Kevin TopolskyВсё большее количество научных исследований занимаются проблемой обучения моделей искусственного интеллекта повторением, используя в основном данные, порожденные этой технологией, что приводит к все более конфликтному содержанию. Модели, работающие на инструментах генеративного искусственного интеллекта, таких как программа «ChatGPT», должны обучаться с использованием огромных объемов данных.
Это приводит к явлению, описанному как «самоканнибализация», когда искусственный интеллект питается собой, приводя к схлопыванию моделей и производству несвязанной информации, как показало недавнее издание журнала «Nature».
Исследователи университетов «Rice» и «Stanford» пришли к похожему выводу после изучения моделей ИИ, создающих изображения, такие как «Средний план» и «Dali-Ai». Добавление данных, «генерируемых искусственным интеллектом», в модель привело к несовпадающим элементам, подобно болезни «Бешеная корова».
Компании часто используют «синтетические данные» для обучения своих программ из-за их легкости доступа, доступности и низкой стоимости по сравнению с данными, созданными человеком, как подчеркивают эксперты в этой области.
Поскольку кризис, вызванный болезнью «Бешеная корова», серьезно повлиял на производство мяса в 1990-х годах, будущее процветающего сектора искусственного интеллекта, оцененного в миллиарды долларов, могло бы оказаться под угрозой, если нет контроля в долгосрочной перспективе, что может привести к потенциальному синдрому коллапса, затрагивающему качество и разнообразие данных по всему миру.
Исследование сложных взаимосвязей между обучением искуственного интеллекта и качеством данных
Обучение искусственного интеллекта (ИИ) играет ключевую роль в формировании возможностей моделей ИИ. В то время как в предыдущей статье поднимались вопросы о воздействии повторного обучения на качество данных, существуют дополнительные аспекты этой проблемы, требующие более подробного изучения.
Основные вопросы:
1. Как качество обучающих данных влияет на производительность моделей ИИ?
2. Каковы долгосрочные последствия самоканнибализации в моделях ИИ?
3. Какие стратегии могут быть реализованы для смягчения проблем с качеством данных во время обучения ИИ?
Дополнительные идеи:
Одна из основных проблем, связанных с обучением ИИ, — необходимость универсальных и репрезентативных наборов данных. Обеспечение широкого спектра сценариев и граничных случаев в обучающих данных необходимо для предотвращения предвзятостей и улучшения устойчивости моделей ИИ.
Более того, взаимоотношения между инструментами генеративного ИИ и обучающими данными являются ключевой областью исследований. Хотя инструменты, как «ChatGPT», обладают мощными возможностями, чрезмерная зависимость от них для генерации данных может привести к сохранению неточностей и бессмысленной информации в системах ИИ.
Преимущества и недостатки:
Преимущества:
— Эффективное обучение: обучение ИИ с использованием синтетических данных может быть экономичным и эффективным по времени.
— Масштабируемость: синтетические данные обладают преимуществами масштабируемости по сравнению с ручно составленными наборами данных.
— Инновации: обучение ИИ с использованием передовых инструментов может стимулировать инновации и креативность в развитии моделей.
Недостатки:
— Предвзятость и неточности: синтетические данные могут не всегда точно представлять реальные сценарии, что приводит к предвзятостям в моделях ИИ.
— Проблемы с качеством данных: чрезмерная зависимость от инструментов генеративного ИИ для создания данных может подорвать качество и надежность систем ИИ.
— Регуляторные вопросы: использование синтетических данных в критических приложениях может вызвать регуляторные и этические дилеммы относительно целостности и прозрачности данных.
Связанные ссылки:
Nature
Университет Rice
Университет Стэнфорд
