Velkommen tilbake til den andre delen av vår fascinerende diskusjon med ChatGPT. I første del av samtalen vår, diskuterte vi rollen til datainnsamling, merknader og viktigheten av Human-in-the-loop i opplæring av store språkmodeller. Vi skal nå snakke om utfordringene, skjevhetene man møter når man trener AI-modeller, deres anvendelse og hvordan avanserte AI-modeller påvirker mennesker generelt.
- Regelbaserte systemer: Disse innebærer å lage spesifikke regler som maskinen følger for å kommentere data. En regel kan for eksempel være å merke hvilken som helst tekst som ser ut som en e-postadresse (f.eks. inneholder '@'-symbol) som en 'E-post'.
- Maskinlæringsmodeller: Forhåndsutdannede maskinlæringsmodeller kan brukes til å kommentere nye data. For eksempel kan en forhåndsopplært modell for navngitt enhetsgjenkjenning brukes til å identifisere og merke enheter i en tekst.
- Aktiv læring: I denne metoden trenes en maskinlæringsmodell i utgangspunktet med en liten gruppe manuelt kommenterte data. Deretter merker modellen dataene den er mest sikker på, og disse merknadene blir verifisert og korrigert av menneskelige annotatorer. Modellen omskoleres med dette større datasettet og prosessen gjentas.
- Svak tilsyn: Her brukes flere svake annotatorer (som kan være regelbaserte systemer, crowd-sourcing, heuristikk, etc.) for å merke data. Selv om hver svak annotator er ufullkommen, kan deres kombinerte etiketter gi en god tilnærming for opplæring av en innledende modell.
- Overfør læring: Denne tilnærmingen utnytter en modell som har blitt trent på én oppgave og bruker den på en annen relatert oppgave. For eksempel kan en modell som er opplært til å gjenkjenne objekter i bilder brukes som utgangspunkt for en modell designet for å gjenkjenne bestemte typer objekter.
Selv om automatisert merknad kan være et kraftig verktøy, er det viktig å huske at det ikke alltid er perfekt, og kvaliteten kan variere basert på metoden som brukes og oppgavens kompleksitet. Det kan være feil på grunn av skjevheter i de innledende reglene eller opplæringssettet, og komplekse oppgaver krever ofte fortsatt menneskelig tilsyn. Dermed er en kombinasjon av automatisert og manuell merknad (semi-supervised learning) ofte den beste tilnærmingen for store, komplekse datasett.
- Datamangfold og representativitet: Det er utfordrende å sikre at innsamlede data omfatter ulike scenarier og nøyaktig representerer virkelige forhold. For eksempel krever en bildegjenkjenningsmodell bilder med variert belysning, orientering og bakgrunn.
- Datavern og etikk: Det er avgjørende å respektere personvernrettigheter og følge etiske retningslinjer under innsamling av data. Anonymisering av pasientdata i helsevesenets AI sikrer personvern uten at det går på bekostning av verktøyet for modelltrening.
- Datakvalitet: Data av høy kvalitet er avgjørende; støyende, irrelevante eller feil data kan påvirke modellens ytelse negativt. Data fra sosiale medier, med slang, skrivefeil og inkonsekvent språkbruk, utgjør utfordringer for trening i sentimentanalyse.
- Annoteringskvalitet og konsistens: Det er komplekst å sikre nøyaktige og konsistente merknader. I bildeklassifisering kan forskjellige annotatorer som merker det samme objektet forskjellig forvirre modellen under trening.
- Tid og kostnad: Manuell merknad er tidkrevende og dyrt, spesielt for store datasett. For naturlig språkbehandling krever annotatorer betydelig tid og språklig ekspertise for å forstå tekstens kontekst.
- skalerbarhet: Det er utfordrende å skalere merknadsprosessen samtidig som kvaliteten opprettholdes. Språkmodeller krever ofte milliarder av eksempler, noe som krever koordinering mellom et stort team av kommentatorer og sikrer konsistens på tvers av merknader.
- Merking tvetydighet: Korrekte etiketter kan være subjektive og åpne for tolkning. Annotatorer kan ha ulike meninger om sentimentanalyseoppgaver, noe som fører til forskjellige merketildelinger for samme tekst.
- Sensitive data: Håndtering av sensitive data, for eksempel medisinske eller økonomiske poster, krever ytterligere forholdsregler. Annotatorer kan trenge spesialisert opplæring eller sertifisering for å håndtere disse dataene på riktig måte og sikre beskyttelsen.
Å møte disse utfordringene krever ofte en kombinasjon av god prosjektplanlegging, klare retningslinjer for datainnsamlere og annotatorer, bruk av automatiserte verktøy der det er mulig, og et robust system for kvalitetskontroll.
- Balanser datasettet: Juster datasettet for å ha en lik representasjon av forskjellige klasser.
- Bruk Bias Mitigation Algorithms: Bruk teknikker designet for å redusere skjevhet i modellens spådommer.
- Bruk differensielt personvern: Legg til støy i data for å beskytte sensitive attributter.
- Utfør Bias-Aware modell finjustering: Juster modellen med tanke på skjevhetsdemping.
- Bruk menneskelig gjennomgang og retningslinjer: Anmeldere følger retningslinjer som instruerer om ikke å favorisere noen gruppe under finjustering.
- Etabler kontinuerlig tilbakemeldingssløyfe: Regelmessig interaksjon med anmeldere tillater kontinuerlig læring og skjevhetskorreksjon.
