Tervetuloa takaisin kiehtovan keskustelumme toiseen osaan ChatGPT:n kanssa. Vuonna keskustelumme ensimmäinen osa, keskustelimme tiedonkeruun, huomautusten roolista ja Human-in-the-loop-tekniikan merkityksestä kielisuurten mallien koulutuksessa. Puhumme nyt haasteista, tekoälymallien harjoittelun harhasta, niiden sovelluksista ja siitä, kuinka kehittyneet tekoälymallit vaikuttavat ihmisiin yleisesti.
- Sääntöpohjaiset järjestelmät: Näihin kuuluu erityisten sääntöjen luominen, joita kone noudattaa tietojen merkitsemiseen. Sääntönä voisi olla esimerkiksi minkä tahansa tekstin, joka näyttää sähköpostiosoitteelta (esim. sisältää @-symbolin), merkitseminen sähköpostiksi.
- Koneoppimismallit: Valmiiksi koulutettuja koneoppimismalleja voidaan käyttää uuden tiedon merkitsemiseen. Esimerkiksi valmiiksi koulutettua nimetyn entiteetin tunnistusmallia voitaisiin käyttää tekstin entiteettien tunnistamiseen ja merkitsemiseen.
- Aktiivinen oppiminen: Tässä menetelmässä koneoppimismalli opetetaan aluksi pienellä erällä manuaalisesti merkittyjä tietoja. Sitten malli merkitsee tiedot, joista se on luotettavin, ja ihmiset tarkistavat ja korjaavat nämä merkinnät. Malli opetetaan uudelleen tällä suuremmalla tietojoukolla ja prosessi toistetaan.
- Heikko valvonta: Tässä käytetään useita heikkoja annotaattoreita (jotka voivat olla sääntöpohjaisia järjestelmiä, joukkolähdettä, heuristiikkaa jne.) tietojen merkitsemiseen. Vaikka jokainen heikko annotaattori on epätäydellinen, niiden yhdistetyt merkinnät voivat tarjota hyvän likiarvon alkuperäisen mallin koulutuksessa.
- Siirto-oppiminen: Tämä lähestymistapa hyödyntää mallia, joka on koulutettu yhteen tehtävään, ja soveltaa sitä toiseen liittyvään tehtävään. Esimerkiksi mallia, joka on koulutettu tunnistamaan kuvissa olevia esineitä, voitaisiin käyttää lähtökohtana mallille, joka on suunniteltu tunnistamaan tietyntyyppisiä esineitä.
Vaikka automaattinen merkintä voi olla tehokas työkalu, on tärkeää muistaa, että se ei aina ole täydellinen, ja laatu voi vaihdella käytetyn menetelmän ja tehtävän monimutkaisuuden mukaan. Alkuperäisissä säännöissä tai koulutussarjassa voi olla virheitä, ja monimutkaiset tehtävät vaativat usein edelleen ihmisen valvontaa. Näin ollen automaattisen ja manuaalisen merkinnän yhdistelmä (puolivalvottu oppiminen) on usein paras tapa suurille, monimutkaisille tietojoukoille.
- Tietojen monimuotoisuus ja edustavuus: On haastavaa varmistaa, että kerätyt tiedot kattavat erilaisia skenaarioita ja edustavat tarkasti todellisia olosuhteita. Esimerkiksi kuvantunnistusmalli vaatii kuvia, joissa on vaihteleva valaistus, suunta ja tausta.
- Tietosuoja ja etiikka: Yksityisyyden oikeuksien kunnioittaminen ja eettisten ohjeiden noudattaminen tiedonkeruun aikana on ratkaisevan tärkeää. Potilastietojen anonymisointi terveydenhuollon tekoälyssä varmistaa yksityisyyden vaarantamatta sen hyödyllisyyttä mallikoulutuksessa.
- Tietojen laatu: Laadukkaat tiedot ovat välttämättömiä; meluisat, epäolennaiset tai virheelliset tiedot voivat vaikuttaa negatiivisesti mallin suorituskykyyn. Sosiaalisen median tiedot, slangi, kirjoitusvirheet ja epäjohdonmukainen kielenkäyttö, asettavat haasteita tunneanalyysikoulutukselle.
- Huomautusten laatu ja johdonmukaisuus: Tarkkojen ja johdonmukaisten huomautusten varmistaminen on monimutkaista. Kuvien luokittelussa eri annotaattorit, jotka merkitsevät saman kohteen eri tavalla, voivat sekoittaa mallin harjoituksen aikana.
- Aika ja kustannukset: Manuaalinen merkintä on aikaa vievää ja kallista, etenkin suurille tietojoukoille. Luonnollisen kielen käsittelyyn annotaattorit vaativat runsaasti aikaa ja kielellistä asiantuntemusta ymmärtääkseen tekstin kontekstin.
