Καλώς ήρθατε πίσω στο δεύτερο μέρος της συναρπαστικής συζήτησής μας με το ChatGPT. Στο αρχικό τμήμα της συζήτησής μας, συζητήσαμε τον ρόλο της συλλογής δεδομένων, τον σχολιασμό και τη σημασία του Human-in-the-loop στην εκπαίδευση γλωσσικών μεγάλων μοντέλων. Θα μιλήσουμε τώρα για τις προκλήσεις, τις προκαταλήψεις που αντιμετωπίζουμε κατά την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης, την εφαρμογή τους και πώς τα προηγμένα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης επηρεάζουν γενικά τους ανθρώπους.
- Συστήματα που βασίζονται σε κανόνες: Αυτά περιλαμβάνουν τη δημιουργία συγκεκριμένων κανόνων που ακολουθεί το μηχάνημα για να σχολιάσει δεδομένα. Για παράδειγμα, ένας κανόνας θα μπορούσε να είναι η επισήμανση κάθε κειμένου που μοιάζει με διεύθυνση email (π.χ. περιέχει σύμβολο "@") ως "Email".
- Μοντέλα μηχανικής εκμάθησης: Τα προεκπαιδευμένα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τον σχολιασμό νέων δεδομένων. Για παράδειγμα, ένα προεκπαιδευμένο μοντέλο αναγνώρισης οντοτήτων με όνομα θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί για την αναγνώριση και την επισήμανση οντοτήτων σε ένα κείμενο.
- Διαδραστική μάθηση: Σε αυτή τη μέθοδο, ένα μοντέλο μηχανικής εκμάθησης εκπαιδεύεται αρχικά με μια μικρή παρτίδα δεδομένων με μη αυτόματο σχολιασμό. Στη συνέχεια, το μοντέλο σχολιάζει τα δεδομένα για τα οποία είναι πιο σίγουρο και αυτοί οι σχολιασμοί επαληθεύονται και διορθώνονται από ανθρώπινους σχολιαστές. Το μοντέλο επανεκπαιδεύεται με αυτό το μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων και η διαδικασία επαναλαμβάνεται.
- Αδύναμη εποπτεία: Εδώ, πολλοί αδύναμοι σχολιαστές (που θα μπορούσαν να είναι συστήματα βασισμένα σε κανόνες, πλήθος προέλευσης, ευρετικά κ.λπ.) χρησιμοποιούνται για την επισήμανση δεδομένων. Αν και κάθε ασθενής σχολιαστής είναι ατελής, οι συνδυασμένες ετικέτες τους μπορούν να παρέχουν μια καλή προσέγγιση για την εκπαίδευση ενός αρχικού μοντέλου.
- Εκμάθηση μεταφοράς: Αυτή η προσέγγιση αξιοποιεί ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί σε μια εργασία και το εφαρμόζει σε μια άλλη σχετική εργασία. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο που έχει εκπαιδευτεί να αναγνωρίζει αντικείμενα σε εικόνες θα μπορούσε να χρησιμοποιηθεί ως αφετηρία για ένα μοντέλο σχεδιασμένο να αναγνωρίζει συγκεκριμένους τύπους αντικειμένων.
Ενώ ο αυτοματοποιημένος σχολιασμός μπορεί να είναι ένα ισχυρό εργαλείο, είναι σημαντικό να θυμάστε ότι δεν είναι πάντα τέλειος και ότι η ποιότητα μπορεί να ποικίλλει ανάλογα με τη μέθοδο που χρησιμοποιείται και την πολυπλοκότητα της εργασίας. Μπορεί να υπάρξουν σφάλματα λόγω μεροληψίας στους αρχικούς κανόνες ή στο σετ εκπαίδευσης και πολύπλοκες εργασίες συχνά απαιτούν ακόμη ανθρώπινη επίβλεψη. Έτσι, ένας συνδυασμός αυτοματοποιημένου και μη αυτόματου σχολιασμού (ημι-εποπτευόμενη μάθηση) είναι συχνά η καλύτερη προσέγγιση για μεγάλα, πολύπλοκα σύνολα δεδομένων.
- Ποικιλομορφία και αντιπροσωπευτικότητα δεδομένων: Η διασφάλιση ότι τα δεδομένα που συλλέγονται περιλαμβάνουν διάφορα σενάρια και αντιπροσωπεύουν με ακρίβεια τις πραγματικές συνθήκες είναι πρόκληση. Για παράδειγμα, ένα μοντέλο αναγνώρισης εικόνας απαιτεί εικόνες με ποικίλο φωτισμό, προσανατολισμούς και φόντο.
