Di samping kemajuannya, kecerdasan buatan (AI) semakin maju, dan risiko apa yang dipanggil "pembiakbakaan" dalam sistem AI generatif menjadi bahaya, lama biasa di kalangan populasi manusia dan haiwan peliharaan.
Artikel ini akan menerangkan sedikit tentang konsep pembiakan dalam berdasarkan AI generatif dan cara pembiakan dalam mungkin berkaitan dengan masa depan kandungan yang dijana AI.
Memahami Generatif AI Inbreeding Sistem AI Generatif seperti model bahasa besar (LLM) dilatih terutamanya pada set data komprehensif daripada kandungan teks, visual dan audio yang tersedia di web. Pada mulanya, set data sebahagian besarnya termasuk item yang dibuat oleh manusia, seperti kesusasteraan, artikel, dan karya seni. Walau bagaimanapun, dengan peningkatan alat AI generatif, semakin banyak kandungan di internet sedang ditulis oleh AI sendiri.
Peralihan ini menimbulkan kebimbangan tentang kualiti dan kepelbagaian set data yang digunakan untuk melatih sistem AI masa hadapan. Dengan evolusi kandungan yang dijana AI, dijangkakan bahawa banyak generasi model AI akan datang akan belajar daripada set data yang tidak mewakili kandungan manusia tetapi bahan yang dicipta oleh AI.
Akibat daripada pembiakan dalaman AI generatif adalah pelbagai rupa.
Sebaliknya, penerusan pembelajaran oleh sistem AI daripada bilangan set data homogen yang semakin banyak boleh membawa kepada penurunan kreativiti dan keaslian dalam output yang dijana AI.
Jika proses ini diulang—iaitu, menyalin daripada salinan—berturut-turut sepanjang generasi, kualiti output dicairkan, dan hasilnya berisiko menjadi kerja yang kurang menarik dan kurang mencerminkan apa yang kita anggap sebagai hasil kreatif manusia. . Dengan pertumbuhan kandungan yang dijana AI yang dilatih pada set data baka, masalah sebegitu boleh menjadi lebih teruk.
Jika set data latihan tidak cukup pelbagai, maka sistem AI yang dibangunkan hanya akan berfungsi untuk mengukuhkan dan membesarkan bias yang terdapat dalam kandungan yang dijana AI, sekali gus menjejaskan penggunaan kandungan yang dijana AI yang boleh dipercayai sebagai sumber maklumat. Tambahan pula, kekurangan kepelbagaian dalam data latihan mungkin mengehadkan kemungkinan membangunkan sistem AI yang boleh memahami dan mewakili pelbagai pengalaman dan perspektif manusia dengan betul. Ini mungkin mengehadkan kemajuan dalam bidang aplikasi AI yang berbeza, seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan kandungan dan sistem membuat keputusan.
Menangani Cabaran Generatif AI Inbreeding
Di atas segalanya, ini adalah risiko sebenar, terutamanya pembiakan dalaman teknologi AI generatif. Namun, ia memberi tanggungjawab kepada penyelidik, pembangun, dan juga penggubal dasar untuk bertindak secara proaktif, Memastikan set data yang pelbagai dan mewakili digunakan sebagai perkara yang menjadi keutamaan semasa latihan sistem AI, menyepadukan mekanisme yang akan dapat mengesan dan mengurangkan berat sebelah dalam kandungan yang dijana AI, dan memastikan kerjasama antara disiplin yang berkesan sambil menangani dan memastikan implikasi etika dan masyarakat dalam membina AI dijaga.
Mereka harus memudahkan lagi keperluan untuk keterbukaan dan akauntabiliti dalam penggunaan sistem AI dan memerlukan kesedaran tentang batasan dan berat sebelah dikongsi dengan pengguna kandungan yang dijana AI. Oleh itu, semua pihak berkepentingan boleh secara proaktif berusaha untuk bekerjasama dalam memanfaatkan kuasa AI generatif sambil mengurangkan risiko yang berkaitan dengan pembiakan dalam pembangunan AI.
Konsep pembiakan dalam dalam AI generatif ialah cabaran masa depan yang hebat untuk pembangunan dan penggunaan sistem AI. Ini akan membantu mereka memastikan pembangunan yang bertanggungjawab dan beretika bagi penambahbaikan teknologi untuk masyarakat dipenuhi dengan memahami implikasi dan cara untuk meningkatkan pembiakan dalaman AI generatif dengan berkesan.
Sumber: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/