AI’s Growing Data Hunger Unveiled
Dirbtis suoprastintais technologijų įmonėms grėsto iššūkio, kuris gali sutrikdyti jų augimą: trūksta aukštos kokybės interneto turinio, skirtinio jų rafinuotiems kalbos modeliams apmokyti. Skirtingai nei paprasti interneto vartotojai, kurie naršo pramogoms, socialiniams ryšiams ir žinioms, dirbtinės intelektas įmonėms naudoja didelį duomenų kiekį norėdamos padidinti savo kalbos modelių gebėjimus. Šie modeliai, tokie kaip ChatGPT, savo žinias ir atsakymų formavimo įgūdžius turi milžiniškame interneto išvestų duomenų baze.
Tačiau interneto ribota prigimtis reiškia, kad duomenų rezervuaras, iš kurio maitinami šie dirbtiniai intelekto modeliai greitai gali išsekti. Įmonės, tokių kaip OpenAI ir „Google“, pripažįsta šią artėjančią stoką, o prognozės rodo, kad aukštos kokybės turinio, kurį galima vartoti, ištekliai gali baigtis jau per ateinančius keletą metų. Tokių duomenų paklausa yra tokia didelė, kad net istoriniai interneto turinio fragmentai dažnai neatitinka pageidaujamos kokybės.
Duomenų Trūkumo Poveikis AI Progresui
Didelių kalbos modelių (DKM), tokiai kaip GPT ir Gemini, apmokymas reikalauja milžiniško duomenų kiekio, ne tik pagal apimtį, bet ir pagal kokybę. Dirbtinės intelekto įmonės yra atsakingos, atrenka didelį nesąmoningų duomenų jūrą, kuri plūstančia internete, kad išvengtų dezinformacijos ir blogai parašyto turinio pateko į jų sistemą. Vartotojų sąveikos tikslumas yra pagrindinis prioritetas.
Be to, duomenų rinkimo etini klausimų kilę susirūpinimai. Daugelis vartotojų gali nesuvokti, kad dirbtinės intelekto įmonės gali jau naudoti jų internetinius duomenis apmokymo tikslais. Šis asmeninių duomenų komercinis naudojimas – pvz., „Reddit“ parduodama turinys į dirbtinės intelekto įmones – tęsiasi tarp kovų dėl vartotojų privatumo teisių ir teisinių apsaugų.
Ieškant Alternatyvų Duomenų Šaltinių AI
Kaip atsaką, „OpenAI“ ir kiti tirtų alternatyvius duomenų šaltinius. Pavyzdžiui, „OpenAI“ svarsto apmokyti savo GPT-5 modelį naudojant viešų vaizdo medžiagų, tokios kaip „YouTube“, transkripcijas. Įmonė taip pat tirtų mažesnius, domainui būdingus modelius ir apmokymo modelius aukštos kokybės duomenimis teikėjams.
Sintetiniai Duomenys: Dviveidė Kalavijo?
Artėjantis ginčytinas žingsnis dirbtinės intelekto pramonėje yra potencialus sintetinių duomenų naudojimas. Nors šis metodas gali įgalinti įmones generuoti naujus duomenų rinkinius, kurie imituotų originalius, išsaugant konfidencialumą, praktika kelia riziką „modelio susilpnėjimui“. Nors šis metodas yra inovatyvus, visiškai pasikliaujant sintetiniais duomenimis gali padėti susidaryti stagnacijai, nes modeliai vėlai ar greitai regurgituos panašius šablonus ir atsakymus, prarandami savitumas.
Nepaisant nežinomybių, dirbtinės intelekto įmonės išlieka optimistiškos dėl sintetinių duomenų potencialo įgyvendinti jų apmokymo poreikius, jei tik galėtų sumažinti susijusias rizikas. Galimybė naudotis sintetiniais duomenimis, nepažeidžiant sistemos vientisumo, siūlo vilčių žibintą siekiant išlaikyti dirbtinių intelektų technologijų pažangą.
