Üdvözöljük a ChatGPT-vel folytatott lenyűgöző beszélgetésünk második részében. Ban,-ben beszélgetésünk kezdeti szakasza, megvitattuk az adatgyűjtés szerepét, az annotációt és a Human-in-the-loop fontosságát a Language Large Models képzésében. Most beszélünk a kihívásokról, az AI-modellek képzése során felmerülő torzításokról, azok alkalmazásáról és arról, hogy a fejlett AI-modellek általában hogyan hatnak az emberre.
- Szabály alapú rendszerek: Ezek olyan speciális szabályok létrehozását jelentik, amelyeket a gép követ az adatok megjegyzésekor. Szabály lehet például, hogy minden olyan szöveget, amely e-mail címnek tűnik (pl. „@” szimbólumot tartalmaz), „E-mail”-ként jelöljön meg.
- Gépi tanulási modellek: Előre betanított gépi tanulási modellek használhatók új adatok megjegyzésére. Például egy előre betanított elnevezett entitásfelismerési modell használható entitások azonosítására és címkézésére a szövegben.
- Aktív tanulás: Ebben a módszerben egy gépi tanulási modellt kezdetben egy kis mennyiségű, manuálisan jegyzett adatokkal tanítanak meg. Ezután a modell jegyzetekkel látja el azokat az adatokat, amelyekben a legmegbízhatóbb, és ezeket a megjegyzéseket emberi annotátorok ellenőrzik és kijavítják. A modell újraképzésre kerül ezzel a nagyobb adatkészlettel, és a folyamat megismétlődik.
- Gyenge felügyelet: Itt több gyenge annotátort (amelyek lehetnek szabályalapú rendszerek, tömeges beszerzés, heurisztika stb.) használnak az adatok címkézésére. Bár minden gyenge annotátor tökéletlen, kombinált címkéik jó közelítést adhatnak egy kezdeti modell betanításához.
- Tanulás átvitele: Ez a megközelítés egy olyan modellt használ, amelyet egy feladatra betanítottak, és egy másik kapcsolódó feladatra alkalmazza. Például a képeken lévő objektumok felismerésére kiképzett modell kiindulási pontként használható egy bizonyos típusú objektumok felismerésére tervezett modellhez.
Bár az automatizált annotáció hatékony eszköz lehet, fontos megjegyezni, hogy nem mindig tökéletes, és a minőség az alkalmazott módszertől és a feladat összetettségétől függően változhat. Előfordulhatnak hibák a kezdeti szabályok vagy a képzési készlet torzítása miatt, és az összetett feladatok gyakran még mindig emberi felügyeletet igényelnek. Így az automatizált és a kézi megjegyzések kombinációja (félig felügyelt tanulás) gyakran a legjobb megközelítés nagy, összetett adatkészletekhez.
- Adatok sokfélesége és reprezentativitása: Kihívást jelent annak biztosítása, hogy az összegyűjtött adatok különböző forgatókönyveket fedjenek le, és pontosan tükrözzék a valós körülményeket. Például egy képfelismerő modellhez változatos megvilágítású, tájolású és hátterű képekre van szükség.
- Adatvédelem és etika: A személyiségi jogok tiszteletben tartása és az etikai irányelvek betartása az adatgyűjtés során kulcsfontosságú. A betegek adatainak anonimizálása az egészségügyi AI-ban biztosítja a magánélet védelmét anélkül, hogy veszélyeztetné a modellképzésben való használhatóságát.
- Adat minőség: A jó minőségű adatok elengedhetetlenek; a zajos, irreleváns vagy helytelen adatok negatívan befolyásolhatják a modell teljesítményét. A közösségi média adatai – szlenggel, elírásokkal és következetlen nyelvhasználattal – kihívások elé állítják a hangulatelemző képzést.
- A kommentár minősége és konzisztenciája: A pontos és következetes megjegyzések biztosítása bonyolult. A képosztályozás során ugyanazt az objektumot eltérően címkéző különböző annotátorok megzavarhatják a modellt a képzés során.
- Idő és költség: A kézi annotáció időigényes és költséges, különösen nagy adatkészletek esetén. A természetes nyelvi feldolgozáshoz az annotátoroknak jelentős időre és nyelvi szakértelmre van szükségük ahhoz, hogy megértsék a szöveg kontextusát.
