#NghiênCứuAI #SựSụpĐổCủaMôHìnhAI #DữLiệuĐàoTạoAI #TươngLaiCủaAI
Các nhà nghiên cứu đang cảnh báo về sự sụp đổ của mô hình AI khi các công nghệ AI tổng quát như ChatGPT của OpenAI tiếp tục thu hút sự quan tâm và tìm đường vào quy trình làm việc của các công ty lớn trên toàn cầu. Một câu hỏi quan trọng đặt ra là điều gì sẽ xảy ra khi nội dung do AI tạo ra tràn ngập internet và trở thành dữ liệu đào tạo chính cho các mô hình ngôn ngữ?
Nghiên cứu toàn diện được các nhà nghiên cứu từ Vương quốc Anh và Canada thực hiện, và họ tiết lộ một thực tế đáng lo ngại: việc sử dụng nội dung do mô hình tạo ra cho mục đích đào tạo dẫn đến những khiếm khuyết không thể khắc phục và gây ra một hiện tượng đáng lo ngại được gọi là “sự sụp đổ của mô hình”. Quá trình thoái hóa này dần dần làm xói mòn khả năng của các mô hình AI trong việc duy trì phân phối thực sự và bản chất của dữ liệu gốc mà chúng được đào tạo, dẫn đến việc mất tính đa dạng trong các câu trả lời được tạo ra.
Sự sụp đổ mô hình không chỉ gây ra các sai lầm đơn thuần mà còn khiến cho nội dung do AI tạo ra biến dạng và mất tính đa dạng, nêu lên mối quan ngại nghiêm trọng về phân biệt đối xử và kết quả thiên vị. Khi các mô hình AI bị ngắt kết nối khỏi phân phối dữ liệu cơ bản thực sự, chúng có thể bỏ qua hoặc trình bày sai về trải nghiệm và quan điểm của các nhóm thiểu số hoặc bị thiệt thòi. Điều này đặt ra một rủi ro đáng kể trong việc duy trì và khuếch đại những thành kiến hiện cócản trở tiến trình hướng tới sự công bằng và hòa nhập.
May mắn thay, nghiên cứu cũng làm sáng tỏ các chiến lược tiềm năng để chống lại sự sụp đổ của mô hình và giảm thiểu những hậu quả đáng báo động này, trong đó một cách tiếp cận liên quan đến việc bảo quản một bản sao nguyên sơ của bộ dữ liệu độc quyền hoặc chủ yếu do con người tạo ra và định kỳ đào tạo lại mô hình AI bằng cách sử dụng nguồn dữ liệu chất lượng cao vô giá này.
Nghiên cứu nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết đối với các phương pháp cải tiến để bảo vệ tính toàn vẹn của các mô hình thế hệ theo thời gian, và nhấn mạnh vai trò vô giá của nội dung do con người tạo ra như một nguồn dữ liệu đào tạo quan trọng cho AI. Độ trung thực của dữ liệu đào tạo là rất quan trọng trong việc đảm bảo sự phát triển có đạo đức và có trách nhiệm của các công nghệ này.
Trong tương lai, việc tìm ra cách sáng tạo để duy trì độ trung thực của dữ liệu đào tạo và bảo tồn tính toàn vẹn của AI tổng quát sẽ là một nỗ lực tập thể đòi hỏi sự hợp tác của các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà hoạch định chính sách để đảm bảo AI không ngừng được cải tiến đồng thời giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Chúng ta cần tập trung vào thúc đẩy việc sử dụng có trách nhiệm nội dung do AI tạo ra và giải quyết các vấn đề về sự sụp đổ của mô hình, để mở đường cho một tương lai nơi các công nghệ AI đóng góp tích cực cho xã hội, thúc đẩy tính toàn diện và tránh sự tồn tại của thành kiến và phân biệt đối xử.
Nguồn: https://readwrite.com/researchers-warn-of-ai-model-collapse/
Khi các công nghệ AI tổng quát như ChatGPT của OpenAI tiếp tục thu hút và tìm đường vào quy trình làm việc của các công ty lớn trên toàn cầu, một câu hỏi quan trọng xuất hiện: Điều gì xảy ra khi nội dung do AI tạo ra tràn ngập internet và trở thành dữ liệu đào tạo chính cho các mô hình ngôn ngữ? Tác động của hiện tượng này đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu từ Vương quốc Anh và Canada bắt tay vào sứ mệnh khám phá những hậu quả tiềm tàng và phát hiện của họ là nguyên nhân cho mối quan tâm.
