Nuo mokslinių tyrimų vis daugėja jų, keliančių klausimų dėl dirbtinio intelekto modelių pakartotinio apmokymo su duomenimis, kurie yra pagrindžiami šia technologija sukurti, taikymo. Taigi, vis labiau kyla konfliktų turinio problema. Modeliai, paremti generatyvinės dirbtinio intelekto įrankiais, pavyzdžiui, „ChatGPT” programa, turi būti mokyti, naudojant didžiulius duomenų kiekius.
Tai sukelia reiškinį, vadinamą „savitapokšta”, kai dirbtinis intelektas „praryja” pats save, verčiantis modelius žlugti ir įrankius gaminti nesąmoningą informaciją, kaip neseniai atskleidė straipsnis mokslo žurnale „Nature”.
Po „Rice” ir „Stanford” universitetų tyrinėtojai dėl AI modelių, generuojančių vaizdus, tokius kaip „Middleground” ir „Dali-Ai”, pridėję duomenų, „sugeneruotų dirbtiniu intelektu”, nustatė nesuderintus elementus, panašius į „Žemdirbystės karvės” ligą.
Dažnai įmonės savo programas moko naudodamos „sintetinius duomenis” dėl prieinamumo, prieinamumo ir žemos kainos palyginti su žmogaus sukurtu duomeniu, kaip pažymi srities ekspertai.
Kaip „Žemdirbystės karvės” liga smarkiai paveikė mėsos gamybą 1990-aisiais metais, dirbtinio intelekto, vertinamo milijardais dolerių, augimo ateitis galėtų būti pavojinga, jei nesuvaržytos kartos žemyn, kelia grėsmę potencialiai nusilpusiąjai sindromi, paveisiančiai duomenų kokybę ir įvairovę visame pasaulyje.
Tyrinėjant sudėtingą sąsają tarp dirbtinio intelekto apmokymo ir duomenų kokybės
Dirbtinis intelektas (AI) apmokymas labai svarbus formuojant AI modelių galimybes. Nors ankstesnis straipsnis pabandė išryškinti rūpesčius dėl pakartotino apmokymo įtakos duomenų kokybei, šios problemos yra keliais aspektais, kurie nusipelno išsamios analizės.
Pagrindiniai klausimai:
1. Kaip mokymo duomenų kokybė veikia AI modelių veikimą?
2. Kokios ilgalaikės pasekmės savaitei AI modeliuose?
3. Kokias strategijas galima taikyti, siekiant sumažinti duomenų kokybės problemas, dirbant su AI?
Papildomi įžvalgos:
Vienas pagrindinių iššūkių, susijusių su AI mokymu, yra poreikis įvairiems ir atstovaujantiems duomenims. Užtikrinant, kad mokymo duomenys apima įvairias scenas ir ribinius atvejus, svarbu, siekiant išvengti pasišaliavimo ir pagerinti AI modelių tvirtumą.
Be to, kritinė tyrinėjimų sritis yra generatyvinių AI įrankių ir mokymo duomenų sąveika. Nors įrankiai, tokie kaip „ChatGPT”, siūlo galias, per daug priklausymo nuo jų duomenų generavime, gali lemti netikslumų ir nesąmoningos informacijos sklaidą AI sistemose.
Privalumai ir trūkumai:
Privalumai:
– Efektyvus mokymas: AI mokymas, naudojant sintetinius duomenis, gali būti sąnaudų efektyvus ir laiko efektyvus.
– Skaliumas: Sintetiniai duomenys siūlo skalumo pranašumų, lyginant su rankiniu sukurtu duomenų rinkiniu.
– Inovacijos: AI mokymas naudojant pažangius įrankius gali skatinti inovacijas ir kūrybiškumą modelių kūrimo srityje.
Trūkumai:
– Priklausomybė ir netikslumai: Sintetiniai duomenys gali ne visada tiksliai atspindėti realiųjų scenarijų, tai gali lemti pasišaliavimus AI modeliuose.
– Duomenų kokybės problemos: Per daug priklausomybės generatyviems AI įrankiams duomenų kūrimo procese gali kompromituoti AI sistemų kokybę ir patikimumą.
– Reguliavimo klausimai: Sintetinių duomenų naudojimas kritinėse srityse gali kelti reglamentavimo ir etikos dilemas dėl duomenų vientisumo ir skaidrumo.
Susiję nuorodos:
Nature
Rice University
Stanford University
The source of the article is from the blog aovotice.cz