Witamy z powrotem w drugiej części naszej fascynującej dyskusji z ChatGPT. w wstępna część naszej rozmowy, omówiliśmy rolę gromadzenia danych, adnotacji i znaczenia Human-in-the-loop w szkoleniu dużych modeli językowych. Porozmawiamy teraz o wyzwaniach, uprzedzeniach napotykanych podczas szkolenia modeli AI, ich zastosowaniu oraz o tym, jak zaawansowane modele AI wpływają ogólnie na ludzi.
- Systemy oparte na regułach: Obejmują one tworzenie określonych reguł, których maszyna przestrzega, aby dodawać adnotacje do danych. Na przykład regułą może być oznaczanie dowolnego tekstu, który wygląda jak adres e-mail (np. zawiera symbol „@”) jako „E-mail”.
- Modele uczenia maszynowego: Wstępnie wyszkolonych modeli uczenia maszynowego można używać do dodawania adnotacji do nowych danych. Na przykład wstępnie przeszkolony model rozpoznawania jednostek nazwanych może służyć do identyfikowania i etykietowania jednostek w tekście.
- Aktywne uczenie się: W tej metodzie model uczenia maszynowego jest początkowo szkolony z niewielką partią danych z adnotacjami ręcznymi. Następnie model dodaje adnotacje do danych, co do których ma największą pewność, a adnotacje te są weryfikowane i korygowane przez adnotatorów. Model jest ponownie szkolony z tym większym zestawem danych, a proces jest powtarzany.
- Słaby nadzór: W tym przypadku do etykietowania danych używa się wielu słabych adnotatorów (które mogą być systemami opartymi na regułach, crowd-sourcingiem, heurystyką itp.). Chociaż każdy słaby adnotator jest niedoskonały, ich połączone etykiety mogą stanowić dobre przybliżenie do uczenia początkowego modelu.
- Przenieś naukę: To podejście wykorzystuje model, który został przeszkolony w jednym zadaniu i stosuje go do innego powiązanego zadania. Na przykład model przeszkolony do rozpoznawania obiektów na obrazach może posłużyć jako punkt wyjścia dla modelu zaprojektowanego do rozpoznawania określonych typów obiektów.
Chociaż automatyczne adnotacje mogą być potężnym narzędziem, należy pamiętać, że nie zawsze są doskonałe, a ich jakość może się różnić w zależności od zastosowanej metody i złożoności zadania. Mogą wystąpić błędy spowodowane stronniczością w początkowych regułach lub zbiorze szkoleniowym, a złożone zadania często nadal wymagają nadzoru człowieka. W związku z tym połączenie automatycznej i ręcznej adnotacji (częściowo nadzorowane uczenie się) jest często najlepszym podejściem w przypadku dużych, złożonych zbiorów danych.
- Różnorodność i reprezentatywność danych: Zapewnienie, że zebrane dane obejmują różne scenariusze i dokładnie odzwierciedla rzeczywiste warunki, jest wyzwaniem. Na przykład model rozpoznawania obrazu wymaga obrazów z różnym oświetleniem, orientacją i tłem.
- Prywatność danych i etyka: Poszanowanie prawa do prywatności i przestrzeganie wytycznych etycznych podczas zbierania danych ma kluczowe znaczenie. Anonimizacja danych pacjentów w sztucznej inteligencji opieki zdrowotnej zapewnia prywatność bez uszczerbku dla ich przydatności do szkolenia modeli.
- Jakość danych: Dane wysokiej jakości są niezbędne; zaszumione, nieistotne lub nieprawidłowe dane mogą negatywnie wpłynąć na wydajność modelu. Dane z mediów społecznościowych, zawierające slang, literówki i niespójne użycie języka, stanowią wyzwanie dla szkolenia z analizy nastrojów.
- Jakość i spójność adnotacji: Zapewnienie dokładnych i spójnych adnotacji jest złożone. Podczas klasyfikacji obrazów różne adnotatory oznaczające ten sam obiekt w różny sposób mogą wprowadzać w błąd model podczas uczenia.
- Czas i koszt: Ręczne dodawanie adnotacji jest czasochłonne i kosztowne, zwłaszcza w przypadku dużych zbiorów danych. W przypadku przetwarzania języka naturalnego adnotatorzy wymagają znacznej ilości czasu i wiedzy językowej, aby zrozumieć kontekst tekstu.