- skálázhatóság: Az annotációs folyamat méretezése a minőség megőrzése mellett kihívást jelent. A nyelvi modellek gyakran több milliárd példát igényelnek, ami szükségessé teszi az annotátorok nagy csapata közötti koordinációt és a megjegyzések következetességét.
- A címkézés kétértelműsége: A helyes címkék szubjektívek és értelmezésre nyitottak lehetnek. Az annotátoroknak eltérő véleménye lehet a hangulatelemzési feladatokról, ami eltérő címke-hozzárendeléshez vezethet ugyanahhoz a szöveghez.
- Érzékeny adatok: Az érzékeny adatok, például egészségügyi vagy pénzügyi adatok kezelése további óvintézkedéseket igényel. Az annotátoroknak speciális képzésre vagy minősítésre lehet szükségük ezen adatok megfelelő kezeléséhez és védelmének biztosításához.
E kihívások kezelése gyakran jó projekttervezést, egyértelmű iránymutatásokat az adatgyűjtők és annotátorok számára, lehetőség szerint automatizált eszközök használatát, valamint robusztus minőség-ellenőrzési rendszert igényel.
- Egyensúlyozza az adatkészletet: Állítsa be az adatkészletet úgy, hogy a különböző osztályok egyenlően jelenjenek meg.
- Használjon torzításcsökkentő algoritmusokat: Alkalmazzon olyan technikákat, amelyek csökkentik a modell előrejelzéseinek torzítását.
- Differenciált adatvédelem alkalmazása: Zaj hozzáadása az adatokhoz az érzékeny attribútumok védelme érdekében.
- Hajtsa végre a Bias-Aware modell finomhangolását: Állítsa be a modellt a torzítás mérséklésének figyelembevételével.
- Emberi felülvizsgálat és irányelvek alkalmazása: A bírálók olyan irányelveket követnek, amelyek arra utasítják, hogy a finomhangolás során ne részesítsék előnyben egyik csoportot sem.
- Folyamatos visszacsatolási hurok létrehozása: A bírálókkal való rendszeres interakció lehetővé teszi a folyamatos tanulást és az elfogultság korrekcióját.
Ne feledje, hogy az elfogultság teljes megszüntetése kihívást jelent, de ezek a lépések segíthetnek csökkenteni.
- Tartalom generálása: Segíthetnek tartalmak, például cikkek, jelentések és e-mailek létrehozásában.
- Ügyfélszolgálat: Használhatók chatbotokban és virtuális asszisztensekben az ügyfélszolgálat automatizálására.
- Nyelvi fordítás: Segíthetnek a különböző nyelvek közötti szövegfordításban.
- Oktatás: Különböző témákban tudnak magyarázatot adni, segítve az oktatást.
- Kódírás: Segíthetnek a kód írásában, segítve a szoftverfejlesztést.
- Marketing és reklámozás: Kreatív tartalmat generálhatnak marketingkampányokhoz.
- Megközelíthetőség: Segíthetnek a beszéd létrehozásában a szövegfelolvasó alkalmazásokhoz.
- Munka automatizálása: A rutin és hétköznapi feladatok, különösen az olyan ágazatokban, mint a gyártás, a logisztika és az irodai munka, automatizálhatók, ami munkahelyek elmozdításához vezethet.
- Új munkahelyek létrehozása: Pozitívum, hogy a mesterséges intelligencia térnyerése olyan új szerepköröket teremtene, amelyek korábban nem léteztek, például mesterséges intelligencia-specialisták, adatelemzők, gépi tanulási mérnökök, valamint a mesterséges intelligencia etikájában és politikájában betöltött szerepek.
- Munkahely átalakítása: Sok munkahely átalakul, nem pedig megszűnik, és a mesterséges intelligencia átveszi a munka rutinszerű aspektusait, megszabadítva az alkalmazottakat attól, hogy összetettebb és kreatívabb feladatokra összpontosítsanak.
- A készségigény változása: Megnövekszik az igény a digitális készségek és a mesterséges intelligencia megértése iránt, ami rövid távon készséghiányhoz vezethet.
Tehát bár a mesterséges intelligencia kétségtelenül megzavarja a munkaerőpiacokat, új munkahelyek létrehozására és a termelékenység növekedésére is lehetőséget kínál.
