Povečane zahteve po podatkih za napredek umetne inteligence
Pri vsakem pametnem interakciji z chatbotom – programom, zasnovanim za simulacijo pogovorov s človeki – se skriva obsežno skladišče podatkov. Ta obsežna zbirka informacij, pridobljena iz neskončnih člankov, knjig in spletnih komentarjev, je ključna za usposabljanje sistemov AI, da razumejo in odzivajo na uporabniška povpraševanja. Zahteva po nenehnem toku podatkov je neizogibna: več informacij, ki se vnese v AI, bolj natančen postane.
Borba za dostop do kakovostnih podatkov
Kljub vsenavzočnosti informacij v vsakdanjem življenju le majhen delež, ki ima pomembno vrednost, pristane na spletu. Pridobivanje nadzora nad to v veliki meri nedotaknjeno surovino za AI podjetja lahko predstavlja visoke stroške. Pogosto porabijo milijone za pridobitev pravic od založnikov ali se poslužujejo celotnih spletnih strani, kar sproži ostre boje za avtorske pravice.
Sprejemanje sintetičnih podatkov kot rešitve
Veliki tehnološki giganti so se zdaj odpravili na pot, ki izkorišča sintetične podatke, temeljito oblikovane fiktivne informacije, za gradnjo in testiranje modelov AI. Z uporabo AI za ustvarjanje sintetičnih podatkov v različnih oblikah je mogoče prihodnje različice teh sistemov usposabljati bolj učinkovito. Dario Amodei, izvršni direktor podjetja Anthropic AI, potrjuje potencial sintetičnih podatkov kot “orodja za neskončno generiranje podatkov” – izogibanje številnim pravnim, etičnim in zasebnostnim pomislekom.
Uporabe sintetičnih podatkov v tehnologiji
Sintetični podatki imajo zgodovino, ki sega v desetletja, z uporabo od procesov anonimizacije do simulacije prometa za tehnologijo avtonomnih vozil. Vendar pa so napredki v AI omogočili generiranje visokokakovostnih sintetičnih podatkov v velikem obsegu, kar pomeni novo nujnost za njihovo uporabo.
Podjetja, kot je Anthropic AI, so uporabila sintetične podatke za svoje najnovejše modele chatbotov, medtem ko sta tehnološka velikana Meta in Google uporabila sintetične podatke pri razvoju svojih nedavnih modelov odprtokodne programske opreme. Na primer, Googleeva DeepMind se zanaša na sintetične podatke za usposabljanje modelov, ki so sposobni reševati olimpijske geometrijske probleme.
Poleg tega je raziskava podjetja Microsoft na področju sintetične inteligence privedla do razvoja manjšega, manj resursno intenzivnega modela AI, ki je sposoben racionalnega razmišljanja in učinkovite rabe jezika. Model z imenom Phi-3 simulira način, kako otroci učijo jezik, in je javno dostopen kot orodje odprtokodne programske opreme.
Vprašanja in odgovori:
– Kaj so sintetični podatki?
Sintetični podatki so umetno generirane informacije, ki niso izvirale iz dogodkov v resničnem svetu, temveč jih ustvarjajo algoritmi za posnemanje dejanskih podatkov. Te podatke je mogoče uporabiti za usposabljanje modelov AI, kadar je dostop do resničnih podatkov lahko omejen, predrag ali če uporaba resničnih podatkov povzroča skrbi glede zasebnosti.
– Zakaj so sintetični podatki pomembni za napredek umetne inteligence?
Sintetični podatki razvijalcem AI omogočajo ustvarjanje raznolikih, razsežnih nizov podatkov brez omejitev, ki jih postavljajo razpoložljivost, zasebnost in etične pomisleke, povezane z resničnimi podatki. Pomagajo pri usposabljanju boljših in bolj generaliziranih modelov AI.
– Kakšne so glavne izzive, povezane z uporabo sintetičnih podatkov?
Nekateri izzivi vključujejo zagotavljanje visoke kakovosti sintetičnih podatkov in dovoljše predstavitve resničnih scenarijev, da se prepreči pristranskost v modelih AI. Težave se lahko pojavijo tudi pri preverjanju avtentičnosti in natančnosti modelov AI, usposobljenih na sintetičnih podatkih, kadar se uporabljajo pri nalogah v resničnem svetu.
Prednosti:
– Prilagodljivost: Sintetične podatke je mogoče ustvariti v velikih količinah, kar spodbuja usposabljanje modelov AI na večji ravni.
– Nadzor: Raziskovalci lahko nadzorujejo parametre in spremenljivke v sintetičnih podatkih, da ustvarijo specifične pogoje ali scenarije, iz katerih se AI lahko uči.
– Zasebnost: Sintetični podatki ne vključujejo resničnih osebnih informacij, s čimer pomagajo preprečevati kršitve zasebnosti in upoštevati predpise, kot je GDPR.
Slabosti:
– Pomisleki o kakovosti: Lahko obstajajo dvomi, ali lahko sintetični podatki zajamejo kompleksnost resničnega sveta, kar lahko vpliva na zanesljivost modelov AI.
– Pristopi: Če niso ustrezno zasnovani, lahko sintetični podatki vnašajo ali ohranjajo pristranskosti, kar vodi v pristransko vedenje AI.
– Preverjanje: Preverjanje sintetičnih podatkov je lahko izziv, saj odsotnost enakovrednih resničnih podatkov otežuje ocenjevanje uspešnosti AI.
Spornosti:
– Poteka razprava o tem, v kolikšni meri se je mogoče zanašati na AI modele, ki so usposobljeni samo na sintetičnih podatkih, pri kritičnih aplikacijah, kot so zdravstvo ali avtomatizirana vožnja, kjer bi lahko ogroženo človeško življenje.
– Druga spornost zadeva morebitno odvračanje delovnih mest, saj uporaba sintetičnih podatkov in AI lahko privede do avtomatizacije nalog, ki so jih prej opravljali ljudje.
Za nadaljnje raziskovanje na temo napredka AI in sintetičnih podatkov lahko obiščete večje tehnološke družbe, ki so v ospredju te revolucije:
Google
Meta
Microsoft
Anthropic AI
[vgrajeno]https://www.youtube.com/embed/tdSU_9bOVvk[/vgrajeno]