Зростаючі вимоги до даних для розвитку ШІ
В центрі кожної розумної взаємодії з чат-ботом — це програмою, призначеною для імітації розмов з людьми, лежить обширний сховище даних. Ця велика колекція інформації, яка поступає з безлічі статей, книг та онлайн-коментарів, є важливою для навчання систем ШІ розуміти та відповідати на запитання користувачів. Попит на непереривний витік даних є необхідним: чим більше інформації подається в ШІ, тим точнішим воно стає.
Боротьба за якісні дані
Незважаючи на загальнодоступність інформації у повсякденному житті, на інтернет з’являється лише частина тієї, що має значну цінність. Оволодіння цим в основному невикористаним ресурсом може бути витратним для компаній, які розвивають ШІ. Вони часто витрачають мільйони на отримання прав від видавців або вдаються до використання цілих веб-сайтів, спровоковуючи запеклі авторські битви.
Прийняття синтетичних даних як рішення
Гіганти технологій тепер розпочали шлях, який використовує синтетичні дані, суттєво створені фіктивною інформацією, для побудови та тестування моделей ШІ. Використовуючи ШІ для генерації синтетичних даних у різних формах, майбутні версії цих систем можуть бути навчені ефективніше. Даріо Амодеі, генеральний директор Anthropic AI, підтверджує потенціал синтетичних даних як “необмеженого засобу генерації даних”, обходячи численні юридичні, етичні та конфіденційність питання.
Застосування синтетичних даних в технології
Синтетичні дані мають історію, що налічує десятиліття, з використанням, що варіюється від процесів анонімізації до імітації трафіку для технології автономних транспортних засобів. Однак розвиток ШІ зробив генерацію високоякісних синтетичних даних великої масштаби спрощеною, що потребує нової терміновості для її переслідування.
Компанії, такі як Anthropic AI, використовували синтетичні дані для своїх останніх моделей чат-ботів, тоді як технологічні гіганти Meta та Google використовували їх для розробки своїх останніх моделей з відкритим кодом. Наприклад, DeepMind від Google покладається на синтетичні дані для навчання моделей, здатних вирішувати геометричні проблеми на рівні Олімпіади.
Більше того, дослідження Microsoft зі синтетичної ШІ призвело до створення меншого, менш затратного з ресурсами штучного інтелекту, здатного до конструктивного мислення та ефективного використання мови. Модель, названа Phi-3, імітує спосіб, як діти вчаться мови і є загальнодоступним інструментом з відкритим кодом.
Питання та відповіді:
– Що таке синтетичні дані?
Синтетичні дані — це штучно згенерована інформація, яка не виникає з подій реального світу, але створена алгоритмами для імітації фактичних даних. Ці дані можуть використовуватися для навчання моделей ШІ у випадках, коли доступ до реальних даних може бути обмеженим, занадто дорогим або якщо використання реальних даних становить проблеми з конфіденційністю.
– Чому синтетичні дані важливі для розвитку ШІ?
Синтетичні дані дозволяють розробникам ШІ створювати різноманітні, масштабовані набори даних без обмежень, які може створювати доступність, конфіденційність та етичні питання, що виникають у зв’язку з реальними даними. Вони допомагають навчати більш надійні та універсальні моделі ШІ.
– Які основні виклики пов’язані з використанням синтетичних даних?
Деякі з викликів включають забезпечення високої якості синтетичних даних і належної репрезентативності реальних сценаріїв для запобігання упередженості в моделях ШІ. Також можуть виникати складності у підтвердженні автентичності та точності моделей ШІ, навчених на синтетичних даних при застосуванні до задач реального світу.
Переваги:
– Масштабовість: Синтетичні дані можуть бути згенеровані у великій кількості, сприяючи навчанню моделей ШІ великогабаритом.
– Контроль: Дослідники можуть контролювати параметри та змінні у межах синтетичних даних для створення конкретних умов або сценаріїв для навчання ШІ.
– Конфіденційність: Синтетичні дані не містять особистої реальної інформації, сприяючи запобіганню порушень конфіденційності та дотриманню таких регуляцій, як GDPR.
Недоліки:
– Питання якості: Можуть виникати сумніви щодо того, чи можуть синтетичні дані зафіксувати складність реального світу, що може вплинути на надійність моделей ШІ.
– Упередженості: Якщо їх не належно розроблено, синтетичні дані можуть вводити або зберігати упередженості, що призводить до спотвореної поведінки ШІ.
– Підтвердження: Валідація синтетичних даних може бути викликана важкістю, оскільки відсутність еквівалентних даних реального світу може ускладнити оцінку ефективності ШІ.
Контроверсії:
– Триває дебата щодо того, наскільки можна довіряти ШІ-моделям, що навчаються виключно на синтетичних даних, в критичних застосуваннях, таких як охорона здоров’я або автономний транспорт, де може бути втрачено людські життя.
– Інша контроверсія стосується можливого переміщення робочих місць, оскільки використання синтетичних даних та ШІ може призвести до автоматизації завдань, які раніше виконували люди.
Для подальшого дослідження теми розвитку ШІ та синтетичних даних ви можете відвідати великі технологічні компанії, які стоять впереді цієї революції:
Google
Meta
Microsoft
Anthropic AI