Зарежда се...

Срив на AI, когато моделите започват да се учат от себе си

Срив на AI, когато моделите започват да се учат от себе си

Не бъди безразличен, сподели статията с твоите приятели:

Докато компаниите се надпреварват да инвестират в изкуствен интелект, има един огромен и растящ проблем, който всички игнорират. Всички модели, обучавани с данни от интернет след появата на ChatGPT през 2022 г., всъщност консумират данни, генерирани от други AI. Този проблем единствено расте и скоро може да заплаши цялата индустрия.

Новите модели за разсъждение на OpenAI халюцинират повече

В публикация за The Register, специалистът Стивън Вон-Никълс предупреждава, че дори опитите да се предотврати т.нар. „срив на модела“ — явление, при което големи езикови модели (LLM) се захранват със синтетични, генерирани от AI данни и започват да се „развалят“ — се превръщат в нов кошмар.

Както Futurism и много други медии съобщават през последните години, индустрията за изкуствен интелект се приближава неумолимо към момент, в който ще се изчерпат всички достъпни автентични тренировъчни данни — тоест, такива, създадени от хора, а не от AI. Някои анализатори, включително Илон Мъск, смятат, че този момент вече е настъпил.

За да се заобиколи този проблем, гиганти като Google, OpenAI и Anthropic прибягват до т.нар. „обогатено чрез извличане генериране“ (RAG) — което означава, че езиковите модели се свързват с интернет, за да търсят информация, ако в обучението им липсват нужните отговори.

На теория това звучи логично, особено предвид наближаващия срив на моделите. Само че има един проблем: интернет вече е пълен със зле написано съдържание, генерирано от AI, което предлага грешни или дори комични отговори на често задавани въпроси.

Изследователското звено на медийната империя на Майкъл Блумбърг е провело проучване, представено през април на конференция по компютърна лингвистика.

11 от най-новите езикови модела — включително GPT-4o на OpenAI, Claude 3.5 Sonnet на Anthropic и Gemma-7B на Google — са произвели значително повече „небезопасни“ отговори в сравнение с тези, които не използват RAG.

Според изследването, под „небезопасни“ се разбира съдържание, което е „вредно, незаконно, обидно или неетично — като разпространение на дезинформация и застрашаване на личната безопасност и поверителност„.

„Това парадоксално откритие има сериозни последици, имайки предвид колко масово се използва RAG в моделите„, обяснява Аманда Стент, ръководител на AI изследванията в Bloomberg, в друго интервю със Стивън Вон-Никълс, публикувано този месец в ZDNet. „Средностатистическият интернет потребител ежедневно взаимодейства със системи, базирани на RAG. Разработчиците трябва да бъдат внимателни в отговорната употреба на тази технология.“

И така, ако AI вече е на път да изчерпи данните за обучение — или вече ги е изчерпал — а връзката с интернет не решава проблема, защото интернет е претрупан с AI-генериран боклук, накъде отиваме оттук насетне?

Вон-Никълс отбелязва, че някои предлагат смесване на автентични и синтетични данни, за да се получи „коктейл“ от качествени тренировъчни материали — но това предполага, че хората ще продължат да създават реално съдържание. А индустрията за AI в същото време подкопава стимулите за това, като същевременно използва труда им без разрешение.

Трети вариант, според Вон-Никълс, вече е в ход:

„Ще продължим да инвестираме все повече и повече в AI, докато не се стигне до истински срив и отговорите, които получаваме, не станат толкова зле, че дори напълно безразсъден CEO няма да може да ги игнорира„, пише той.

Проблемът с изчерпването на данните е причина много от големите корпорации и водещи разработчици да се насочат към „изстъргване на данни офлайн“. Това може да става само с устройство, което да записва целия живот на потребителите си. Идеята обаче не звучи особено привлекателно, поне засега.

Последвайте нашият Telegram канал! Натиснете тук


Коментари

коментари

Post Comment

You May Have Missed

www.faktibg.com