Kevin TopolskyEit aukande antal vitskaplege studiar tek opp problemet med å underkaste kunstig intelligens-modellar repetitiv opplæring ved hjelp av data primært generert av denne teknologien, noko som resulterer i aukande motstridande innhald. Modellar som stolar på generative verkty som «ChatGPT»-programmet, må trenast opp med massive mengder data.
Dette leier til eit fenomen som blir skildra som «sjølforkiling,» der kunstig intelligens føder på seg sjølv, og forårsakar at modellane kollapsar og verktøy produserer ulogiske opplysningar, slik ein nyleg artikkel i vitskapstidsskriftet «Nature» avslørte.
Forskarar frå universiteta «Rice» og «Stanford» kom til ein liknande konklusjon etter å ha studert AI-modellar som genererer bilete som «Middleground» og «Dali-Ai.» Leggjing av data «generert av kunstig intelligens» til modellen resulterte i uavtals element, liknande sjukdomen «Gal cow.»
Firma brukar ofte «syntetiske data» for å trene opp programma sine på grunn av den enkle tilgangen, tilgjengelegheita og låge kostnadane samanlikna med menneskeskapte data, slik ekspertar på felta påpeikar.
Ettersom krisa med Gal cow-sjukdommen hadde stor innverknad på kjøttproduksjonen på 1990-talet, kunne framtida til den blomstrande kunstig intelligens-felta, som er verdsatt til billionar av dollar, vere i fare om ukontrollerte generasjonar nedover linja fører til eit potensielt sammenbrotssyndrom som påverkar datakvalitet og -mangfald globalt.
Utforskinga av det komplekse forholdet mellom opplæring av kunstig intelligens og datakvalitet
Kunstig intelligens (AI) opplæring spelar ei avgjerande rolle i å forme evnane til AI-modellane. Medan den førre artikkelen peikte på bekymringar om verknaden av repetitiv opplæring på datakvalitet, er det ytterlegare dimensjonar ved dette problemet som fortener nærare gransking.
Sentrale spørsmål:
1. Korleis påverkar kvaliteten på opplæringsdata prestasjonen til AI-modellar?
2. Kva er dei langsiktige implikasjonane av sjølforkiling i AI-modellar?
3. Kva strategiar kan vera i verk for å mildne datakvalitetsproblem under AI-opplæring?
Yttarlegare innsiktar:
Ei av dei grunnleggjande utfordringane knytta til AI-opplæring er behovet for varierte og representativ datasett. Det er essensielt å sikre at opplæringsdata omfattar eit breitt spekter av scenario og grensetilfelle for å førebyggje skjeivskap og betre motstandskrafta til AI-modellane.
Vidare er samspillet mellom generative AI-verktøy og opplæringsdata eit kritisk forskingsområde. Medan verktøy som «ChatGPT» tilbyr kraftfulle funksjonar, kan overavhengigheit av dei for datagenerering føre til vidareføring av unøgleikar og ulogiske opplysningar innanfor AI-system.
Fordelar og ulemper:
Fordelar:
– Effektiv opplæring: AI-opplæring ved hjelp av syntetiske data kan vera kostnadseffektivt og tidsbesparende.
– Skalerbarheit: Syntetiske data byr på skaleringsfordelar samanlikna med manuelt kurerte datasett.
– Innovasjon: AI-opplæring ved hjelp av avanserte verktøy kan drive innovasjon og kreativitet i modellutviklinga.
Ulemper:
– Skjeive og ulogiske opplysningar: Syntetiske data representerer ikkje alltid realistiske scenario, noko som kan føre til skjeivskap i AI-modellar.
– Datakvalitetsproblem: Overavhengigheit av generative AI-verktøy for dataskaping kan kompromittere kvaliteten og pålitelegheita til AI-system.
– Regulatoriske bekymringar: Bruken av syntetiske data i kritiske applikasjonar kan reise regulatoriske og etiske dilemma knytt til dataintegritet og åpenleik.
Relaterte lenker:
Nature
Rice University
Stanford University