- Skaalautuvuus: Annotointiprosessin skaalaaminen laatua ylläpitäen on haastavaa. Kielimallit vaativat usein miljardeja esimerkkejä, mikä edellyttää koordinointia suuren annotaattoritiimin kesken ja varmistavat merkintöjen johdonmukaisuuden.
- Merkinnän epäselvyys: Oikeat etiketit voivat olla subjektiivisia ja tulkinnanvaraisia. Kirjoittajilla voi olla erilaisia mielipiteitä tunteiden analysointitehtävistä, mikä johtaa erilaisiin tunnistemäärityksiin samalle tekstille.
- Arkaluonteiset tiedot: Arkaluonteisten tietojen, kuten lääketieteellisten tai taloudellisten tietojen, käsittely vaatii lisävarotoimia. Kirjoittajat saattavat tarvita erikoiskoulutusta tai sertifikaatin käsitelläkseen näitä tietoja asianmukaisesti ja varmistaakseen niiden suojan.
Näihin haasteisiin vastaaminen edellyttää usein hyvän projektisuunnittelun, tiedonkeruu- ja annotaattorien selkeiden ohjeiden, mahdollisuuksien mukaan automaattisten työkalujen ja vankan laadunvalvontajärjestelmän yhdistelmää.
- Tasapainota tietojoukko: Säädä tietojoukkoa niin, että se edustaa yhtäläisesti eri luokkia.
- Käytä harhaa vähentäviä algoritmeja: Käytä tekniikoita, jotka on suunniteltu vähentämään harhaa mallin ennusteissa.
- Käytä erotettua tietosuojaa: Lisää kohinaa tietoihin arkaluonteisten määritteiden suojaamiseksi.
- Suorita bias-aware-mallin hienosäätö: Säädä mallia harhan vähentämisen huomioon ottaen.
- Käytä ihmisten arviointia ja ohjeita: Arvostelijat noudattavat ohjeita, jotka neuvovat olemaan suosimatta mitään ryhmää hienosäädön aikana.
- Muodosta jatkuva palautesilmukka: Säännöllinen vuorovaikutus arvioijien kanssa mahdollistaa jatkuvan oppimisen ja harhojen korjaamisen.
Muista, että harhan poistaminen kokonaan on haastavaa, mutta nämä vaiheet voivat auttaa vähentämään sitä.
- Sisällön luominen: Ne voivat auttaa luomaan sisältöä, kuten artikkeleita, raportteja ja sähköposteja.
- Asiakaspalvelu: Niitä voidaan käyttää chatboteissa ja virtuaaliassistenteissa asiakastuen automatisoimiseen.
- Käännös kielelle: Ne voivat auttaa kääntämään tekstiä eri kielten välillä.
- Tutorointi: He voivat antaa selityksiä eri aiheista ja auttaa koulutuksessa.
- Koodin kirjoittaminen: He voivat auttaa koodin kirjoittamisessa, mikä auttaa ohjelmistokehitystä.
- Markkinointi ja mainonta: He voivat tuottaa luovaa sisältöä markkinointikampanjoihin.
- saavutettavuus: Ne voivat auttaa luomaan puhetta tekstistä puheeksi -sovelluksiin.
- Työautomaatio: Rutiininomaiset ja arkipäiväiset tehtävät, erityisesti sellaisilla aloilla kuin valmistus, logistiikka ja toimistotyö, voitaisiin automatisoida, mikä johtaa työpaikkojen siirtymiseen.
- Uusien työpaikkojen luominen: Myönteistä on, että tekoälyn nousu loisi uusia rooleja, joita ei ollut aiemmin, kuten tekoälyasiantuntijoita, data-analyytikoita, koneoppimisen insinöörejä ja rooleja tekoälyn etiikassa ja politiikassa.
- Työn muutos: Monet työpaikat muuttuvat pikemminkin kuin ne poistuvat, kun tekoäly ottaa haltuunsa työn rutiininäkökohdat, mikä vapauttaa työntekijät keskittymään monimutkaisempiin ja luovampiin tehtäviin.
- Taitojen kysynnän muutos: Digitaalisten taitojen ja tekoälyn ymmärtämisen kysyntä kasvaa, mikä voi johtaa osaamisvajeeseen lyhyellä aikavälillä.
Joten vaikka tekoäly epäilemättä häiritsee työmarkkinoita, se tarjoaa myös mahdollisuuksia uusille työpaikoille ja tuottavuuden kasvulle.
