Odată cu progresul său, inteligența artificială (IA) avansează din ce în ce mai mult, iar riscul așa-numitei „consangvinizări” în sistemele AI generative devine un pericol, obișnuit de mult timp în rândul populațiilor umane și animale domestice.
Acest articol va arunca puțină lumină asupra conceptului de consangvinizare în lumina IA generativă și despre modul în care consangvinizarea poate deveni legată de viitorul conținutului generat de AI.
Înțelegerea IA generativă Consangvinizare Sistemele AI generative, cum ar fi modelele de limbaj mari (LLM) sunt instruite în principal pe seturi de date complete din conținut textual, vizual și audio disponibil pe web. Inițial, setul de date a inclus în mare măsură articole realizate de ființe umane, cum ar fi literatura, articolele și operele de artă. Cu toate acestea, odată cu creșterea instrumentelor AI generative, tot mai mult conținut pe internet este scris chiar de AI.
Această schimbare ridică îngrijorări cu privire la calitatea și diversitatea seturilor de date utilizate pentru antrenarea viitoarelor sisteme AI. Odată cu evoluția conținutului generat de AI, este de așteptat ca multe generații viitoare de modele AI să învețe din seturi de date care nu reprezintă conținut uman, ci material creat de AI.
Consecințele consangvinizării AI generative sunt multiple.
Dimpotrivă, continuarea învățării de către sistemul AI dintr-un număr tot mai mare de seturi de date omogene ar putea duce la scăderea creativității și originalității rezultatelor generate de AI.
Dacă acest proces se repetă – adică copiarea dintr-o copie – succesiv de-a lungul generațiilor, calitatea rezultatelor este diluată, iar rezultatele riscă să fie o muncă mai puțin captivantă și mai puțin posibil să reflecte ceea ce considerăm a fi producție creativă umană. . Odată cu creșterea conținutului generat de AI instruit pe seturi de date consangvinizate, astfel de probleme ar putea fi exacerbate.
Dacă seturile de date de instruire nu sunt suficient de diverse, atunci sistemele AI dezvoltate ar servi doar la consolidarea și amplificarea prejudecăților prezente în conținutul generat de AI, subminând astfel și mai mult utilizarea de încredere a conținutului generat de AI ca sursă de informații. În plus, lipsa diversității datelor de instruire poate limita posibilitatea dezvoltării sistemelor AI care ar putea înțelege și reprezenta în mod corect o gamă largă de experiențe și perspective umane. Acest lucru poate limita progresul în diferitele domenii de aplicare ale AI, cum ar fi procesarea limbajului natural, generarea de conținut și sistemele de luare a deciziilor.
Abordarea provocării consangvinizării generative AI
Mai presus de toate, acesta este un adevărat risc, în special consangvinizarea tehnologiilor AI generative. Totuși, dă sarcina cercetătorilor, dezvoltatorilor și chiar factorilor de decizie să acționeze în mod proactiv, asigurându-se că seturile de date diverse și reprezentative sunt utilizate cu prioritate în timpul formării sistemului AI, integrând mecanisme care vor fi capabile să detecteze și să reducă prejudecățile în conținutul generat de inteligența artificială și asigurarea unei colaborări interdisciplinare eficiente, abordând și asigurând, în același timp, implicațiile etice și societale ale construirii inteligenței artificiale.
Acestea ar trebui să faciliteze și mai mult nevoia de deschidere și responsabilitate în implementarea sistemelor de inteligență artificială și să solicite ca conștientizarea limitărilor și părtinirilor să fie împărtășită utilizatorilor de conținut generat de inteligență artificială. Prin urmare, toate părțile interesate pot căuta în mod proactiv să colaboreze pentru a valorifica puterea AI generativă, atenuând în același timp riscurile asociate consangvinizării în dezvoltarea AI.
Conceptul de consangvinizare în IA generativă este o mare provocare viitoare pentru dezvoltarea și implementarea sistemelor AI. Acest lucru îi va ajuta să se asigure că dezvoltarea responsabilă și etică a îmbunătățirii tehnologiei pentru societate este îndeplinită prin înțelegerea implicațiilor și modalităților de a îmbunătăți în mod eficient consangvinizarea generativă a IA.
Sursa: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/