Kevin TopolskyStále väčší počet vedeckých štúdií sa zaoberá problémom podrobenia umelej inteligencie opakovanému tréningu s využitím dát primárne vygenerovaných touto technológiou, čo má za následok čoraz konfliktnú obsah. Modely založené na generatívnych nástrojoch umelej inteligencie ako program „ChatGPT“ potrebujú byť trénované pomocou masívnych množstiev dát.
To vedie k fenoménu nazývanému „samokonzumácia,“ kde umelej inteligencii konzumuje sama seba, čo má za následok zhroucenie modelov a nástroje produkujú nonsenzické informácie, ako odhalil nedávny článok vedeckého časopisu „Nature.“
Výskumníci z univerzít „Rice“ a „Stanford“ prišli k podobnému záveru po skúmaní AI modelov, ktoré vytvárajú obrazy ako „Middleground“ a „Dali-Ai.“ Pridanie dát „vygenerovaných umelej inteligenciou“ do modelu spôsobilo nesúladné prvky, podobne ako choroba „BSE.“
Spoločnosti často využívajú „syntetické dáta“ na trénovanie svojich programov kvôli ich ľahkej dostupnosti, dostupnosti a nízkym nákladom v porovnaní s ľudskými dátami, ako zdôrazňujú odborníci v oblasti.
Ako kríza BSE výrazne ovplyvnila mäsové produkcie v 90. rokoch 20. storočia, budúcnosť kvetúcej oblasti umelej inteligencie, ktorá je hodnotená na miliardy dolárov, by mohla byť ohrozená, ak sa nereguluje v priebehu nasledujúcich generácií, čo môže viesť k potenciálnemu syndrómu zrútenia ovplyvňujúcemu kvalitu a diverzitu dát po celom svete.
Prieskum komplexného vzťahu medzi trénovaním umelej inteligencie a kvalitou dát
Trénovanie umelej inteligencie (AI) hrá kľúčovú rolu pri formovaní schopností modelov AI. Zatiaľ čo predchádzajúci článok poukázal na obavy týkajúce sa vplyvu opakovaného tréningu na kvalitu dát, existujú ďalšie aspekty tejto problematiky, ktoré si vyžadujú bližšie preskúmanie.
Kľúčové otázky:
1. Ako kvalita trénovacích dát ovplyvňuje výkon modelov AI?
2. Aké sú dlhodobé dôsledky samokonzumácie v AI modeloch?
3. Aké stratégie môžu byť implementované na zmiernenie problémov s kvalitou dát počas trénovania AI?
Dodatočné poznatky:
Jedným z hlavných výziev spojených s trénovaním AI je potreba rôznorodých a reprezentatívnych datasetov. Zabezpečenie toho, že trénovacie dáta zahŕňajú širokú škálu scénárov a hraničných prípadov je nevyhnutné pre predchádzanie skresleniam a zlepšenie odolnosti modelov AI.