- Skalowalność: Skalowanie procesu adnotacji przy zachowaniu jakości jest wyzwaniem. Modele językowe często wymagają miliardów przykładów, co wymaga koordynacji między dużym zespołem adnotatorów i zapewnienia spójności między adnotacjami.
- Niejednoznaczność etykietowania: Prawidłowe etykiety mogą być subiektywne i otwarte na interpretację. Adnotatorzy mogą mieć różne opinie na temat zadań analizy tonacji, co prowadzi do różnych przypisań etykiet dla tego samego tekstu.
- Dane wrażliwe: Przetwarzanie danych wrażliwych, takich jak dokumentacja medyczna lub finansowa, wymaga dodatkowych środków ostrożności. Adnotatorzy mogą potrzebować specjalistycznego szkolenia lub certyfikatu, aby odpowiednio obchodzić się z tymi danymi i zapewnić ich ochronę.
Sprostanie tym wyzwaniom często wymaga połączenia dobrego planowania projektu, jasnych wytycznych dla osób zbierających dane i adnotatorów, korzystania w miarę możliwości zautomatyzowanych narzędzi oraz solidnego systemu kontroli jakości.
- Zrównoważ zbiór danych: Dostosuj zestaw danych, aby mieć równą reprezentację różnych klas.
- Użyj algorytmów łagodzenia odchyleń: Zastosuj techniki zaprojektowane w celu zmniejszenia błędu systematycznego w przewidywaniach modelu.
- Zastosuj prywatność różnicową: Dodaj szum do danych, aby chronić wrażliwe atrybuty.
- Wykonaj dostrajanie modelu uwzględniające odchylenia: Dostosuj model, biorąc pod uwagę łagodzenie odchyleń.
- Zatrudniaj Human Review i wytyczne: Recenzenci postępują zgodnie z wytycznymi, które nakazują nie faworyzować żadnej grupy podczas dostrajania.
- Ustanów ciągłą pętlę sprzężenia zwrotnego: Regularna interakcja z recenzentami umożliwia ciągłe uczenie się i korygowanie błędów.
Pamiętaj, że całkowite wyeliminowanie uprzedzeń jest trudne, ale te kroki mogą pomóc je zmniejszyć.
- Generowanie treści: Mogą pomóc w generowaniu treści, takich jak artykuły, raporty i e-maile.
- Obsługa klienta: Można je wykorzystać w chatbotach i wirtualnych asystentach do automatyzacji obsługi klienta.
- Tłumaczenie językowe: Mogą pomóc w tłumaczeniu tekstu między różnymi językami.
- Korepetycje: Mogą udzielać wyjaśnień na różne tematy, pomagając w nauce.
- Pisanie kodu: Mogą pomóc w pisaniu kodu, wspomagając rozwój oprogramowania.
- Marketing i reklama: Mogą generować kreatywne treści do kampanii marketingowych.
- Dostępność: Mogą pomóc w generowaniu mowy dla aplikacji zamiany tekstu na mowę.
- Automatyzacja pracy: Rutynowe i przyziemne zadania, zwłaszcza w sektorach takich jak produkcja, logistyka i praca biurowa, mogą zostać zautomatyzowane, co prowadzi do przenoszenia miejsc pracy.
- Tworzenie nowych miejsc pracy: Z pozytywnej strony, rozwój sztucznej inteligencji doprowadziłby do powstania nowych ról, które wcześniej nie istniały, takich jak specjaliści AI, analitycy danych, inżynierowie uczenia maszynowego oraz role w etyce i polityce AI.
- Transformacja pracy: Wiele miejsc pracy zostanie raczej przekształconych niż wyeliminowanych, a sztuczna inteligencja przejmie rutynowe aspekty pracy, pozwalając pracownikom skupić się na bardziej złożonych i kreatywnych zadaniach.
- Zmiana zapotrzebowania na umiejętności: Wzrośnie zapotrzebowanie na umiejętności cyfrowe i zrozumienie sztucznej inteligencji, co może w krótkim okresie doprowadzić do niedoborów umiejętności.
Tak więc, chociaż sztuczna inteligencja niewątpliwie zakłóci rynki pracy, stwarza również możliwości tworzenia nowych miejsc pracy i zwiększania produktywności.
