У світі штучного інтелекту (AI) набуло величезного поширення поняття генераційного AI. Проте стає очевидно, що цей ажіотаж може бути безпідставним, і деякі підприємства починають це відчувати на власній шкурі.
Одним з основних недоліків великих мовних моделей, таких як ChatGPT, є їхній схильність до галюцинацій та поширення недостовірної інформації. Це призвело до обвинувачень у плагіаті проти чат-ботів та створювачів малюнків за допомогою штучного інтелекту, що завдає репутаційної шкоди підприємствам, які покладаються на ці технології. Крім того, споживання енергії, що потрібно для роботи обладнання генераційного AI, є серйозною проблемою для довкілля.
Проте можливо, найважливішою проблемою є надійність технології. За словами дослідника з галузі штучного інтелекту Гарі Маркуса, підприємства виявляють, що вони не можуть покладатися на генераційний AI для стабільної роботи. Багато компаній висловлювали незадоволення щодо продуктивності технології та її нездатності надійно впроваджуватися серед клієнтів.
Одна фірма у Великобританії була змушена вимкнути свого чат-бота після того, як він почав використовувати образливу мову та ображати клієнтів. Подібно до цього, дилерська у Каліфорнії мусила діяти, коли автопродавець, працюючий на базі ChatGPT, почав пропонувати автомобілі за всього лише $1. Ці події підкреслюють ненадійність та потенційні ризики, пов’язані з перенадійним користуванням генераційним AI.
Корінь проблеми полягає в тому, що ці моделі AI не просто витягують інформацію; вони її синтезують. Без відповідних захистів та керівних принципів ці моделі можуть створювати фальшиву або вводячи в оману інформацію на основі даних, на яких вони були навчені. Цей відсутній розрізнення уведено серйозну вимогу для підприємств, які прагнуть використовувати генераційний AI у своїх продуктах.
З урахуванням цих проблем деякі експерти проводять паралелі між промисловістю AI та попередніми “міхуренями” як криптовалютами та стартапами з Dot Com. Надмірні прогнози, що AI стане промисловістю вартістю у трильйони доларів впродовж наступного десятиліття, викликають серйозні питання щодо нереалістичних очікувань. Крім того, сумнівники питають, чи технологія розвиватиметься достатньо швидко, щоб відповісти на поточний ажіотаж, що може призвести до періоду застою.
Інвестори, які вклали величезні грошові кошти у галузь AI, можуть виявитися нетерплячими, якщо не побачать очікувані результати протягом короткого періоду часу. Хоча AI та AGI (Штучний загальний інтелект) не неможливі, поточний стан технології генераційного AI поставляє перед нами численні виклики, які не можуть бути легко подолані.
Важливо для підприємств та дослідників підходити до AI з реалістичною перспективою та враховувати обмеження та ризики, пов’язані з генераційним AI. Тільки визнавши ці виклики, ми можемо розробляти та впроваджувати технології AI, які є надійними, етичними та корисними для суспільства.
ЧаП
— Що означає генераційний AI? Генераційний AI посилається на моделі штучного інтелекту, які можуть генерувати новий контент або інформацію, таку як текст або зображення, на основі даних, на яких вони були навчені.
— Які недоліки має генераційний AI? Генераційний AI має кілька недоліків, включаючи схильність до галюцинацій та поширення недостовірної інформації, можливість проблем з плагіатом, високе енергоспоживання та проблеми надійності.
— Чому надійність є проблемою у генераційного AI? Моделі генераційного AI не створені для витягування інформації, а для синтезування інформації. Це може призвести до створення фальшивого або вводячи в оману вмісту, якщо відповідні заходи безпеки не будуть встановлені.
— Чи є галузь AI міхурою? Деякі експерти порівнюють галузь AI з попередніми міхурами, такими як криптовалюти чи стартапи Dot Com. Надмірні прогнози та завищені очікування викликають питання щодо стійкості та швидкого розвитку технології.
— Які аспекти мають враховувати підприємства при використанні генераційного AI? Підприємства повинні бути обережні з обмеженнями та ризиками генераційного AI та приймати необхідні заходи, щоб забезпечити надійність, етику та корисність технології в свої продукти або послуги.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com