Прогрессімен қатар, жасанды интеллект (AI) барған сайын дамып келеді және генеративті AI жүйелеріндегі «инбридинг» деп аталатын қауіп адамдар мен үй жануарларының популяциялары арасында көптен таралған қауіпке айналады.
Бұл мақала генеративті AI тұрғысынан инбридинг концепциясына және инбридинг AI-генерацияланған мазмұнның болашағына қалай байланысты болуы мүмкін екеніне біршама жарық түсіреді.
Генеративті AI инбридингін түсіну Үлкен тілдік модельдер (LLM) сияқты генеративті AI жүйелері, ең алдымен, интернетте қолжетімді мәтіндік, визуалды және аудио мазмұндағы жан-жақты деректер жиынында оқытылады. Бастапқыда деректер жиынтығы негізінен әдебиеттер, мақалалар және өнер туындылары сияқты адамдар жасаған заттардан тұрады. Дегенмен, генеративті AI құралдарының өсуімен интернеттегі көбірек мазмұнды AI өзі жазады.
Бұл ауысым болашақ AI жүйелерін оқыту үшін пайдаланылатын деректер жиынтығының сапасы мен әртүрлілігіне қатысты алаңдаушылық тудырады. AI жасалған мазмұнның эволюциясымен AI үлгілерінің көптеген болашақ ұрпақтары адам мазмұнын емес, AI жасаған материалды білдіретін деректер жиынынан үйренеді деп күтілуде.
Генеративті AI инбридингінің салдары көп қырлы.
Керісінше, біртекті деректер жиынының барған сайын көбірек санынан AI жүйесімен оқуды жалғастыру AI-генерацияланған өнімдегі шығармашылық пен ерекшеліктің төмендеуіне әкелуі мүмкін.
Егер бұл процесс қайталанса, яғни көшірмеден көшіру — ұрпақтар бойына кезекпен орындалатын болса, өнімнің сапасы төмендейді және нәтижелер жұмыстың аз тартылу қаупін тудырады және біз адамның шығармашылық өнімі деп санайтын нәрсені азырақ көрсетуі мүмкін. . Инбридтік деректер жинақтарында оқытылатын AI-генерацияланған мазмұнның өсуімен мұндай проблемалар шиеленісуі мүмкін.
Егер оқыту деректерінің жинақтары жеткілікті түрде әртүрлі болмаса, онда әзірленген AI жүйелері AI-генерацияланған мазмұндағы ауытқуларды күшейту және ұлғайту үшін ғана қызмет етеді, осылайша AI жасалған мазмұнды ақпарат көзі ретінде сенімді пайдалануды одан әрі бұзады. Сонымен қатар, оқыту деректеріндегі әртүрліліктің болмауы адам тәжірибесі мен перспективаларының кең ауқымын дұрыс түсінетін және көрсете алатын AI жүйелерін жасау мүмкіндігін шектеуі мүмкін. Бұл табиғи тілді өңдеу, мазмұнды генерациялау және шешім қабылдау жүйелері сияқты AI қолданудың әртүрлі салаларындағы прогресті шектеуі мүмкін.
Генеративті AI инбридингінің мәселелерін шешу
Ең бастысы, бұл нағыз қауіп, әсіресе генеративті AI технологияларының инбридингі. Десе де, ол зерттеушілерге, әзірлеушілерге және тіпті саясаткерлерге белсенді әрекет ету міндетін жүктейді, AI жүйесін оқыту кезінде әртүрлі және өкілді деректер жинақтарының басты басымдылық ретінде пайдаланылуын қамтамасыз ету, анықтауға және азайтуға қабілетті механизмдерді біріктіру. Жасанды интеллект мазмұнындағы бейтараптықтар және AI құрудың этикалық және әлеуметтік салдарын қарастыру және қамтамасыз ету кезінде тиімді пәнаралық ынтымақтастықты қамтамасыз ету қарастырылады.
Олар AI жүйелерін орналастыруда ашықтық пен есеп беру қажеттілігін одан әрі жеңілдетуі керек және AI жасаған мазмұнды пайдаланушылармен шектеулер мен бейтараптар туралы хабардар болуын талап етуі керек. Осылайша, барлық мүдделі тараптар AI дамытудағы инбридингпен байланысты тәуекелдерді азайта отырып, генеративті AI қуатын пайдалануда белсенді түрде ынтымақтастыққа ұмтылуы мүмкін.
Генеративті AI-дағы инбридинг тұжырымдамасы AI жүйелерін дамыту және енгізу үшін болашақтағы үлкен міндет болып табылады. Бұл оларға генеративті AI инбридингін тиімді жақсартудың салдары мен жолдарын түсіну арқылы қоғам үшін технологияны жақсартудың жауапты және этикалық дамуын қамтамасыз етуге көмектеседі.
Дереккөз: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/