Kevin TopolskyŠtevilo znanstvenih študij, ki se ukvarjajo z vprašanjem, kolikšnemu ponavljanju izpostaviti modele umetne inteligence z uporabo predvsem podatkov, ki jih generira ta tehnologija, se povečuje, kar vodi v vedno več konfliktnih vsebin. Modeli, ki temeljijo na generativnih orodjih umetne inteligence, kot je program “ChatGPT”, morajo biti izoblikovani s pomočjo ogromnih količin podatkov.
To vodi v pojav, imenovan “samojadrovitvenost”, kjer umetna inteligenca hrani sama sebe, kar povzroči sesutje modelov in orodja, ki proizvajajo nerazumljive informacije, kot je razkril nedaven članek v znanstveni reviji “Nature”.
Raziskovalci z univerz “Rice” in “Stanford” so prišli do podobnega zaključka po študiji modelov AI, ki generirajo slike, kot so “Middleground” in “Dali-Ai”. Dodajanje podatkov “generiranih s strani umetne inteligence” v model je povzročilo neusklajene elemente, podobne bolezni “Noro govedo”.
Podjetja pogosto uporabljajo “sintetične podatke” za izobraževanje svojih programov zaradi enostavnosti dostopa, dostopnosti in nizkih stroškov v primerjavi s podatki, ustvarjenimi s strani ljudi, kot poudarjajo strokovnjaki na tem področju.
Kot je kriza zaradi Noro goveda v 90. letih prejšnjega stoletja močno vplivala na proizvodnjo mesa, bi prihodnost cvetočega področja umetne inteligence, vrednega milijarde dolarjev, lahko bila ogrožena, če se ne bo preverjalo generacije naprej, kar bi privedlo do potencialnega sindroma kolapsa, ki bi vplival na kakovost in raznolikost podatkov po celem svetu.
Raziskovanje kompleksnega razmerja med izobraževanjem umetne inteligence in kakovostjo podatkov
Izobraževanje umetne inteligence (AI) igra ključno vlogo pri oblikovanju sposobnosti modelov AI. Čeprav je prejšnji članek izpostavil skrbi glede vpliva ponavljajočega se izobraževanja na kakovost podatkov, obstajajo dodatne razsežnosti tega vprašanja, ki zahtevajo natančnejšo preučitev.
Osnovna vprašanja:
1. Kako kakovost podatkov za izobraževanje vpliva na uspešnost modelov AI?
2. Kakšni so dolgoročni posledici samojadrovitve v modelih AI?
3. Katere strategije je mogoče uporabiti za omilitev težav s kakovostjo podatkov med izobraževanjem AI?
Dodatna spoznanja:
Eden od osnovnih izzivov, povezanih z izobraževanjem AI, je potreba po raznolikih in reprezentativnih naborih podatkov. Zagotavljanje, da izobraževalni podatki zajemajo širok nabor scenarijev in robnih primerov, je ključnega pomena za preprečevanje pristranosti in izboljšanje odpornosti modelov AI.
Poleg tega je medsebojno delovanje med generativnimi orodji AI in izobraževalnimi podatki kritično področje raziskav. Čeprav orodja, kot je “ChatGPT”, ponujajo močne sposobnosti, prekomerna odvisnost od njih za generiranje podatkov lahko vodi v vzdrževanje netočnosti in nerazumljivih informacij znotraj sistemov AI.
Prednosti in slabosti:
Prednosti:
– Učinkovito izobraževanje: Izobraževanje AI z uporabo sintetičnih podatkov je lahko stroškovno učinkovito in časovno učinkovito.
– Razširljivost: Sintetični podatki nudijo prednosti razširljivosti v primerjavi z ročno kuriranimi nabori podatkov.
– Inovacija: Izobraževanje AI z uporabo naprednih orodij lahko spodbuja inovacije ter ustvarjalnost pri razvoju modelov.
Slabosti:
– Pristranost in netočnosti: Sintetični podatki ne predstavljajo vedno natančno realnih scenarijev, kar vodi v pristranskost modelov AI.
– Težave s kakovostjo podatkov: Prekomerna odvisnost od generativnih orodij AI za ustvarjanje podatkov lahko ogrozi kakovost in zanesljivost sistemov AI.
– Regulatorne pomisleki: Uporaba sintetičnih podatkov v kritičnih aplikacijah lahko sproži regulatorne in etične dileme glede celovitosti podatkov in preglednosti.
Povezane povezave:
Nature
Rice University
Stanford University