Husk at det er utfordrende å fullstendig eliminere skjevhet, men disse trinnene kan bidra til å redusere den.
- Innholdsgenerering: De kan hjelpe med å generere innhold som artikler, rapporter og e-poster.
- Kundeservice: De kan brukes i chatbots og virtuelle assistenter for å automatisere kundestøtte.
- Språkoversettelse: De kan hjelpe til med å oversette tekst mellom ulike språk.
- Læring: De kan gi forklaringer om ulike emner, hjelpe til med utdanning.
- Kodeskriving: De kan hjelpe til med å skrive kode, hjelpe programvareutvikling.
- Markedsføring og reklame: De kan generere kreativt innhold for markedsføringskampanjer.
- tilgjengelighet: De kan hjelpe med å generere tale for tekst-til-tale-applikasjoner.
- Jobbautomatisering: Rutinemessige og dagligdagse oppgaver, spesielt i sektorer som produksjon, logistikk og kontorarbeid, kan automatiseres, noe som fører til forskyvning av jobb.
- Oppretting av nye jobber: På den positive siden ville fremveksten av AI skape nye roller som ikke eksisterte før, for eksempel AI-spesialister, dataanalytikere, maskinlæringsingeniører og roller innen AI-etikk og -politikk.
- Jobbtransformasjon: Mange jobber vil bli transformert i stedet for å bli eliminert, med AI som tar over rutinemessige aspekter av arbeidet, og frigjør ansatte til å fokusere på mer komplekse og kreative oppgaver.
- Skift etter behov: Det vil være en økt etterspørsel etter digitale ferdigheter og forståelse av AI, noe som kan føre til et kompetansegap på kort sikt.
Så mens AI utvilsomt vil forstyrre arbeidsmarkedene, gir det også muligheter for nye jobber og økt produktivitet.
- Mangel på forståelse: AI-modeller forstår ikke kontekst eller konsepter på samme måte som mennesker gjør. De identifiserer mønstre i data, men forstår ikke den underliggende betydningen.
- Dataavhengighet: De krever store mengder data for trening. Hvis dataene er partiske, ufullstendige eller av dårlig kvalitet, kan modellens ytelse bli betydelig påvirket.
- Generalisering: Modeller trent på spesifikke oppgaver eller datasett sliter ofte med å generalisere læringen til nye, usynlige scenarier.
- Forklaring: Det er ofte vanskelig å forstå hvorfor visse modeller (spesielt dyplæringsmodeller) har tatt spesifikke avgjørelser, noe som fører til mangel på åpenhet eller tolkbarhet.
- Robusthet: AI-modeller kan være følsomme for mindre endringer i inngangsdata (støy, forvrengning) og fungerer kanskje ikke pålitelig under alle forhold.
- Etiske bekymringer: AI-applikasjoner kan føre til personvernproblemer, potensielt misbruk eller utilsiktet skjevhet, noe som vekker etiske og juridiske bekymringer.
Fra min kunnskapsgrense i september 2021 har AI tatt betydelige fremskritt i kontekstuell forståelse, spesielt med utviklingen av sofistikerte språkmodeller som GPT-3 og GPT-4. Disse modellene kan generere menneskelignende tekst basert på input de mottar og deres interne forståelse av sammenhengene mellom ord og begreper.
Det er imidlertid viktig å merke seg at denne "forståelsen" er forskjellig fra menneskelig forståelse. AI-systemer, slik de eksisterer nå, har ikke bevissthet, selvbevissthet eller den samme dybden av erfaringskunnskap som mennesker har. De tolker kontekst basert på mønstre i data, ikke på levd erfaring eller intuitiv forståelse av nyanser. Derfor er deres forståelse av kontekst fundamentalt forskjellig fra vår.
For eksempel, mens AI kan generere et svar på et spørsmål om en personlig opplevelse, for eksempel "hvordan følte du deg på din første skoledag?", gjør den det basert på mønstre i dataene den ble trent på, ikke på noen personlige erfaringer eller følelser den har. En AI har ikke følelser eller personlige erfaringer.
Med tanke på fremtiden er det vanskelig å si. Fremgangen innen AI-forskning og -utvikling fortsetter i et raskt tempo, men spranget fra mønstergjenkjenning til ekte menneskelignende forståelse og bevissthet er enormt, og vi vet ennå ikke om det er mulig eller hvordan det vil bli oppnådd. Selv om AI-systemer blir mer sofistikerte når det gjelder å tolke kontekst, betyr ikke dette nødvendigvis at de har en menneskelignende forståelse av det.
- Forbedret naturlig språkforståelse og generering: Mer menneskelignende samtale-AI og bedre automatiserte oversettelser.
- AI rettferdighet, forklarbarhet og åpenhet: Teknikker for å forstå AI-beslutninger, sikre rettferdighet og fremme åpenhet.
- AI i helsevesenet: Forbedret sykdomsdiagnose, prediksjon av pasientutfall og personlig behandling gjennom AI.
- Forsterkende læring og generell AI: Mer tilpasningsdyktige AI-systemer som kan lære en rekke oppgaver og tilpasse seg nye situasjoner.
- AI og kvanteberegning: Økt beregningskraft som muliggjør mer komplekse modeller og raskere treningstider.
- Federert læring: Personvernbevarende maskinlæring som trener modeller på tvers av flere enheter uten å dele data.
