Bine ați revenit la a doua parte a discuției noastre fascinante cu ChatGPT. În segmentul inițial al conversației noastre, am discutat despre rolul colectării datelor, al adnotării și despre importanța Human-in-the-loop în formarea Language Large Models. Vom vorbi acum despre provocările, părtinirea cu care se confruntă în timpul antrenării modelelor AI, aplicarea lor și modul în care modelele AI avansate afectează oamenii în general.
- Sisteme bazate pe reguli: Acestea implică crearea unor reguli specifice pe care aparatul le urmează pentru adnotarea datelor. De exemplu, o regulă ar putea fi etichetarea oricărui text care arată ca o adresă de e-mail (de exemplu, conține simbolul „@”) ca „E-mail”.
- Modele de învățare automată: Modelele de învățare automată pregătite în prealabil pot fi folosite pentru a adnota date noi. De exemplu, un model de recunoaștere a entităților numite pre-antrenat ar putea fi utilizat pentru a identifica și eticheta entitățile dintr-un text.
- Învățarea activă: În această metodă, un model de învățare automată este inițial antrenat cu un lot mic de date adnotate manual. Apoi, modelul adnotă datele despre care are cea mai mare încredere, iar aceste adnotări sunt verificate și corectate de adnotatori umani. Modelul este reantrenat cu acest set de date mai mare și procesul se repetă.
- Supraveghere slabă: Aici, mai mulți adnotatori slabi (care ar putea fi sisteme bazate pe reguli, crowd-sourcing, euristici etc.) sunt utilizați pentru a eticheta datele. Deși fiecare adnotator slab este imperfect, etichetele lor combinate pot oferi o bună aproximare pentru formarea unui model inițial.
- Transfer de învățare: Această abordare folosește un model care a fost antrenat pentru o sarcină și îl aplică unei alte sarcini conexe. De exemplu, un model antrenat să recunoască obiecte din imagini ar putea fi folosit ca punct de plecare pentru un model conceput să recunoască anumite tipuri de obiecte.
Deși adnotarea automată poate fi un instrument puternic, este important să rețineți că nu este întotdeauna perfectă, iar calitatea poate varia în funcție de metoda utilizată și de complexitatea sarcinii. Pot exista erori din cauza părtinirii regulilor inițiale sau a setului de instruire, iar sarcinile complexe necesită adesea supraveghere umană. Astfel, o combinație de adnotare automată și manuală (învățare semi-supravegheată) este adesea cea mai bună abordare pentru seturi de date mari și complexe.
- Diversitatea și reprezentativitatea datelor: Asigurarea faptului că datele colectate cuprind diverse scenarii și reprezintă cu exactitate condițiile din lumea reală este o provocare. De exemplu, un model de recunoaștere a imaginii necesită imagini cu iluminare, orientări și fundaluri variate.
- Confidențialitatea datelor și etică: Respectarea drepturilor de confidențialitate și aderarea la liniile directoare etice în timpul colectării datelor este crucială. Anonimizarea datelor pacientului în IA din domeniul sănătății asigură confidențialitatea fără a compromite utilitatea acestuia pentru formarea modelului.
- Calitatea datelor: Datele de înaltă calitate sunt esențiale; datele zgomotoase, irelevante sau incorecte pot avea un impact negativ asupra performanței modelului. Datele din rețelele sociale, cu argou, greșeli de scriere și utilizarea inconsecventă a limbajului, ridică provocări pentru formarea în analiza sentimentelor.
- Calitatea și consistența adnotărilor: Asigurarea unor adnotări precise și consecvente este complexă. În clasificarea imaginilor, adnotatori diferiți care etichetează diferit același obiect pot deruta modelul în timpul antrenamentului.
- Timp și cost: Adnotarea manuală este consumatoare de timp și costisitoare, mai ales pentru seturi mari de date. Pentru procesarea limbajului natural, adnotatorii necesită timp substanțial și expertiză lingvistică pentru a înțelege contextul textului.
- scalabilitate: Scalarea procesului de adnotare în timp ce menține calitatea este o provocare. Modelele lingvistice necesită adesea miliarde de exemple, necesitând coordonarea între o echipă mare de adnotatori și asigurând consistența adnotărilor.
- Ambiguitate de etichetare: Etichetele corecte pot fi subiective și deschise interpretării. Adnotatorii pot avea opinii diferite cu privire la sarcinile de analiză a sentimentelor, ceea ce duce la atribuiri diferite de etichete pentru același text.
- Date sensibile: Manipularea datelor sensibile, cum ar fi dosarele medicale sau financiare, necesită măsuri de precauție suplimentare. Adnotatorii pot avea nevoie de instruire sau certificare specializată pentru a manipula aceste date în mod corespunzător și pentru a asigura protecția acestora.
Abordarea acestor provocări necesită adesea o combinație de planificare bună a proiectelor, linii directoare clare pentru colectorii de date și adnotatori, utilizarea de instrumente automate acolo unde este posibil și un sistem robust de control al calității.
- Echilibrați setul de date: Ajustați setul de date pentru a avea o reprezentare egală a diferitelor clase.
- Utilizați algoritmi de atenuare a părtinirii: Folosiți tehnici concepute pentru a reduce părtinirea predicțiilor modelului.
- Aplicați confidențialitate diferențială: Adăugați zgomot datelor pentru a proteja atributele sensibile.
- Efectuați o reglare fină a modelului în funcție de prejudecată: Ajustați modelul luând în considerare atenuarea părtinirii.
- Utilizați evaluarea umană și orientări: Evaluatorii respectă regulile care indică să nu favorizeze niciun grup în timpul reglajului fin.