Nghiên cứu toàn diện
Trong nghiên cứu toàn diện của mình, các nhà nghiên cứu đã đi sâu vào các hoạt động phức tạp của đào tạo AI với nội dung do mô hình tạo ra. Chúng tiết lộ một thực tế đáng lo ngại: việc sử dụng nội dung do mô hình tạo ra cho mục đích đào tạo dẫn đến những khiếm khuyết không thể khắc phục và gây ra một hiện tượng đáng lo ngại được gọi là “sự sụp đổ của mô hình”. Quá trình thoái hóa này dần dần làm xói mòn khả năng của các mô hình AI trong việc duy trì phân phối thực sự và bản chất của dữ liệu gốc mà chúng được đào tạo. dẫn đến một loạt sai lầm và sự mất mát đáng lo ngại về tính đa dạng trong các câu trả lời được tạo ra.
Hệ lụy của sự sụp đổ mô hình vượt xa những lỗi đơn thuần. Sự biến dạng và mất tính đa dạng trong nội dung do AI tạo ra nêu lên mối quan ngại nghiêm trọng về phân biệt đối xử và kết quả thiên vị. Khi các mô hình AI bị ngắt kết nối khỏi phân phối dữ liệu cơ bản thực sự, chúng có thể bỏ qua hoặc trình bày sai về trải nghiệm và quan điểm của các nhóm thiểu số hoặc bị thiệt thòi. Điều này đặt ra một rủi ro đáng kể trong việc duy trì và khuếch đại những thành kiến hiện cócản trở tiến trình hướng tới sự công bằng và hòa nhập.
May mắn thay, nghiên cứu cũng làm sáng tỏ các chiến lược tiềm năng để chống lại sự sụp đổ của mô hình và giảm thiểu những hậu quả đáng báo động này. Một cách tiếp cận liên quan đến việc bảo quản một bản sao nguyên sơ của bộ dữ liệu độc quyền hoặc chủ yếu do con người tạo ra và định kỳ đào tạo lại mô hình AI bằng cách sử dụng nguồn dữ liệu chất lượng cao vô giá này. Qua giới thiệu lại các bộ dữ liệu mới do con người tạo vào quá trình đào tạocác nhà nghiên cứu đặt mục tiêu khôi phục tính đa dạng và tính xác thực, mặc dù họ phải đối mặt với thách thức phân biệt hiệu quả giữa nội dung do AI tạo và nội dung do con người tạo trên quy mô lớn.
nghiên cứu nhấn mạnh nhu cầu cấp thiết đối với các phương pháp cải tiến để bảo vệ tính toàn vẹn của các mô hình thế hệ theo thời gian. Mặc dù nội dung do AI tạo ra đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ, nghiên cứu nhấn mạnh vai trò vô giá của nội dung do con người tạo ra như một nguồn dữ liệu đào tạo quan trọng cho AI. Đầu vào và chuyên môn của con người là rất quan trọng trong việc đảm bảo sự phát triển có đạo đức và có trách nhiệm của các công nghệ này.
Độ trung thực của dữ liệu đào tạo
Khi cộng đồng nghiên cứu tiếp tục vật lộn với những thách thức do sự sụp đổ của mô hình gây ra, tương lai của AI xoay quanh việc tìm ra những cách sáng tạo để duy trì độ trung thực của dữ liệu đào tạo và bảo tồn tính toàn vẹn của AI tổng quát. Đó là một nỗ lực tập thể đòi hỏi sự hợp tác của các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và nhà hoạch định chính sách để đảm bảo AI không ngừng được cải tiến đồng thời giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.
Những phát hiện của nghiên cứu này phục vụ như một lời kêu gọi hành độngkêu gọi các bên liên quan trong cộng đồng AI ưu tiên phát triển các biện pháp bảo vệ mạnh mẽ và các cách tiếp cận mới để duy trì độ tin cậy và công bằng của các hệ thống AI tổng quát. Bằng cách giải quyết các vấn đề về sự sụp đổ của mô hình và thúc đẩy việc sử dụng có trách nhiệm nội dung do AI tạo ra, chúng ta có thể mở đường cho một tương lai nơi các công nghệ AI đóng góp tích cực cho xã hội, thúc đẩy tính toàn diện và tránh sự tồn tại của thành kiến và phân biệt đối xử.
Brad Anderson
Tổng biên tập tại ReadWrite
Brad là biên tập viên giám sát nội dung đóng góp tại ReadWrite.com. Trước đây anh ấy từng là biên tập viên tại PayPal và Crunchbase. Bạn có thể liên hệ với anh ấy tại brad tại readwrite.com.
[ad_2]