- Απόρρητο και Δεοντολογία Δεδομένων: Ο σεβασμός των δικαιωμάτων απορρήτου και η τήρηση των δεοντολογικών οδηγιών κατά τη συλλογή δεδομένων είναι ζωτικής σημασίας. Η ανωνυμοποίηση δεδομένων ασθενών στην τεχνητή νοημοσύνη υγειονομικής περίθαλψης διασφαλίζει το απόρρητο χωρίς να διακυβεύεται η χρησιμότητά τους για εκπαίδευση μοντέλων.
- Ποιότητα δεδομένων: Τα δεδομένα υψηλής ποιότητας είναι απαραίτητα. θορυβώδη, άσχετα ή εσφαλμένα δεδομένα μπορεί να επηρεάσουν αρνητικά την απόδοση του μοντέλου. Τα δεδομένα των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, με αργκό, τυπογραφικά λάθη και ασυνεπή χρήση γλώσσας, θέτουν προκλήσεις για την εκπαίδευση στην ανάλυση συναισθήματος.
- Ποιότητα και συνέπεια σχολιασμού: Η διασφάλιση ακριβών και συνεπών σχολιασμών είναι πολύπλοκη. Στην ταξινόμηση εικόνων, διαφορετικοί σχολιαστές που επισημαίνουν διαφορετικά το ίδιο αντικείμενο μπορεί να μπερδέψουν το μοντέλο κατά τη διάρκεια της εκπαίδευσης.
- Χρόνος και Κόστος: Ο χειροκίνητος σχολιασμός είναι χρονοβόρος και δαπανηρός, ειδικά για μεγάλα σύνολα δεδομένων. Για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, οι σχολιαστές απαιτούν σημαντικό χρόνο και γλωσσική εξειδίκευση για να κατανοήσουν το πλαίσιο του κειμένου.
- Ευελιξία: Η κλιμάκωση της διαδικασίας σχολιασμού διατηρώντας παράλληλα την ποιότητα είναι πρόκληση. Τα γλωσσικά μοντέλα απαιτούν συχνά δισεκατομμύρια παραδείγματα, κάτι που απαιτεί συντονισμό μεταξύ μιας μεγάλης ομάδας σχολιαστών και διασφαλίζοντας τη συνέπεια μεταξύ των σχολιασμών.
- Αμφισημία επισήμανσης: Οι σωστές ετικέτες μπορεί να είναι υποκειμενικές και ανοιχτές σε ερμηνείες. Οι σχολιαστές μπορεί να έχουν διαφορετικές απόψεις σχετικά με τις εργασίες ανάλυσης συναισθήματος, οδηγώντας σε διαφορετικές αναθέσεις ετικετών για το ίδιο κείμενο.
- Ευαίσθητα δεδομένα: Ο χειρισμός ευαίσθητων δεδομένων, όπως ιατρικά ή οικονομικά αρχεία, απαιτεί πρόσθετες προφυλάξεις. Οι σχολιαστές μπορεί να χρειάζονται εξειδικευμένη εκπαίδευση ή πιστοποίηση για να χειριστούν κατάλληλα αυτά τα δεδομένα και να διασφαλίσουν την προστασία τους.
Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων απαιτεί συχνά έναν συνδυασμό καλού σχεδιασμού έργου, σαφών κατευθυντήριων γραμμών για τους συλλέκτες δεδομένων και τους σχολιαστές, τη χρήση αυτοματοποιημένων εργαλείων όπου είναι δυνατόν και ένα ισχυρό σύστημα ελέγχου ποιότητας.
- Ισορροπήστε το σύνολο δεδομένων: Προσαρμόστε το σύνολο δεδομένων ώστε να έχει ίση αναπαράσταση διαφορετικών κλάσεων.
- Χρησιμοποιήστε αλγόριθμους μετριασμού προκατάληψης: Χρησιμοποιήστε τεχνικές που έχουν σχεδιαστεί για τη μείωση της μεροληψίας στις προβλέψεις του μοντέλου.
- Εφαρμογή διαφορικού απορρήτου: Προσθέστε θόρυβο στα δεδομένα για να προστατεύσετε ευαίσθητα χαρακτηριστικά.
- Εκτελέστε λεπτομερή ρύθμιση μοντέλου με επίγνωση προκατάληψης: Προσαρμόστε το μοντέλο λαμβάνοντας υπόψη τον μετριασμό της μεροληψίας.
- Επισκόπηση Ανθρώπινου Δυναμικού και Οδηγίες: Οι αναθεωρητές ακολουθούν οδηγίες που καθοδηγούν να μην ευνοείται καμία ομάδα κατά τη διάρκεια της τελειοποίησης.