- Ymmärtämisen puute: Tekoälymallit eivät ymmärrä kontekstia tai käsitteitä samalla tavalla kuin ihmiset. He tunnistavat datassa olevia malleja, mutta eivät ymmärrä taustalla olevaa merkitystä.
- Tietojen riippuvuus: Ne vaativat suuria tietomääriä harjoitteluun. Jos tiedot ovat puolueellisia, epätäydellisiä tai huonolaatuisia, mallin suorituskyky voi vaikuttaa merkittävästi.
- Yleistys: Tiettyihin tehtäviin tai tietokokonaisuuksiin koulutettujen mallien on usein vaikea yleistää oppimistaan uusiin, ennennäkemättömiin skenaarioihin.
- Selitettävyys: Usein on vaikea ymmärtää, miksi tietyt mallit (erityisesti syvän oppimisen mallit) ovat tehneet erityisiä päätöksiä, mikä on johtanut läpinäkyvyyden tai tulkittavuuden puutteeseen.
- Vankkuus: AI-mallit voivat olla herkkiä pienille muutoksille syöttötiedoissa (kohina, vääristymä), eivätkä ne välttämättä toimi luotettavasti kaikissa olosuhteissa.
- Eettiset huolenaiheet: Tekoälysovellukset voivat johtaa tietosuojaongelmiin, mahdolliseen väärinkäyttöön tai tahattomiin harhaan, mikä herättää eettisiä ja oikeudellisia huolenaiheita.
Tietojeni loppumisesta syyskuussa 2021 tekoäly on edistynyt merkittävästi kontekstuaalisessa ymmärtämisessä, erityisesti kehittyneiden kielimallien, kuten GPT-3 ja GPT-4, kehityksen myötä. Nämä mallit voivat tuottaa ihmismäistä tekstiä saamansa syötteen ja sisäisen ymmärryksensä perusteella sanojen ja käsitteiden välisistä suhteista.
On kuitenkin tärkeää huomata, että tämä "ymmärrys" eroaa ihmisen ymmärtämisestä. Tekoälyjärjestelmillä, sellaisina kuin ne ovat nyt, ei ole tietoisuutta, itsetietoisuutta tai samaa syvyyttä kokemuksellista tietoa kuin ihmisillä. He tulkitsevat kontekstia datan kuvioiden perusteella, eivät kokeneen kokemuksen tai vivahteiden intuitiivisen ymmärtämisen perusteella. Siksi heidän ymmärryksensä kontekstista on pohjimmiltaan erilainen kuin meidän.
Vaikka tekoäly voi esimerkiksi luoda vastauksen henkilökohtaista kokemusta koskevaan kysymykseen, kuten "miltä sinusta tuntui ensimmäisenä koulupäivänäsi?", se perustuu siihen koulutukseen sisältyvien tietojen malliin, ei mihinkään. henkilökohtaisia kokemuksia tai tunteita. Tekoälyllä ei ole tunteita tai henkilökohtaisia kokemuksia.
Tulevaisuuden suhteen on vaikea sanoa. Tekoälytutkimuksen ja -kehityksen edistyminen jatkuu nopeaa vauhtia, mutta harppaus kuvioiden tunnistamisesta aitoon ihmisen kaltaiseen ymmärrykseen ja tietoisuuteen on valtava, emmekä vielä tiedä, onko se mahdollista tai miten se saavutettaisiin. Vaikka tekoälyjärjestelmät muuttuvatkin kehittyneemmiksi tulkitsemaan kontekstia, tämä ei välttämättä tarkoita, että he ymmärtäisivät sen ihmismäisesti.
- Parempi luonnollisen kielen ymmärtäminen ja luominen: Enemmän ihmismäistä keskustelullista tekoälyä ja parempia automaattisia käännöksiä.
- Tekoälyn oikeudenmukaisuus, selitettävyys ja läpinäkyvyys: Tekniikoita tekoälyn päätöksenteon ymmärtämiseen, oikeudenmukaisuuden varmistamiseen ja avoimuuden edistämiseen.
- Tekoäly terveydenhuollossa: Tehostettu sairausdiagnoosi, potilaiden lopputuloksen ennustaminen ja yksilöllinen hoito tekoälyn avulla.
- Oppimisen ja yleisen tekoälyn vahvistaminen: Mukautuvammat tekoälyjärjestelmät, jotka voivat oppia erilaisia tehtäviä ja mukautua uusiin tilanteisiin.
- Tekoäly ja kvanttilaskenta: Tehostettu laskentateho mahdollistaa monimutkaisemmat mallit ja nopeammat harjoitusajat.
- Yhdistetty oppiminen: Yksityisyyttä säilyttävä koneoppiminen, joka kouluttaa malleja useille laitteille jakamatta tietoja.
