal a kérdéssel, hogyan kell mesterséges intelligencia modelleket ismétlődően kiképezni olyan adatok felhasználásával, amelyeket főként ez a technológia generál, ami egyre inkább ellentmondásos tartalmat eredményez. Az általános mesterséges intelligencia eszközökön alapuló modellek, mint a „ChatGPT” program, hatalmas adatmennyiségek felhasználásával kell, hogy kiképezzék magukat.
Ez a jelenség, amit „önkannibalizációnak” írnak le, arra vezet, hogy a mesterséges intelligencia saját magára támaszkodva összeomlik, a modellek illegessé válnak és a szerszámok nonszensz információt termelnek, ahogyan egy nemrégiben megjelent cikk a „Nature” tudományos folyóiratban bemutatott.
A „Rice” és a „Stanford” egyetemek kutatói hasonló következtetésre jutottak, miután olyan AI modelleket tanulmányoztak, amelyek képeket generálnak, például a „Middleground” és az „Dali-Ai”. A modellekhez „mesterséges intelligencia által generált adatok” hozzáadása olyan össze nem illő elemekhez vezetett, amelyek hasonlóak a „Dühös Tehén” betegséghez.
A vállalatok gyakran „szintetikus adatokat” használnak programjaik kiképzéséhez azok könnyű hozzáférhetősége, elérhetősége és alacsony költsége miatt, amint a szakértők kiemelték a területen.
Amint a Dühös Tehén Betegség válsága nagy hatással volt a húsfeldolgozásra az 1990-es években, a virágzó mesterséges intelligencia terület jövője, amelyet milliárdokra értékelnek, veszélybe kerülhet, ha ellenőrizetlen generációkban lefelé haladva, a világszerte tapasztalható adatminőség és sokféleség potenciális összeomlás szindrómájához vezet.
A mesterséges intelligencia kiképzésének és az adatminőség közötti bonyolult kapcsolat felfedezése
A mesterséges intelligencia (AI) kiképzése létfontosságú a mesterséges intelligencia modellek képességeinek kialakításában. Bár az előző cikk rámutatott az ismételt kiképzés hatására az adatminőségre, ennek a kérdésnek további dimenziói vannak, amelyek közelebbi vizsgálatra érdemesek.
Kulcskérdések:
1. Hogyan befolyásolja az adatkiképzés minősége az AI modellek teljesítményét?
2. Milyen hosszú távú következményei vannak az önkanibalizációnak az AI modellekre?
3. Milyen stratégiák alkalmazhatók az adatminőségi problémák enyhítésére az AI kiképzése során?
További betekintések:
Az egyik alapvető kihívás, amely az AI kiképzéssel jár, az a szükséglet a változatos és reprezentatív adathalmazokra. A kiképzési adatok sokféle forgatókönyvet és határesetet kell, hogy magukba foglaljanak a torzítások megelőzése és az AI modellek ellenálló képességének javítása érdekében.
Továbbá, a generatív AI eszközök és a kiképzési adatok kölcsönhatása fontos kutatási terület. Habár a „ChatGPT” típusú eszközök erős képességeket nyújtanak, azok túlzott használata adatain generálására pontatlanságok és nonszensz információk fenntartásához vezethet az AI rendszerekben.
Előnyök és hátrányok:
Előnyök:
– Hatékony kiképzés: Az AI kiképzése szintetikus adatok felhasználásával költséghatékony és időhatékony lehet.
– Skálázhatóság: A szintetikus adatok kínálhatnak skálázhatósági előnyöket a manuálisan összeállított adathalmazokhoz képest.
– Innováció: Az AI kiképzése fejlett eszközök felhasználásával ösztönözheti a fejlesztésben az innovációt és kreativitást.
Hátrányok:
– Torzítások és pontatlanságok: A szintetikus adatok nem mindig képviselik pontosan a valóságos forgatókönyveket, torzításokat okozva az AI modellekben.
– Adatminőségi problémák: A generatív AI eszközök túlzott használata az adatok létrehozására kompromittálhatja az AI rendszerek minőségét és megbízhatóságát.
– Szabályozási aggályok: A szintetikus adatok használata kritikus alkalmazásokban szabályozási és etikai dilemmafelvetéseket okozhat az adatintegritás és átláthatóság terén.
Kapcsolódó linkek:
Nature
Rice University
Stanford University
