Kevin TopolskyEtt ökande antal vetenskapliga studier behandlar frågan om att utsätta artificiella intelligensmodeller för upprepade träningar med data som främst genereras av denna teknik, vilket resulterar i alltmer motsägelsefullt innehåll. Modeller som förlitar sig på generativa artificiell intelligensverktyg som ”ChatGPT”-programmet behöver tränas med massiva mängder data.
Detta leder till ett fenomen som beskrivs som ”självförtäring,” där artificiell intelligens föder sig själv, vilket får modeller att kollapsa och verktyg att producera nonsensinformation, som en nyligen publicerad artikel i tidskriften ”Nature” avslöjade.
Forskare från universiteten ”Rice” och ”Stanford” kom till en liknande slutsats efter att ha studerat AI-modeller som genererar bilder som ”Middleground” och ”Dali-Ai.” Att lägga till data ”genererad av artificiell intelligens” till modellen resulterade i osammanhängande element, liknande sjukdomen ”Galna ko-sjukan.”
Företag använder ofta ”syntetiska data” för att träna sina program på grund av dess enkel tillgång, tillgänglighet och låga kostnad jämfört med mänskligt skapad data, vilket poängteras av experter inom området.
Eftersom krisen med Galna ko-sjukan hade en stor påverkan på köttproduktionen på 1990-talet, kan framtiden för den blomstrande artificiell intelligens-branschen, värderad till miljarder dollar, vara i fara om obekräftade generationer fortsätter, vilket leder till ett potentiellt kollaps-syndrom som påverkar datakvalitet och mångfald över hela världen.
Utforska den komplexa relationen mellan träning av artificiell intelligens och datakvalitet
Träning av artificiell intelligens (AI) spelar en avgörande roll i utformningen av AI-modellernas kapacitet. Medan den tidigare artikeln lyfte fram bekymmer om inverkan av upprepade träningar på datakvaliteten finns det ytterligare dimensioner av denna fråga som förtjänar närmare undersökning.
Viktiga frågor:
1. Hur påverkar kvaliteten på träningsdatan prestationen hos AI-modeller?
2. Vad är de långsiktiga konsekvenserna av självförtäring i AI-modeller?
3. Vilka strategier kan genomföras för att mildra datakvalitetsproblem under AI-träning?
Ytterligare insikter:
En av de grundläggande utmaningarna med AI-träning är behovet av varierade och representativa datamängder. Att se till att träningsdatan omfattar ett brett spektrum av scenarier och extrema fall är nödvändigt för att förhindra partiskhet och förbättra motståndskraften hos AI-modeller.
Dessutom är samspel mellan generativa AI-verktyg och träningsdata ett kritiskt forskningsområde. Även om verktyg som ”ChatGPT” erbjuder kraftfulla förmågor kan överanvändning av dem för data-generering leda till att felaktigheter och nonsensinformation inom AI-systemen fortsätter.
Fördelar och nackdelar:
Fördelar:
– Effektiv träning: AI-träning med syntetisk data kan vara kostnadseffektivt och tidsbesparande.
– Skalbarhet: Syntetisk data erbjuder skalbarhetsfördelar jämfört med manuellt kuraterade datamängder.
– Innovation: AI-träning med avancerade verktyg kan driva innovation och kreativitet i modellutveckling.
Nackdelar:
– Partiskhet och felaktigheter: Syntetisk data representerar inte alltid korrekt verkliga scenarier, vilket leder till partiskhet i AI-modeller.
– Datakvalitetsproblem: Överanvändning av generativa AI-verktyg för dataskapande kan äventyra kvaliteten och tillförlitligheten hos AI-system.
– Regelverksbekymmer: Användningen av syntetisk data i kritiska applikationer kan ge upphov till reglerande och etiska dilemman kring dataintegritet och öppenhet.
Relaterade länkar:
Nature
Rice University
Stanford University
