პროგრესის პარალელურად, ხელოვნური ინტელექტი (AI) სულ უფრო წინ მიიწევს და ე.წ. „შეჯვარების“ რისკი გენერაციულ AI სისტემებში ხდება საშიშროება, რომელიც დიდი ხანია გავრცელებულია ადამიანთა და შინაურ ცხოველთა პოპულაციაში.
ეს სტატია გარკვეულ ნათელს მოჰფენს შეჯვარების კონცეფციას გენერაციული AI-ს ფონზე და იმაზე, თუ როგორ შეიძლება დაკავშირებული იყოს შეჯვარება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული შინაარსის მომავალთან.
გენერაციული AI Inbreeding გენერაციული AI სისტემები, როგორიცაა დიდი ენობრივი მოდელები (LLMs) ძირითადად გაწვრთნილი არიან მონაცემთა ყოვლისმომცველ კომპლექტებზე ტექსტური, ვიზუალური და აუდიო კონტენტიდან, რომელიც ხელმისაწვდომია ინტერნეტში. თავდაპირველად, მონაცემთა ნაკრები ძირითადად მოიცავდა ადამიანის მიერ შექმნილ ნივთებს, როგორიცაა ლიტერატურა, სტატიები და ხელოვნების ნიმუშები. თუმცა, გენერაციული AI ინსტრუმენტების ზრდასთან ერთად, უფრო და უფრო მეტი შინაარსი ინტერნეტში იწერება თავად AI-ს მიერ.
ეს ცვლილება იწვევს შეშფოთებას მონაცემთა ნაკრების ხარისხისა და მრავალფეროვნების შესახებ, რომლებიც გამოიყენება მომავალი AI სისტემების მოსამზადებლად. ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის ევოლუციით, მოსალოდნელია, რომ AI მოდელების მრავალი მომავალი თაობა ისწავლის მონაცემთა ნაკრებიდან, რომელიც არ წარმოადგენს ადამიანის შინაარსს, არამედ ხელოვნური ინტელექტის მიერ შექმნილ მასალას.
გენერაციული AI შეჯვარების შედეგები მრავალმხრივია.
ამის საპირისპიროდ, ხელოვნური ინტელექტის სისტემის მიერ სწავლის გაგრძელებამ უფრო მეტი ჰომოგენური მონაცემთა ნაკრებიდან შეიძლება გამოიწვიოს კრეატიულობის და ორიგინალობის შემცირება ხელოვნური ინტელექტის გამომუშავების გამომუშავებაში.
თუ ეს პროცესი განმეორდება, ანუ ასლიდან კოპირება, თანმიმდევრულად თაობების განმავლობაში, გამომუშავების ხარისხი მცირდება და შედეგები ემუქრება ნაკლებად საინტერესო სამუშაოს და ნაკლებად ასახავს იმას, რასაც ჩვენ მივიჩნევთ ადამიანის შემოქმედებით პროდუქტად. . ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის ზრდასთან ერთად, რომელიც მომზადებულია ინბრიდულ მონაცემთა ნაკრებებზე, ასეთი პრობლემები შეიძლება გამწვავდეს.
თუ სასწავლო მონაცემთა ნაკრები არ არის საკმარისად მრავალფეროვანი, მაშინ შემუშავებული AI სისტემები მხოლოდ ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტში არსებული მიკერძოებების გაძლიერებასა და გადიდებას ემსახურება, რაც კიდევ უფრო ძირს უთხრის ხელოვნური ინტელექტის გენერირებული კონტენტის სანდო გამოყენებას, როგორც ინფორმაციის წყაროს. გარდა ამისა, ტრენინგის მონაცემებში მრავალფეროვნების ნაკლებობამ შეიძლება შეზღუდოს ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარების შესაძლებლობა, რომლებიც სწორად გაიაზრებენ და წარმოადგენენ ადამიანის გამოცდილებისა და პერსპექტივების ფართო სპექტრს. ეს შეიძლება ზღუდავდეს პროგრესს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სხვადასხვა სფეროებში, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება, შინაარსის გენერირება და გადაწყვეტილების მიღების სისტემები.
გენერაციული AI შეჯვარების გამოწვევის მიმართვა
უპირველეს ყოვლისა, ეს არის ნამდვილი რისკი, განსაკუთრებით გენერაციული AI ტექნოლოგიების შეჯვარება. მიუხედავად ამისა, იგი აკისრებს მკვლევარებს, დეველოპერებს და პოლიტიკის შემქმნელებსაც კი, იმოქმედონ პროაქტიულად, რაც უზრუნველყოფს, რომ მრავალფეროვანი და წარმომადგენლობითი მონაცემთა ნაკრები გამოყენებული იქნება როგორც მთავარი პრიორიტეტი ხელოვნური ინტელექტის სისტემის ტრენინგის დროს, აერთიანებს მექანიზმებს, რომლებსაც შეუძლიათ აღმოაჩინონ და შეამცირონ. მიკერძოება ხელოვნური ინტელექტის მიერ წარმოქმნილ კონტენტში და ეფექტური ინტერდისციპლინური თანამშრომლობის უზრუნველყოფა ხელოვნური ინტელექტის აგების ეთიკური და სოციალური შედეგების განხილვისას და უზრუნველყოფისას.
მათ კიდევ უფრო უნდა შეუწყონ ხელი AI სისტემების დანერგვის ღიაობისა და ანგარიშვალდებულების აუცილებლობას და მოითხოვონ, რომ შეზღუდვებისა და მიკერძოების შესახებ ცნობიერების გაზიარება ხელოვნური ინტელექტის მიერ გენერირებული კონტენტის მომხმარებლებს. აქედან გამომდინარე, ყველა დაინტერესებულ მხარეს შეუძლია პროაქტიულად შეეცადოს ითანამშრომლოს გენერაციული AI-ს ძალაუფლების გამოყენებაში, ხოლო შერბილებასთან დაკავშირებული რისკები ხელოვნური ინტელექტის განვითარებაში.
გენერაციულ AI-ში შეჯვარების კონცეფცია არის დიდი მომავალი გამოწვევა ხელოვნური ინტელექტის სისტემების განვითარებისა და დანერგვისთვის. ეს მათ დაეხმარება დარწმუნდნენ, რომ საზოგადოებისთვის ტექნოლოგიის გაუმჯობესების პასუხისმგებლიანი და ეთიკური განვითარება დაკმაყოფილდება იმ შედეგებისა და გზების გაგებით, რომ გააუმჯობესოს გენერაციული AI შეჯვარება ეფექტურად.
წყარო: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/