Pagrindiniai Iššūkiai Palaikant AI Algoritmo Troškimą Aukštos Kokybės Duomenims
Vienas pagrindinių iššūkių, susijęs su aukštos kokybės duomenų paklausos, yra etiniai ir teisiniai duomenų rinkimo pasekmės. Aukštos kokybės duomenys dažnai reiškia išsamius, tiksliausius ir atspindinčius įvairias scenarijų bei kalbas duomenis, tačiau tokių duomenų gavybai dažnai reikia naudoti asmeninius ar privačius duomenis. Privatumo rūpesčiai ir galimybė duomenų piktnaudžiauti yra svarbūs klausimai, kylantys klausimus apie sutikimą ir asmenų teises, kurių duomenys gali būti naudojami apmokyti AI sistemas. Pasitelkiant poreikį turėti išsamią duomenų rinkinį ir poreikį apsaugoti asmeninį privatumą, virsti sunku įveikiama užduotis.
Kitas iššūkis yra potencialus pasvorimas ir dezinformacija. Aukštos kokybės duomenų atrinkimas reiškia prasta, neteisingą ar mažos kokybės turinį atskirti. Tačiau pasvorimas gali būti atsitikinai įterptas filtravimo proceso metu, veda prie dirbtinių intelekto modelių, kurie gali palaikyti šiuos pasvorus.
Potencialių Sprendimų Privalumai ir Trūkumai
Alternatyvūs Duomenų Šaltiniai
Privalumai:
– Duomenų šaltinių įvairinimas gali praturtinti AI modelius, siūlanti platesnį požiūrį ir svarbesnį supratimą.
– Naudoti viešų domenų duomenis ar duomenis, dėl kurių aiškiai buvo gautas sutikimas, gali palengvinti etinius ir privatumo rūpesčius.
Trūkumai:
– Viešų domenų duomenys ar duomenys, dėl kurių buvo gautas sutikimas, gali būti riboti arba menkai įvairūs.
– Reikalavimas gauti sutikimą naudoti duomenis gali reikšmingai sulėtinti duomenų rinkimą.
Sintetiniai Duomenys
Privalumai:
– Sintetiniai duomenys gali būti generuojami dideliais kiekiais ir pritaikyti konkrečioms poreikims, todėl tai gali būti mastiška sprendimas.
– Tai gali padėti išvengti privatumo problemų, nes nenaudoja tikrų vartotojų duomenų.
Trūkumai:
– Sintetiniai duomenys gali įteigti dirbtinę pasvarą ir stokoti žmogaus sukurtų duomenų sudėtingumo.
– Pagalba sintetiniams duomenims gali sukelti stagnaciją ir modelio susilpnėjimą, jei duomenys yra nepakankamai įvairūs.
Ginčai
Asmeninių duomenų naudojimas be išreikšto sutikimo yra opus klausimas. Pavyzdžiui, įmonės kaip „Reddit“, parduodančios vartotojų turinį dirbtiniams intelekto įmonėms, sukėlė diskusijas dėl duomenų nuosavybės ir etinio naudojimo. Kitas ginčas sukasi apie sintetinius duomenis, kur modelio susilpnėjimo potencialas ir susirūpinimas dėl „nenatūralios“ duomenų pobūdžio kelia nerimą dėl dirbtinių intelektų išvestų rezultatų kokybės ir patikimumo.
Susiję Nuorodos
OpenAI – „OpenAI“ yra tyrimų ir plėtros įmonė, kuri pirmauja kuriant ir apmokant didelio masto AI modelius.
Google – „Google“ yra tarptautinė korporacija, užsiimanti AI tyrimais, kuri plėtojo įvairius mašininio mokymosi modelius ir įrankius.
Iš viso, iššūkiai, susiję su AI poreikiu aukštos kokybės duomenims išlaikyti, yra daugiaplaniai, apimantys techninius, etinius ir teisinius aspektus. Nagrinėjami sprendimai gali įveikti šiuos iššūkius, tačiau turi savo kompromisų. Rasti balansą, skatinant AI plėtrą, gerbiant privatumą ir išvengiant pasverimo, yra pagrindinis rūpestis dirbtinės intelekto įmonių ir visuomenės apskritai.