Ochr yn ochr â'i gynnydd, mae deallusrwydd artiffisial (AI) yn datblygu'n gynyddol, ac mae'r risg o “mewnfridio” fel y'i gelwir mewn systemau AI cynhyrchiol yn dod yn berygl, sy'n gyffredin ers amser maith ymhlith poblogaethau dynol ac anifeiliaid dof.
Bydd yr erthygl hon yn taflu rhywfaint o oleuni ar y cysyniad o fewnfridio yng ngoleuni AI cynhyrchiol a sut y gall mewnfridio ddod yn gysylltiedig â dyfodol cynnwys a gynhyrchir gan AI.
Deall AI Cynhyrchiol Mewnfridio Mae systemau AI cynhyrchiol fel modelau iaith mawr (LLMs) wedi'u hyfforddi'n bennaf ar setiau data cynhwysfawr o gynnwys testunol, gweledol a sain sydd ar gael ar y we. I ddechrau, roedd y set ddata i raddau helaeth yn cynnwys eitemau a wnaed gan fodau dynol, megis llenyddiaeth, erthyglau, a gweithiau celf. Fodd bynnag, gyda chynnydd mewn offer AI cynhyrchiol, mae mwy a mwy o gynnwys ar y rhyngrwyd yn cael ei ysgrifennu gan AI ei hun.
Mae’r newid hwn yn codi pryderon am ansawdd ac amrywiaeth y setiau data a ddefnyddir i hyfforddi systemau AI yn y dyfodol. Gydag esblygiad cynnwys a gynhyrchir gan AI, disgwylir y bydd llawer o genedlaethau’r dyfodol o fodelau AI yn dysgu o setiau data nad ydynt yn cynrychioli cynnwys dynol ond deunydd a grëwyd gan AI.
Mae canlyniadau mewnfridio AI cynhyrchiol yn amlochrog.
I'r gwrthwyneb, gallai parhad dysgu gan y system AI o niferoedd cynyddol o setiau data homogenaidd arwain at leihad mewn creadigrwydd a gwreiddioldeb mewn allbwn a gynhyrchir gan AI.
Os caiff y broses hon ei hailadrodd—hynny yw, copïo o gopi—yn olynol dros genedlaethau, caiff ansawdd yr allbwn ei wanhau, ac mae’r canlyniadau’n peri’r risg o fod yn waith llai deniadol ac o bosibl yn adlewyrchu’r hyn a ystyriwn yn allbwn creadigol dynol. . Gyda thwf cynnwys a gynhyrchir gan AI wedi'i hyfforddi ar setiau data wedi'u mewnfridio, gallai problemau o'r fath gael eu gwaethygu.
Os nad yw’r setiau data hyfforddi yn ddigon amrywiol, yna byddai’r systemau AI a ddatblygir ond yn atgyfnerthu ac yn chwyddo’r rhagfarnau sy’n bresennol o fewn cynnwys a gynhyrchir gan AI, gan danseilio ymhellach y defnydd dibynadwy o gynnwys a gynhyrchir gan AI fel ffynhonnell wybodaeth. At hynny, gall diffyg amrywiaeth yn y data hyfforddi gyfyngu ar y posibilrwydd o ddatblygu systemau AI a allai ddeall a chynrychioli'r amrywiaeth eang o brofiadau a safbwyntiau dynol yn gywir. Gall hyn fod yn cyfyngu ar gynnydd yn y gwahanol feysydd cymhwyso AI, megis prosesu iaith naturiol, cynhyrchu cynnwys, a systemau gwneud penderfyniadau.
Mynd i'r afael â Her Mewnfridio AI Cynhyrchiol
Yn anad dim, mae hyn yn risg wirioneddol, yn enwedig mewnfridio technolegau AI cynhyrchiol. Er hynny, mae'n rhoi'r cyfrifoldeb ar ymchwilwyr, datblygwyr, a hyd yn oed llunwyr polisi i weithredu'n rhagweithiol, Sicrhau bod setiau data amrywiol a chynrychioliadol yn cael eu defnyddio fel mater o flaenoriaeth yn ystod hyfforddiant y system AI, gan integreiddio mecanweithiau a fydd yn gallu canfod a lleihau rhagfarnau yn y cynnwys a gynhyrchir gan AI, a sicrhau cydweithredu rhyngddisgyblaethol effeithiol wrth fynd i'r afael â goblygiadau moesegol a chymdeithasol adeiladu AI, a sicrhau eu bod yn cael sylw.
Dylent hwyluso ymhellach yr angen am fod yn agored ac yn atebol wrth ddefnyddio systemau AI a mynnu bod ymwybyddiaeth o gyfyngiadau a thuedd yn cael ei rhannu â defnyddwyr cynnwys a gynhyrchir gan AI. Felly, gall yr holl randdeiliaid geisio cydweithredu'n rhagweithiol i harneisio pŵer AI cynhyrchiol wrth liniaru'r risgiau sy'n gysylltiedig â mewnfridio wrth ddatblygu AI.
Mae'r cysyniad o fewnfridio mewn AI cynhyrchiol yn her fawr yn y dyfodol ar gyfer datblygu a defnyddio systemau AI. Bydd hyn yn eu helpu i sicrhau bod datblygiad cyfrifol a moesegol gwelliant technoleg i gymdeithas yn cael ei gyflawni trwy ddeall y goblygiadau a ffyrdd o wella mewnfridio AI cynhyrchiol yn effeithiol.
Ffynhonnell: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/