- Stabiliți bucla continuă de feedback: Interacțiunea regulată cu recenzenții permite învățarea continuă și corectarea părtinirii.
Amintiți-vă, eliminarea completă a părtinirii este o provocare, dar acești pași pot ajuta la reducerea acesteia.
- Generare de conținut: Ele pot ajuta la generarea de conținut, cum ar fi articole, rapoarte și e-mailuri.
- Customer Service: Acestea pot fi folosite în chatbot și asistenți virtuali pentru a automatiza asistența pentru clienți.
- Traducerea limbii: Ele pot ajuta la traducerea textului între diferite limbi.
- Tutorat: Aceștia pot oferi explicații pe diverse subiecte, ajutând în educație.
- Scrierea codului: Aceștia pot ajuta la scrierea codului, ajutând dezvoltarea software-ului.
- Marketing și publicitate: Pot genera conținut creativ pentru campanii de marketing.
- Accesibilitate: Ele pot ajuta la generarea de vorbire pentru aplicațiile text-to-speech.
- Automatizarea locurilor de muncă: Sarcinile de rutină și banale, în special în sectoare precum producția, logistica și munca de birou, ar putea fi automatizate, ceea ce duce la înlocuirea locului de muncă.
- Crearea de noi locuri de muncă: Pe partea pozitivă, creșterea AI ar crea noi roluri care nu existau înainte, cum ar fi specialiști în AI, analiști de date, ingineri de învățare automată și roluri în etica și politica AI.
- Transformarea locului de muncă: Multe locuri de muncă vor fi mai degrabă transformate decât eliminate, AI preluând aspectele de rutină ale muncii, eliberând angajații să se concentreze pe sarcini mai complexe și mai creative.
- Schimbarea cererii de competențe: Va exista o cerere crescută de competențe digitale și înțelegere a IA, ceea ce ar putea duce la un deficit de competențe pe termen scurt.
Așadar, deși AI va perturba fără îndoială piețele muncii, ea prezintă, de asemenea, oportunități pentru noi locuri de muncă și productivitate crescută.
- Lipsa de intelegere: Modelele AI nu înțeleg contextul sau conceptele în același mod în care oamenii. Ei identifică modele în date, dar nu înțeleg sensul de bază.
- Dependenta de date: Acestea necesită cantități mari de date pentru antrenament. Dacă datele sunt părtinitoare, incomplete sau de proastă calitate, performanța modelului poate fi afectată semnificativ.
- Generalizare: Modelele instruite pe sarcini specifice sau seturi de date se luptă adesea să își generalizeze învățarea la scenarii noi, nevăzute.
- Explicabilitate: Este adesea greu de înțeles de ce anumite modele (în special modelele de învățare profundă) au luat decizii specifice, ceea ce duce la o lipsă de transparență sau interpretabilitate.
- Robusteţe: Modelele AI pot fi sensibile la modificări minore ale datelor de intrare (zgomot, distorsiuni) și ar putea să nu funcționeze fiabil în toate condițiile.
- Preocupări etice: Aplicațiile AI pot duce la probleme de confidențialitate, potențiale abuzuri sau părtiniri neintenționate, ridicând preocupări etice și legale.
De la limita mea de cunoștințe din septembrie 2021, AI a făcut progrese semnificative în înțelegerea contextuală, în special odată cu dezvoltarea unor modele de limbaj sofisticate precum GPT-3 și GPT-4. Aceste modele pot genera text asemănător omului pe baza inputurilor pe care le primesc și a înțelegerii lor interne a relațiilor dintre cuvinte și concepte.
Cu toate acestea, este important să rețineți că această „înțelegere” este diferită de înțelegerea umană. Sistemele de inteligență artificială, așa cum există acum, nu posedă conștiință, conștientizare de sine sau aceeași profunzime de cunoaștere experiențială pe care o au oamenii. Ei interpretează contextul pe baza modelelor din date, nu pe experiența trăită sau pe înțelegerea intuitivă a nuanțelor. Prin urmare, înțelegerea lor a contextului este fundamental diferită de a noastră.
De exemplu, în timp ce AI poate genera un răspuns la o întrebare despre o experiență personală, cum ar fi „Cum te-ai simțit în prima zi de școală?”, face acest lucru pe baza tiparelor din datele pe care a fost antrenat, nu pe oricare. experiența personală sau emoțiile pe care le are. Un AI nu are sentimente sau experiențe personale.
În ceea ce privește viitorul, este greu de spus. Progresul în cercetarea și dezvoltarea AI continuă într-un ritm rapid, dar saltul de la recunoașterea modelelor la înțelegerea și conștiința umană autentică este unul masiv și nu știm încă dacă este posibil sau cum ar fi realizat. Chiar dacă sistemele AI devin mai sofisticate în interpretarea contextului, acest lucru nu va însemna neapărat că au o înțelegere umană a acestuia.
- Înțelegerea și generarea limbajului natural îmbunătățite: Inteligență artificială conversațională mai asemănătoare omului și traduceri automate mai bune.
- Corectitudinea, explicabilitatea și transparența AI: Tehnici pentru înțelegerea procesului de luare a deciziilor AI, asigurarea echității și promovarea transparenței.
- AI în domeniul sănătății: Diagnosticul îmbunătățit al bolii, predicția rezultatului pacientului și tratamentul personalizat prin AI.
- Învățare prin consolidare și IA generală: Sisteme AI mai adaptabile, care pot învăța o varietate de sarcini și se pot adapta la situații noi.
- AI și calculul cuantic: Putere de calcul sporită, permițând modele mai complexe și timpi de antrenament mai rapizi.
- Învățare federată: Învățare automată care păstrează confidențialitatea care antrenează modele pe mai multe dispozitive fără a partaja date.
