Jeśli poprosiłbyś model AI pokolenia Gen o napisanie tekstu do piosenki tak, jak zrobiliby to Beatlesi, i gdyby wykonał on imponującą robotę, jest ku temu powód. Lub, jeśli poprosiłeś modelkę o napisanie prozy w stylu Twojego ulubionego autora, a ona dokładnie odtworzyła ten styl, jest ku temu powód.
Nawet po prostu jesteś w innym kraju i kiedy chcesz przetłumaczyć nazwę ciekawej przekąski, którą znajdziesz na półce w supermarkecie, Twój smartfon wykryje etykiety i bezproblemowo przetłumaczy tekst.
Sztuczna inteligencja stanowi podstawę wszystkich takich możliwości, a dzieje się tak przede wszystkim dlatego, że modele sztucznej inteligencji zostałyby wytrenowane na ogromnych ilościach takich danych – w naszym przypadku setkach piosenek The Beatles i prawdopodobnie książek Twojego ulubionego pisarza.
Wraz z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji każdy jest muzykiem, pisarzem, artystą lub wszystkim. Modele AI generacji tworzą dzieła sztuki na zamówienie w ciągu kilku sekund, w zależności od podpowiedzi użytkownika. Potrafią tworzyć W stylu Van Gogha dzieła sztuki, a nawet poproś Ala Pacino o przeczytanie Warunków korzystania z usług bez jego obecności.
Pomijając fascynację, ważnym aspektem jest tu etyka. Czy to sprawiedliwe, że tego typu prace twórcze wykorzystywane są do szkolenia modeli sztucznej inteligencji, które stopniowo starają się zastąpić artystów? Czy uzyskano zgodę od właścicieli takich własności intelektualnych? Czy zostali sprawiedliwie wynagrodzeni?
Witamy w roku 2024: roku wojen danych
W ciągu ostatnich kilku lat dane stały się magnesem przyciągającym uwagę firm do szkolenia modeli sztucznej inteligencji generacji. Podobnie jak niemowlę, modele AI są naiwne. Trzeba ich uczyć, a potem szkolić. Dlatego firmy potrzebują miliardów, jeśli nie milionów danych, aby sztucznie szkolić modele tak, aby naśladowały ludzi.
Na przykład GPT-3 został wyszkolony na miliardach (setkach) tokenów, co luźno przekłada się na słowa. Źródła podają jednak, że do uczenia nowszych modeli wykorzystano biliony takich tokenów.
Gdzie są potrzebne duże firmy technologiczne, przy tak ogromnej ilości zbiorów danych szkoleniowych?
Poważny niedobór danych treningowych
Ambicja i wielkość idą w parze. W miarę jak przedsiębiorstwa skalują i optymalizują swoje modele, potrzebują jeszcze większej ilości danych szkoleniowych. Może to wynikać z żądań przedstawienia kolejnych modeli GPT lub po prostu zapewnienia lepszych i precyzyjnych wyników.
Niezależnie od przypadku, wymaganie dużej ilości danych szkoleniowych jest nieuniknione.
To tutaj przedsiębiorstwa napotykają pierwszą przeszkodę. Mówiąc prościej, Internet staje się zbyt mały, aby modele AI mogły się na nim szkolić. Oznacza to, że firmom kończą się istniejące zbiory danych, aby zasilać i szkolić swoje modele.
Te wyczerpujące się zasoby przerażają zainteresowane strony i entuzjastów technologii, ponieważ mogą potencjalnie ograniczyć rozwój i ewolucję modeli sztucznej inteligencji, które są w większości ściśle powiązane ze sposobem, w jaki marki pozycjonują swoje produkty oraz ze sposobem, w jaki postrzega się niektóre nękające problemy na świecie w rozwiązywaniu za pomocą rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji rozwiązania.
Jednocześnie istnieje również nadzieja w postaci danych syntetycznych lub, jak to nazywamy, chowu wsobnego cyfrowego. Mówiąc laikiem, dane syntetyczne to dane szkoleniowe generowane przez sztuczną inteligencję, które są ponownie wykorzystywane do uczenia modeli.
Choć brzmi to obiecująco, eksperci ds. technologii uważają, że synteza takich danych szkoleniowych doprowadziłaby do powstania tak zwanej sztucznej inteligencji Habsburgów. Jest to poważny problem przedsiębiorstw, ponieważ takie zbiory danych mogą zawierać błędy rzeczowe, stronniczość lub po prostu bełkot, negatywnie wpływając na wyniki modeli sztucznej inteligencji.
Potraktuj to jako grę w chiński szept, ale jedynym zwrotem akcji jest to, że pierwsze słowo, które zostanie przekazane, również może nie mieć znaczenia.
