Lidia PerskaNaujas tyrimas iššaukia įsitikinimą apie dirbtinio intelekto grėsmę
Neseniai atliktas tyrimas apšvietė išplėstų kalbų modelių (AI) sugebėjimus, nurodydamas trūkumą savarankiškam mokymuisi. Skirtingai nei populiarios kino filmuose kaip „Terminatorius” vaizduojamos dirbtinio intelekto sistemos, keliančios grėsmę žmonijai, tyrimas teigia, kad šiuo metu tokių susirūpinimų pagrindo nėra.
Supratimas apie AI limitacijas
Batas universiteto ir Darmštado techninio universiteto bendras atliktas tyrimas, pristatytas 62-ąjame Asociacijos skaičiavimo lingvistikos metiniame susirinkime (ACL 2024), parodė, kad nors AI greitai sekasi vadovautis instrukcijomis ir spręsti užduotis, joms trūksta gebėjimo nepriklausomai įgyti naujų žinių.
Pasekmės dėl AI saugos
Mokslininkai padarė išvadą, kad šiuo metu esamos AI gali būti naudojamos be reikšmingų saugos susirūpinimų. Pagrindinė dirbtinio intelekto keliaujama grėsmė slypi žmogaus piktnaudžiavimo taikymu, o ne pačioje technologijoje esančiose pavojose.
AI galimybių tyrinėjimas
Buvo atlikti eksperimentiniai testai, vertinantys AI gebėjimą spręsti sudėtingas užduotis, kurios prasideda nuo jų programuotos srities. Rezultatai parodė, kad AI galėjo reaguoti į socialines situacijas neturėdama konkretaus mokymo, remdamasi atvejais pagrįstu kontekstiniu mokymusi.
Ateities tyrimų kryptys
Vietoje to, kad būtų bijoma AI kaip tiesioginės grėsmės, tyrimas pabrėžia būtinybę būti budriems prieš galimą piktnaudžiavimą. Dėmesys turėtų būti sutelktas į AI mokymo procesų kontrolę, kad būtų mažinami su jos kintančiomis galimybėmis susiję rizikos veiksniai. Tęstiniai tyrimai turėtų būti sutelkti į kitas AI modeliuose esančias pažeidžiamumus, tokius kaip galimybę kurti klaidinančius turinį.
Pabrėždama atsakingo AI vystymo ir naudojimo svarbą, šis tyrimas kviečia toliau tyrinėti ir kritiškai vertinti besivystančias dirbtinio intelekto technologijų sritis.
Naujas tyrimas atskleidžia papildomus įžvalgas apie išplėstus kalbų modelius
Neseniai atliktas sekantis tyrimas apie išplėstus kalbų modelius giliau įsigilina į jų trūkumą autonominiame mokyme, siūlydamas naujas perspektyvas į dirbtinio intelekto sistemų galimybes ir ribas.
Svarbūs klausimai ir atsakymai
1. Kokie yra pagrindiniai sunkumai, susiję su išplėstų kalbų modelių autonominiu mokymusi?
Pagrindinis iššūkis slypi tame, kad nors išplėsti kalbų modeliai gerai seka konkrečias užduotis ir instrukcijas, jiems trūksta galimybės nepriklausomai įsigyti žinių. Šis trūkumas trukdo jiems prisitaikyti prie naujų situacijų be aiškaus programavimo.
2. Kokie yra išplėstų kalbų modelių autonominio mokymosi trūkumų ateities AI vystymo pasekmės?
Tyrimas siūlo, kad neturint autonominių mokymosi gebėjimų išplėsti kalbų modeliai gali kankintis siekdami pažengti į aukštesnius sintezės lygius dirbtinio intelekto srityje. Tai kelia rūpesčių dėl esamos AI sistemų ilgalaikės evoliucijos ir galimų apribojimų.
Privalumai ir trūkumai
Vienas iš išplėstų kalbų modelių trūkumų autonominiame mokyme yra didesnis kontrolės ir elgesio prognozuojamumo lygis, kuris gali būti naudingas specializuotoms užduotims, reikalaujančioms griežto vadovavimosi taisyklėms. Tačiau šis trūkumas taip pat reiškia kliūtį tikram dirbtiniam intelektui, apribojant išplėstų kalbų modelių gebėjimą mokytis autonomiškai ir tobulinti savo supratimą.
Iššūkiai ir kontroversijos
Pagrindinis iššūkis, susijęs su autonominiu mokymosi trūkumu išplėstuose kalbų modeliuose, yra galimas stagnacija AI progrese. Neturint gebėjimo nepriklausomai įgyti žinių, AI sistemos gali pasiekti technologinį plato lygį, trukdydamos pertraukoms AI vystymo srityje. Gali kilti kontroversijų dėl etinių problemų, susijusių su naudojimu AI, kurie neturi tikro autonomiško mokymosi, keliant klausimus apie kūrėjų ir vartotojų atsakomybę formuojant dirbtinio intelekto ateitį.
Susiję nuorodos skaitymui
– Skaičiavimo mašinų asociacija
– Dirbtinio intelekto pažangos asociacija
Ištirdami sudėtingus išplėstų kalbų modelių autonominiame mokyme iškilusius iššūkius ir pasekmes, šis tyrimas prisideda prie gilesnio supratimo apie besivystančią dirbtinio intelekto aplinką ir skatina kritinį atsaką į AI vystymo ateities trajektoriją.