- A megértés hiánya: Az AI-modellek nem értik meg a kontextust vagy a fogalmakat ugyanúgy, mint az emberek. Azonosítanak mintákat az adatokban, de nem értik a mögöttes jelentést.
- Adatfüggőség: A képzéshez nagy mennyiségű adatra van szükségük. Ha az adatok torzak, hiányosak vagy rossz minőségűek, a modell teljesítménye jelentősen csökkenhet.
- Általánosítás: A konkrét feladatokra vagy adatkészletekre kiképzett modellek gyakran nehezen tudják általánosítani a tanulást új, láthatatlan forgatókönyvekre.
- Magyarázhatóság: Gyakran nehéz megérteni, hogy bizonyos modellek (különösen a mély tanulási modellek) miért hoztak konkrét döntéseket, ami az átláthatóság vagy az értelmezhetőség hiányához vezet.
- Robusztusság: Az AI-modellek érzékenyek lehetnek a bemeneti adatok kisebb változásaira (zaj, torzítás), és előfordulhat, hogy nem működnek megbízhatóan minden körülmények között.
- Etikai aggályok: Az AI-alkalmazások adatvédelmi problémákhoz, esetleges visszaélésekhez vagy nem szándékos elfogultsághoz vezethetnek, ami etikai és jogi aggályokat vet fel.
A tudásom 2021 szeptemberi lejáratáig az AI jelentős előrelépéseket tett a kontextuális megértés terén, különösen az olyan kifinomult nyelvi modellek fejlesztésével, mint a GPT-3 és a GPT-4. Ezek a modellek az általuk kapott bemenet és a szavak és fogalmak közötti kapcsolatok belső megértése alapján emberszerű szöveget generálhatnak.
Fontos azonban megjegyezni, hogy ez a „megértés” különbözik az emberi megértéstől. A jelenleg létező mesterséges intelligencia rendszerek nem rendelkeznek tudatossággal, öntudattal vagy olyan mély tapasztalati tudással, mint az emberek. A kontextust az adatok mintái alapján értelmezik, nem pedig a megélt tapasztalatok vagy az árnyalatok intuitív megragadása alapján. Ezért a kontextus megértése alapvetően különbözik a miénktől.
Például, míg az AI választ generálhat egy személyes tapasztalattal kapcsolatos kérdésre, például „hogyan érezte magát az első iskolai napján?”, ezt a betanított adatok mintái alapján teszi, és nem személyes tapasztalatai vagy érzelmei vannak. Egy MI-nek nincsenek érzései vagy személyes tapasztalatai.
A jövőt illetően nehéz megmondani. A mesterséges intelligencia kutatása és fejlesztése továbbra is gyors ütemben halad, de a mintafelismeréstől a valódi emberszerű megértés és tudatosság felé hatalmas ugrás történt, és még nem tudjuk, hogy ez lehetséges-e, vagy hogyan lehetne elérni. Még ha a mesterséges intelligencia rendszerek kifinomultabbá válnak is a kontextus értelmezése terén, ez nem feltétlenül jelenti azt, hogy emberszerűen értelmezik azt.
- A természetes nyelv jobb megértése és generálása: Több emberszerű társalgási AI és jobb automatizált fordítások.
- A mesterséges intelligencia igazságossága, magyarázhatósága és átláthatósága: Technikák a mesterséges intelligencia döntéshozatalának megértéséhez, a méltányosság biztosításához és az átláthatóság előmozdításához.
- AI az egészségügyben: Továbbfejlesztett betegségek diagnosztizálása, a betegek kimenetelének előrejelzése és személyre szabott kezelés az MI segítségével.
- A tanulás és az általános mesterséges intelligencia megerősítése: Alkalmazkodhatóbb AI-rendszerek, amelyek különféle feladatokat tanulhatnak meg, és alkalmazkodhatnak az új helyzetekhez.
- AI és kvantumszámítás: Megnövelt számítási teljesítmény, amely bonyolultabb modelleket és gyorsabb edzési időt tesz lehetővé.
- Összevont tanulás: A magánélet védelmét megőrző gépi tanulás, amely több eszközön képez modelleket adatmegosztás nélkül.
