Заедно со својот напредок, вештачката интелигенција (ВИ) сè повеќе напредува, а ризикот од таканареченото „инбридирање“ во генеративните системи за вештачка интелигенција станува опасност, долго време вообичаена меѓу популациите на луѓето и припитомените животни.
Оваа статија ќе фрли малку светлина врз концептот на инбридирање во светлината на генеративната вештачка интелигенција и како инбридирањето може да се поврзе со иднината на содржината генерирана од вештачката интелигенција.
Разбирање на Generative AI Inbreeding Генеративните AI системи како што се големите јазични модели (LLM) првенствено се обучени за сеопфатни збирки на податоци од текстуални, визуелни и аудио содржини достапни на веб. Првично, збирот на податоци во голема мера вклучуваше предмети направени од човечки суштества, како што се литература, статии и уметнички дела. Сепак, со порастот на генеративните алатки за вештачка интелигенција, се повеќе и повеќе содржини на интернет се пишуваат од самата вештачка интелигенција.
Оваа промена предизвикува загриженост за квалитетот и разновидноста на збирките на податоци што се користат за обука на идните системи за вештачка интелигенција. Со еволуцијата на содржината генерирана од вештачка интелигенција, се очекува дека многу идни генерации модели на вештачка интелигенција ќе учат од збирки податоци што не претставуваат човечка содржина, туку материјал создаден од вештачка интелигенција.
Последиците од генеративното оплодување со вештачка интелигенција се повеќеслојни.
Напротив, продолжувањето на учењето на системот за вештачка интелигенција од сè поголем број на хомогени збирки на податоци може да доведе до намалување на креативноста и оригиналноста на излезот генериран од вештачката интелигенција.
Ако овој процес се повторува - односно копирање од копија - последователно со генерации, квалитетот на излезот се намалува, а резултатите имаат ризик да бидат помалку ангажирана работа и помалку веројатно да го рефлектираат она што го сметаме за човечки креативен резултат . Со растот на содржината генерирана од вештачка интелигенција обучена на вродени сетови на податоци, ваквите проблеми би можеле да се влошат.
Ако збирките на податоци за обука не се доволно разновидни, тогаш развиените системи за вештачка интелигенција ќе служат само за зајакнување и зголемување на предрасудите присутни во содржината генерирана од вештачка интелигенција, со што дополнително ќе ја поткопаат доверливата употреба на содржината генерирана од вештачка интелигенција како извор на информации. Понатаму, недостатокот на разновидност во податоците за обуката може да ја ограничи можноста за развој на системи за вештачка интелигенција кои би можеле правилно да ја разберат и претстават широката палета на човечки искуства и перспективи. Ова може да го ограничува напредокот во различните области на примена на вештачката интелигенција, како што се обработката на природниот јазик, генерирањето содржина и системите за донесување одлуки.
Решавање на предизвикот на генеративното оплодување со вештачка интелигенција
Пред сè, ова е вистински ризик, особено вкрстувањето на генеративните технологии за вештачка интелигенција. Сепак, им дава одговорност на истражувачите, развивачите, па дури и на креаторите на политики да дејствуваат проактивно, обезбедувајќи дека разновидните и репрезентативни збирки на податоци се користат како врвен приоритет за време на обуката на системот за вештачка интелигенција, интегрирајќи механизми кои ќе можат да детектираат и намалат пристрасност во содржината генерирана од вештачката интелигенција и обезбедување ефикасна интердисциплинарна соработка додека се решаваат и се обезбедуваат етичките и општествените импликации од градењето на вештачката интелигенција.
Тие дополнително треба да ја олеснат потребата за отвореност и одговорност при распоредувањето на системите за вештачка интелигенција и да бараат свеста за ограничувањата и предрасудите да се споделува со корисниците на содржината генерирана од вештачка интелигенција. Оттука, сите засегнати страни можат проактивно да се обидат да соработуваат во искористување на моќта на генеративната вештачка интелигенција, истовремено ублажувајќи ги ризиците поврзани со инбридирањето во развојот на вештачката интелигенција.
Концептот на инбридирање во генеративната вештачка интелигенција е голем иден предизвик за развој и распоредување на системи за вештачка интелигенција. Ова ќе им помогне да се погрижат одговорниот и етичкиот развој на подобрувањето на технологијата за општеството да се исполни со разбирање на импликациите и начините за ефективно подобрување на генеративното оплодување со вештачка интелигенција.
Извор: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/