Sideløbende med dets fremskridt, er kunstig intelligens (AI) i stigende grad fremme, og risikoen for såkaldt "indavlen" i generative AI-systemer bliver en fare, længe almindelig blandt mennesker og husdyrpopulationer.
Denne artikel vil kaste lidt lys over begrebet indavl i lyset af generativ AI, og hvordan indavl kan blive relateret til fremtiden for AI-genereret indhold.
Forståelse af generativ AI Indavl Generative AI-systemer som store sprogmodeller (LLM'er) trænes primært på omfattende datasæt fra tekst-, visuelt og lydindhold, der er tilgængeligt på nettet. Oprindeligt omfattede datasættet stort set genstande fremstillet af mennesker, såsom litteratur, artikler og kunstværker. Men med fremkomsten af generative AI-værktøjer bliver mere og mere indhold på internettet skrevet af AI selv.
Dette skift rejser bekymringer om kvaliteten og mangfoldigheden af de datasæt, der bruges til at træne fremtidige AI-systemer. Med udviklingen af AI-genereret indhold forventes det, at mange fremtidige generationer af AI-modeller vil lære af datasæt, der ikke repræsenterer menneskeligt indhold, men AI-skabt materiale.
Konsekvenserne af generativ AI indavl er mangefacetterede.
Tværtimod kan AI-systemets fortsættelse af læring fra stadig flere homogene datasæt føre til faldende kreativitet og originalitet i AI-genereret output.
Hvis denne proces gentages - det vil sige kopiering fra en kopi - successivt over generationer, fortyndes kvaliteten af outputtet, og resultaterne risikerer at være mindre engagerende arbejde og mindre muligvis afspejler, hvad vi anser for at være menneskeligt kreativt output. . Med væksten af AI-genereret indhold trænet på indavlede datasæt, kan sådanne problemer blive forværret.
Hvis træningsdatasættene ikke er forskellige nok, vil de udviklede AI-systemer kun tjene til at forstærke og forstørre skævheder, der er til stede i AI-genereret indhold, og dermed yderligere underminere den troværdige brug af AI-genereret indhold som en informationskilde. Desuden kan manglen på mangfoldighed i træningsdataene begrænse muligheden for at udvikle AI-systemer, der kunne forstå og repræsentere den brede vifte af menneskelige erfaringer og perspektiver korrekt. Dette kan begrænse fremskridt inden for de forskellige anvendelsesområder for AI, såsom naturlig sprogbehandling, indholdsgenerering og beslutningstagningssystemer.
Løsning af udfordringen med generativ AI indavl
Frem for alt er dette en sand risiko, især indavl af generative AI-teknologier. Alligevel pålægger det forskere, udviklere og endda politiske beslutningstagere at handle proaktivt og sikre, at forskellige og repræsentative datasæt bruges som et spørgsmål om topprioritet under træningen af AI-systemet, og integrere mekanismer, der skal være i stand til at opdage og reducere skævheder i det AI-genererede indhold og sikring af effektivt tværfagligt samarbejde, samtidig med at der tages hånd om og sikre de etiske og samfundsmæssige implikationer af at bygge AI.
De bør yderligere lette behovet for åbenhed og ansvarlighed i implementeringen af AI-systemer og kræve, at bevidsthed om begrænsninger og skævheder deles med brugere af AI-genereret indhold. Derfor kan alle interessenter proaktivt søge at samarbejde om at udnytte kraften i generativ AI, mens de mindsker risiciene forbundet med indavl i AI-udvikling.
Konceptet med indavl i generativ AI er en stor fremtidig udfordring for udvikling og implementering af AI-systemer. Dette vil hjælpe dem med at sikre, at den ansvarlige og etiske udvikling af teknologiforbedringen for samfundet imødekommes ved at forstå implikationerne og måderne til at forbedre generativ AI-indavl effektivt.
Kilde: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/