Wyścig o pozyskiwanie danych szkoleniowych AI
Jedno z największych repozytoriów zdjęć – Shutterstock posiada 300 milionów zdjęć. Chociaż to wystarczy, aby rozpocząć szkolenie, testowanie, sprawdzanie poprawności i optymalizacja ponownie wymagałyby dużej ilości danych.
Istnieją jednak inne dostępne źródła. Jedynym haczykiem jest to, że są one oznaczone kolorem w kolorze szarym. Mówimy o publicznie dostępnych danych z Internetu. Oto kilka intrygujących faktów:
- Każdego dnia na blogu pojawia się ponad 7.5 miliona postów
- Na platformach mediów społecznościowych, takich jak Instagram, X, Snapchat, TikTok i nie tylko, jest ponad 5.4 miliarda ludzi.
- W internecie istnieje ponad 1.8 miliarda stron internetowych.
- Każdego dnia w samym serwisie YouTube przesyłanych jest ponad 3.7 miliona filmów.
Poza tym ludzie udostępniają publicznie teksty, filmy, zdjęcia, a nawet wiedzę specjalistyczną za pośrednictwem podcastów zawierających wyłącznie dźwięk.
Są to wyraźnie dostępne fragmenty treści.
Zatem wykorzystywanie ich do uczenia modeli sztucznej inteligencji musi być sprawiedliwe, prawda?
To jest szara strefa, o której wspominaliśmy wcześniej. Nie ma jednoznacznej opinii na to pytanie, ponieważ firmy technologiczne mające dostęp do tak dużych ilości danych opracowują nowe narzędzia i zmiany polityki, aby zaspokoić tę potrzebę.
Niektóre narzędzia zamieniają dźwięk z filmów YouTube na tekst, a następnie wykorzystują je jako tokeny do celów szkoleniowych. Przedsiębiorstwa ponownie przeglądają politykę prywatności, a nawet sięgają po to, by wykorzystać dane publiczne do szkolenia modeli ze z góry określonym zamiarem stawienia czoła procesom sądowym.
Mechanizmy przeciwdziałające
Jednocześnie firmy opracowują również tak zwane dane syntetyczne, w ramach których modele AI generują teksty, które można ponownie wykorzystać do uczenia modeli niczym pętla.
Z drugiej strony, aby przeciwdziałać kradzieży danych i uniemożliwiać przedsiębiorstwom wykorzystywanie luk prawnych, strony internetowe wdrażają wtyczki i kody, aby ograniczyć działanie botów wykradających dane.
Jakie jest najlepsze rozwiązanie?
Wpływ sztucznej inteligencji na rozwiązywanie problemów w świecie rzeczywistym zawsze był wspierany szlachetnymi intencjami. Dlaczego więc pozyskiwanie zbiorów danych do uczenia takich modeli musi opierać się na szarych modelach?
W miarę jak rozmowy i debaty na temat odpowiedzialnej, etycznej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji zyskują na znaczeniu i sile, na firmach każdej skali spoczywa obowiązek przejścia na alternatywne źródła, które dysponują technikami białych kapeluszy w celu dostarczania danych szkoleniowych.
To tutaj Szaip wyróżnia się. Rozumiejąc powszechne obawy związane ze pozyskiwaniem danych, Shaip zawsze opowiadał się za technikami etycznymi i konsekwentnie stosował wyrafinowane i zoptymalizowane metody gromadzenia i kompilowania danych z różnych źródeł.
Metodologie pozyskiwania zbiorów danych White Hat
Właśnie dlatego nasz sposób działania obejmuje skrupulatne kontrole jakości i techniki identyfikacji i kompilowania odpowiednich zbiorów danych. Pozwoliło nam to zapewnić firmom ekskluzywne zestawy danych szkoleniowych Gen AI w wielu formatach, takich jak obrazy, filmy, dźwięk, tekst i inne niszowe wymagania.
nasza filozofia
Działamy w oparciu o podstawowe filozofie, takie jak zgoda, prywatność i uczciwość w gromadzeniu zbiorów danych. Nasze podejście zapewnia również różnorodność danych, dzięki czemu nie wprowadza się nieświadomych uprzedzeń.
Gdy dziedzina sztucznej inteligencji przygotowuje się na nadejście nowej ery naznaczonej uczciwymi praktykami, my w Shaip zamierzamy być nosicielami flagi i prekursorami takich ideologii. Jeśli do szkolenia modeli sztucznej inteligencji szukasz niewątpliwie uczciwych i wysokiej jakości zbiorów danych, skontaktuj się z nami już dziś.