- Brak zrozumienia: Modele AI nie rozumieją kontekstu ani pojęć w taki sam sposób, jak ludzie. Identyfikują wzorce w danych, ale nie rozumieją ich znaczenia.
- Zależność danych: Wymagają dużych ilości danych do szkolenia. Jeśli dane są stronnicze, niekompletne lub niskiej jakości, może to znacząco wpłynąć na wydajność modelu.
- Uogólnienie: Modele przeszkolone w zakresie określonych zadań lub zestawów danych często mają trudności z uogólnieniem swojej nauki na nowe, niewidoczne scenariusze.
- Wyjaśnienie: Często trudno jest zrozumieć, dlaczego niektóre modele (zwłaszcza modele głębokiego uczenia się) podjęły określone decyzje, co prowadzi do braku przejrzystości lub możliwości interpretacji.
- Krzepkość: Modele AI mogą być wrażliwe na niewielkie zmiany danych wejściowych (szum, zniekształcenia) i mogą nie działać niezawodnie w każdych warunkach.
- Obawy etyczne: Aplikacje AI mogą prowadzić do problemów z prywatnością, potencjalnego nadużycia lub niezamierzonej stronniczości, budząc obawy natury etycznej i prawnej.
Według stanu na koniec mojej wiedzy we wrześniu 2021 r. sztuczna inteligencja poczyniła znaczne postępy w zrozumieniu kontekstu, szczególnie dzięki opracowaniu zaawansowanych modeli językowych, takich jak GPT-3 i GPT-4. Modele te mogą generować tekst podobny do ludzkiego na podstawie otrzymanych danych wejściowych i wewnętrznego zrozumienia relacji między słowami i pojęciami.
Jednak ważne jest, aby zauważyć, że to „zrozumienie” różni się od ludzkiego zrozumienia. Istniejące obecnie systemy sztucznej inteligencji nie posiadają świadomości, samoświadomości ani takiej samej głębi wiedzy empirycznej, jaką posiadają ludzie. Interpretują kontekst na podstawie wzorców w danych, a nie na podstawie przeżytych doświadczeń lub intuicyjnego wychwytywania niuansów. Dlatego ich rozumienie kontekstu zasadniczo różni się od naszego.
Na przykład, podczas gdy sztuczna inteligencja może generować odpowiedzi na pytania dotyczące osobistych doświadczeń, takie jak „jak się czułeś pierwszego dnia w szkole?”, robi to na podstawie wzorców w danych, na których została przeszkolona, a nie na osobistych doświadczeniach lub emocjach, które ma. Sztuczna inteligencja nie ma uczuć ani osobistych doświadczeń.
Jeśli chodzi o przyszłość, trudno powiedzieć. Postęp w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji postępuje w szybkim tempie, ale skok od rozpoznawania wzorców do prawdziwego ludzkiego zrozumienia i świadomości jest ogromny i jeszcze nie wiemy, czy jest to możliwe i jak można to osiągnąć. Nawet jeśli systemy sztucznej inteligencji staną się bardziej wyrafinowane w interpretacji kontekstu, niekoniecznie oznacza to, że rozumieją go na poziomie człowieka.
- Lepsze rozumienie i generowanie języka naturalnego: Bardziej przypominająca ludzką konwersację sztuczna inteligencja i lepsze automatyczne tłumaczenia.
- Uczciwość, wytłumaczalność i przejrzystość AI: Techniki zrozumienia procesu podejmowania decyzji przez sztuczną inteligencję, zapewniania uczciwości i promowania przejrzystości.
- Sztuczna inteligencja w służbie zdrowia: Udoskonalona diagnostyka chorób, przewidywanie wyników leczenia pacjenta i spersonalizowane leczenie dzięki sztucznej inteligencji.
- Uczenie się przez wzmacnianie i ogólna sztuczna inteligencja: Bardziej elastyczne systemy sztucznej inteligencji, które mogą uczyć się różnych zadań i dostosowywać do nowych sytuacji.
- Sztuczna inteligencja i obliczenia kwantowe: Zwiększona moc obliczeniowa umożliwiająca tworzenie bardziej złożonych modeli i krótsze czasy uczenia.
- Nauka federacyjna: Uczenie maszynowe chroniące prywatność, które trenuje modele na wielu urządzeniach bez udostępniania danych.