- Δημιουργία συνεχούς βρόχου ανάδρασης: Η τακτική αλληλεπίδραση με τους αναθεωρητές επιτρέπει τη συνεχή μάθηση και τη διόρθωση της προκατάληψης.
Θυμηθείτε, η πλήρης εξάλειψη της προκατάληψης είναι πρόκληση, αλλά αυτά τα βήματα μπορούν να βοηθήσουν στη μείωση της.
- Δημιουργία Περιεχομένου: Μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία περιεχομένου όπως άρθρα, αναφορές και μηνύματα ηλεκτρονικού ταχυδρομείου.
- Κέντρο Εξυπηρέτησης Πελατών: Μπορούν να χρησιμοποιηθούν σε chatbot και εικονικούς βοηθούς για την αυτοματοποίηση της υποστήριξης πελατών.
- Μετάφραση γλώσσας: Μπορούν να βοηθήσουν στη μετάφραση κειμένου μεταξύ διαφορετικών γλωσσών.
- Φροντιστήριο: Μπορούν να δώσουν εξηγήσεις για διάφορα θέματα, βοηθώντας στην εκπαίδευση.
- Σύνταξη κώδικα: Μπορούν να βοηθήσουν στη σύνταξη κώδικα, βοηθώντας στην ανάπτυξη λογισμικού.
- Μάρκετινγκ και διαφήμιση: Μπορούν να δημιουργήσουν δημιουργικό περιεχόμενο για καμπάνιες μάρκετινγκ.
- Προσιτότητα: Μπορούν να βοηθήσουν στη δημιουργία ομιλίας για εφαρμογές μετατροπής κειμένου σε ομιλία.
- Αυτοματισμός Εργασίας: Καθήκοντα ρουτίνας και εγκόσμια, ειδικά σε τομείς όπως η μεταποίηση, η εφοδιαστική και η εργασία γραφείου, θα μπορούσαν να αυτοματοποιηθούν, οδηγώντας σε εκτόπιση θέσεων εργασίας.
- Δημιουργία νέων θέσεων εργασίας: Από τη θετική πλευρά, η άνοδος της τεχνητής νοημοσύνης θα δημιουργούσε νέους ρόλους που δεν υπήρχαν πριν, όπως ειδικοί τεχνητής νοημοσύνης, αναλυτές δεδομένων, μηχανικοί μηχανικής μάθησης και ρόλοι στην ηθική και την πολιτική της τεχνητής νοημοσύνης.
- Μεταμόρφωση Εργασίας: Πολλές θέσεις εργασίας θα μετατραπούν αντί να εξαλειφθούν, με την τεχνητή νοημοσύνη να αναλαμβάνει τις συνήθεις πτυχές της εργασίας, αφήνοντας τους υπαλλήλους να επικεντρωθούν σε πιο σύνθετες και δημιουργικές εργασίες.
- Μετατόπιση ζήτησης δεξιοτήτων: Θα υπάρξει αυξημένη ζήτηση για ψηφιακές δεξιότητες και κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης, κάτι που θα μπορούσε να οδηγήσει σε ένα κενό δεξιοτήτων βραχυπρόθεσμα.
Έτσι, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη θα διαταράξει αναμφίβολα τις αγορές εργασίας, παρουσιάζει επίσης ευκαιρίες για νέες θέσεις εργασίας και αυξημένη παραγωγικότητα.
- Ελλειψη κατανόησης: Τα μοντέλα AI δεν κατανοούν το πλαίσιο ή τις έννοιες με τον ίδιο τρόπο που καταλαβαίνουν οι άνθρωποι. Προσδιορίζουν μοτίβα στα δεδομένα, αλλά δεν κατανοούν το υποκείμενο νόημα.
- Εξάρτηση δεδομένων: Απαιτούν μεγάλο όγκο δεδομένων για εκπαίδευση. Εάν τα δεδομένα είναι προκατειλημμένα, ελλιπή ή κακής ποιότητας, η απόδοση του μοντέλου μπορεί να επηρεαστεί σημαντικά.
- Γενίκευση: Τα μοντέλα που εκπαιδεύονται σε συγκεκριμένες εργασίες ή σύνολα δεδομένων συχνά δυσκολεύονται να γενικεύσουν τη μάθησή τους σε νέα, αόρατα σενάρια.
- Επεξήγηση: Συχνά είναι δύσκολο να καταλάβουμε γιατί ορισμένα μοντέλα (ειδικά μοντέλα βαθιάς μάθησης) έχουν λάβει συγκεκριμένες αποφάσεις, οδηγώντας σε έλλειψη διαφάνειας ή ερμηνείας.
