Prečo modely AI kolabujú a čo to znamená pre našu budúcnosť

Modely umelej inteligencie, ako napríklad ChatGPT a Google Gemini, priniesli revolúciu do rôznych odvetví. Narastá však obava nazývaná „kolaps modelu“, ktorý tím výskumníkov nedávno podrobne opísal v článku v časopise Nature. K tomu dochádza, keď sú modely AI vyškolené na údajoch zo svojich predchádzajúcich verzií, čo časom vedie k chybným, skresleným a nespoľahlivým výstupom. AI sa začne „učiť“ z vlastných výstupov, a keďže tieto výstupy nie sú nikdy dokonalé, chápanie sveta modelom sa začína zhoršovať.

Umelá inteligencia začína strácať schopnosť vytvárať obsah, ktorý odráža skutočnú rozmanitosť ľudských skúseností. Namiesto toho začne produkovať obsah, ktorý je jednotnejší, menej kreatívny a v konečnom dôsledku menej užitočný. Kolaps modelu by mohol mať ďalekosiahle dôsledky pre podniky a technológie. Keďže modely umelej inteligencie sú trénované na údajoch vytvorených umelou inteligenciou, môže sa znížiť kvalita automatizovaných služieb, tvorby obsahu a finančných prognóz.

Predstavte si, že sa spoliehate na model AI na predpovedanie trhových trendov, no zistíte, že bol trénovaný na údajoch, ktoré už presne neodrážajú skutočné podmienky. To by mohlo viesť k nespoľahlivým nástrojom, zlému rozhodovaniu, ako aj k zvýšeniu zaujatosti a nerovnosti v systémoch AI. Aby sa predišlo kolapsu modelu, je nevyhnutné trénovať modely AI na vysokokvalitných údajoch vytvorených ľuďmi.

Čoraz väčší výskyt obsahu generovaného umelou inteligenciou na internete však predstavuje výzvu pri rozlišovaní medzi údajmi vytvorenými ľuďmi a údajmi generovanými umelou inteligenciou. Vynárajú sa aj etické a právne otázky týkajúce sa vlastníctva údajov a práva na súkromie. Koncepcia výhody prvého ťahu zdôrazňuje význam včasného prijatia technológie AI. Spoločnosti, ktoré investujú do AI teraz a využívajú primárne údaje generované ľuďmi, môžu profitovať z kvalitnejších výstupov v porovnaní s budúcimi modelmi trénovanými na obsahu generovanom AI.

Aby sa predišlo kolapsu modelu, treba zachovať prístup k rôznym ľudským údajom a stanoviť etické usmernenia. Komunita AI musí uprednostniť transparentnosť a spoluprácu, aby sa zabránilo neúmyselnej recyklácii údajov vytvorených AI. Zdieľaním zdrojov údajov, metodológií školení a pôvodu obsahu môžu vývojári AI pomôcť zabrániť neúmyselnej recyklácii údajov generovaných AI. Zavedenie pravidelných resetov s čerstvými údajmi generovanými ľuďmi môže pomôcť čeliť postupnému posunu, ktorý vedie ku kolapsu modelu.

Tento prístup úplne neodstráni riziko, ale môže spomaliť proces. Umelá inteligencia má potenciál priniesť významné transformácie, ale problémy, ako je kolaps modelu, zdôrazňujú význam kvalitných tréningových údajov. Uprednostňovaním kvalitných údajov, podporovaním transparentnosti a zavádzaním proaktívnych stratégií môže AI zostať cenným nástrojom aj v budúcnosti.

Zdroj: forbes.com.

_{^{Zdroj Foto: freepik.com.}}