Fejlődésével párhuzamosan a mesterséges intelligencia (AI) egyre jobban fejlődik, és a generatív mesterséges intelligencia rendszerek úgynevezett „beltenyésztésének” veszélye már régóta gyakori az emberi és háziasított állatpopulációk körében.
Ez a cikk megvilágítja a beltenyésztés fogalmát a generatív mesterséges intelligencia tükrében, és azt, hogy a beltenyésztés hogyan kapcsolódhat a mesterséges intelligencia által generált tartalom jövőjéhez.
A generatív mesterséges intelligencia beltenyésztésének megértése Az olyan generatív AI-rendszerek, mint a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) elsősorban a weben elérhető szöveges, vizuális és audiotartalmakból származó átfogó adathalmazokra vannak kiképezve. Kezdetben az adatkészlet nagyrészt emberi lények által készített tárgyakat tartalmazott, például irodalmat, cikkeket és műalkotásokat. A generatív AI-eszközök térnyerésével azonban az interneten egyre több tartalmat ír maga a mesterséges intelligencia.
Ez az elmozdulás aggodalmakat vet fel a jövőbeni mesterséges intelligencia-rendszerek képzéséhez használt adatkészletek minőségével és sokféleségével kapcsolatban. A mesterséges intelligencia által generált tartalom fejlődésével várhatóan a mesterséges intelligencia modellek jövőbeli generációi tanulnak olyan adatkészletekből, amelyek nem emberi tartalmat, hanem mesterséges intelligencia által létrehozott anyagot reprezentálnak.
A generatív mesterséges intelligencia beltenyésztésének következményei sokrétűek.
Éppen ellenkezőleg, a mesterséges intelligencia rendszer általi tanulásának folytatása egyre több homogén adatkészletből a kreativitás és az eredetiség csökkenéséhez vezethet a mesterséges intelligencia által generált kimenetben.
Ha ezt a folyamatot – azaz a másolatról másolást – egymás után nemzedékeken át megismétlik, a kimenet minősége romlik, és az eredmények kevésbé lebilincselő munkának, és kevésbé tükrözik azt, amit emberi kreatív teljesítménynek tekintünk. . A mesterséges intelligencia által generált, beltenyésztett adatkészleteken alapuló tartalom növekedésével az ilyen problémák súlyosbodhatnak.
Ha a betanítási adatkészletek nem eléggé változatosak, akkor a kifejlesztett mesterséges intelligencia rendszerek csak az AI által generált tartalomban jelenlévő torzítások megerősítésére és felnagyítására szolgálnak, így tovább ássák alá az AI által generált tartalom információforrásként való megbízható felhasználását. Ezenkívül a képzési adatok sokféleségének hiánya korlátozhatja a mesterséges intelligencia rendszerek kifejlesztésének lehetőségét, amelyek képesek megérteni és helyesen megjeleníteni az emberi tapasztalatok és nézőpontok széles skáláját. Ez korlátozhatja a haladást az AI különböző alkalmazási területein, például a természetes nyelvi feldolgozásban, a tartalomgenerálásban és a döntéshozatali rendszerekben.
A generatív mesterséges intelligencia beltenyésztésének kihívásának kezelése
Mindenekelőtt ez valódi kockázat, különösen a generatív AI-technológiák beltenyésztése. Ennek ellenére a kutatókra, a fejlesztőkre, sőt a politikai döntéshozókra hárítja a felelősséget, hogy proaktívan lépjenek fel, biztosítva, hogy az AI-rendszer képzése során kiemelten kezeljék a változatos és reprezentatív adatkészletek használatát, olyan mechanizmusokat integrálva, amelyek képesek észlelni és csökkenteni. a mesterséges intelligencia által generált tartalom torzításaira, valamint a hatékony interdiszciplináris együttműködés biztosítására, miközben figyelembe veszik és biztosítják a mesterséges intelligencia építésének etikai és társadalmi vonatkozásait.
Tovább kell könnyíteniük a nyitottság és az elszámoltathatóság szükségességét a mesterséges intelligencia-rendszerek telepítése során, és elő kell írniuk, hogy a korlátok és torzítások tudatát megosszák a mesterséges intelligencia által generált tartalmak felhasználóival. Ezért az összes érdekelt proaktívan együttműködhet a generatív mesterséges intelligencia erejének hasznosításában, miközben csökkenti a beltenyésztéssel kapcsolatos kockázatokat a mesterséges intelligencia fejlesztésében.
A generatív mesterséges intelligencia beltenyésztésének koncepciója nagy jövőbeli kihívást jelent az AI-rendszerek fejlesztése és telepítése szempontjából. Ez segíteni fog nekik abban, hogy biztosítsák, hogy a társadalom javát szolgáló technológiai fejlesztés felelősségteljes és etikus fejlesztése megvalósuljon azáltal, hogy megértik a generatív mesterséges intelligencia beltenyésztésének hatásos fejlesztésének következményeit és módjait.
Forrás: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/