- Ευρωστία: Τα μοντέλα AI μπορεί να είναι ευαίσθητα σε μικρές αλλαγές στα δεδομένα εισόδου (θόρυβος, παραμόρφωση) και ενδέχεται να μην αποδίδουν αξιόπιστα σε όλες τις συνθήκες.
- Ηθικές ανησυχίες: Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να οδηγήσουν σε ζητήματα απορρήτου, πιθανή κακή χρήση ή ακούσια προκατάληψη, εγείροντας ηθικές και νομικές ανησυχίες.
Από την αποκοπή των γνώσεών μου τον Σεπτέμβριο του 2021, η τεχνητή νοημοσύνη έχει κάνει σημαντικά βήματα στην κατανόηση των συμφραζομένων, ιδιαίτερα με την ανάπτυξη εξελιγμένων μοντέλων γλώσσας όπως το GPT-3 και το GPT-4. Αυτά τα μοντέλα μπορούν να δημιουργήσουν κείμενο που μοιάζει με άνθρωπο με βάση τα δεδομένα που λαμβάνουν και την εσωτερική τους κατανόηση των σχέσεων μεταξύ λέξεων και εννοιών.
Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι αυτή η «κατανόηση» είναι διαφορετική από την ανθρώπινη κατανόηση. Τα συστήματα AI, όπως υπάρχουν τώρα, δεν διαθέτουν συνείδηση, αυτογνωσία ή το ίδιο βάθος βιωματικής γνώσης που έχουν οι άνθρωποι. Ερμηνεύουν το πλαίσιο με βάση τα μοτίβα των δεδομένων, όχι τη βιωμένη εμπειρία ή τη διαισθητική κατανόηση των αποχρώσεων. Επομένως, η κατανόησή τους για το πλαίσιο είναι θεμελιωδώς διαφορετική από τη δική μας.
Για παράδειγμα, ενώ η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να δημιουργήσει μια απάντηση σε μια ερώτηση σχετικά με μια προσωπική εμπειρία, όπως "πώς ένιωσες την πρώτη μέρα στο σχολείο;", το κάνει με βάση μοτίβα στα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύτηκε, όχι σε προσωπική εμπειρία ή συναισθήματα που έχει. Ένα AI δεν έχει συναισθήματα ή προσωπικές εμπειρίες.
Όσον αφορά το μέλλον, είναι δύσκολο να πούμε. Η πρόοδος στην έρευνα και ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης συνεχίζεται με γρήγορους ρυθμούς, αλλά το άλμα από την αναγνώριση προτύπων στην αυθεντική ανθρώπινη κατανόηση και συνείδηση είναι τεράστιο και δεν γνωρίζουμε ακόμη αν είναι δυνατό ή πώς θα επιτευχθεί. Ακόμα κι αν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης γίνουν πιο εξελιγμένα στην ερμηνεία του πλαισίου, αυτό δεν σημαίνει απαραίτητα ότι το κατανοούν σαν τον άνθρωπο.
- Βελτιωμένη κατανόηση και δημιουργία φυσικής γλώσσας: Περισσότερη τεχνητή νοημοσύνη συνομιλίας που μοιάζει με τον άνθρωπο και καλύτερες αυτοματοποιημένες μεταφράσεις.
- Δικαιοσύνη, επεξήγηση και διαφάνεια AI: Τεχνικές για την κατανόηση της λήψης αποφάσεων με τεχνητή νοημοσύνη, τη διασφάλιση της δικαιοσύνης και την προώθηση της διαφάνειας.
- AI στην υγειονομική περίθαλψη: Βελτιωμένη διάγνωση ασθενειών, πρόβλεψη έκβασης ασθενών και εξατομικευμένη θεραπεία μέσω AI.
- Ενισχυτική μάθηση και γενική τεχνητή νοημοσύνη: Πιο προσαρμόσιμα συστήματα AI που μπορούν να μάθουν μια ποικιλία εργασιών και να προσαρμοστούν σε νέες καταστάσεις.
- AI και κβαντικοί υπολογιστές: Αυξημένη υπολογιστική ισχύς που επιτρέπει πιο σύνθετα μοντέλα και ταχύτερους χρόνους εκπαίδευσης.
- Ομοσπονδιακή μάθηση: Μηχανική εκμάθηση με διατήρηση του απορρήτου που εκπαιδεύει μοντέλα σε πολλές συσκευές χωρίς κοινή χρήση δεδομένων.
