Ved siden av fremgangen, går kunstig intelligens (AI) stadig mer frem, og risikoen for såkalt "innavl" i generative AI-systemer blir en fare, lenge vanlig blant mennesker og husdyrpopulasjoner.
Denne artikkelen vil kaste litt lys over konseptet innavl i lys av generativ AI og hvordan innavl kan bli relatert til fremtiden for AI-generert innhold.
Forstå generativ AI Innavl Generative AI-systemer som store språkmodeller (LLM) er primært trent på omfattende datasett fra tekst-, visuelt og lydinnhold tilgjengelig på nettet. Opprinnelig inkluderte datasettet i stor grad gjenstander laget av mennesker, for eksempel litteratur, artikler og kunstverk. Men med fremveksten av generative AI-verktøy, blir mer og mer innhold på internett skrevet av AI selv.
Dette skiftet vekker bekymring for kvaliteten og mangfoldet til datasettene som brukes til å trene fremtidige AI-systemer. Med utviklingen av AI-generert innhold, forventes det at mange fremtidige generasjoner av AI-modeller vil lære av datasett som ikke representerer menneskelig innhold, men AI-skapt materiale.
Konsekvensene av generativ AI-innavl er mangefasetterte.
Tvert imot, fortsettelsen av læring fra AI-systemet fra stadig flere homogene datasett kan føre til redusert kreativitet og originalitet i AI-generert produksjon.
Hvis denne prosessen gjentas – det vil si kopiering fra en kopi – suksessivt over generasjoner, utvannes kvaliteten på produksjonen, og resultatene risikerer å bli mindre engasjerende arbeid og mindre mulig reflekterende av det vi anser som menneskelig kreativ produksjon. . Med veksten av AI-generert innhold trent på innavlede datasett, kan slike problemer forverres.
Hvis opplæringsdatasettene ikke er mangfoldige nok, vil AI-systemene som utvikles bare tjene til å forsterke og forstørre skjevheter som finnes i AI-generert innhold, og dermed ytterligere undergrave den pålitelige bruken av AI-generert innhold som en kilde til informasjon. Videre kan mangelen på mangfold i treningsdataene begrense muligheten for å utvikle AI-systemer som kan forstå og representere det brede spekteret av menneskelige erfaringer og perspektiver på riktig måte. Dette kan begrense fremgangen i de forskjellige bruksområdene for AI, som naturlig språkbehandling, innholdsgenerering og beslutningssystemer.
Ta tak i utfordringen med generativ AI-innavl
Fremfor alt er dette en sann risiko, spesielt innavlen av generative AI-teknologier. Likevel pålegger det forskere, utviklere og til og med beslutningstakere å handle proaktivt, og sikre at mangfoldige og representative datasett brukes som et spørsmål om toppprioritet under opplæringen av AI-systemet, og integrere mekanismer som skal kunne oppdage og redusere skjevheter i det AI-genererte innholdet, og sikre effektivt tverrfaglig samarbeid samtidig som man tar vare på og sikrer de etiske og samfunnsmessige implikasjonene av å bygge AI.
De bør ytterligere legge til rette for behovet for åpenhet og ansvarlighet i utrullingen av AI-systemer og kreve at bevissthet om begrensninger og skjevheter deles med brukere av AI-generert innhold. Derfor kan alle interessenter proaktivt forsøke å samarbeide for å utnytte kraften til generativ AI mens de reduserer risikoen forbundet med innavl i AI-utvikling.
Konseptet med innavl i generativ AI er en stor fremtidig utfordring for utvikling og distribusjon av AI-systemer. Dette vil hjelpe dem å sikre at den ansvarlige og etiske utviklingen av teknologiforbedringen for samfunnet møtes ved å forstå implikasjonene og måtene å forbedre generativ AI-innavl effektivt.
Kilde: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/