Välkommen tillbaka till den andra delen av vår fascinerande diskussion med ChatGPT. I den första delen av vårt samtal, diskuterade vi rollen av datainsamling, annotering och betydelsen av Human-in-the-loop vid utbildning av språkmodeller. Vi kommer nu att prata om de utmaningar, fördomar man möter när man tränar AI-modeller, deras tillämpning och hur avancerade AI-modeller påverkar människor i allmänhet.
- Regelbaserade system: Dessa innebär att skapa specifika regler som maskinen följer för att kommentera data. Till exempel kan en regel vara att märka vilken text som helst som ser ut som en e-postadress (t.ex. innehåller '@'-symbol) som en 'E-post'.
- Maskininlärningsmodeller: Förutbildade maskininlärningsmodeller kan användas för att kommentera nya data. Till exempel kan en förutbildad modell för namngiven enhetsigenkänning användas för att identifiera och märka enheter i en text.
- Aktivt lärande: I den här metoden tränas en maskininlärningsmodell initialt med en liten grupp manuellt kommenterade data. Sedan kommenterar modellen de data som den är mest säker på, och dessa kommentarer verifieras och korrigeras av mänskliga annotatorer. Modellen tränas om med denna större datauppsättning och processen upprepas.
- Svag övervakning: Här används flera svaga annotatorer (som kan vara regelbaserade system, crowd-sourcing, heuristik, etc.) för att märka data. Även om varje svag kommentator är ofullkomlig, kan deras kombinerade etiketter ge en bra approximation för att träna en första modell.
- Överför lärande: Detta tillvägagångssätt utnyttjar en modell som har tränats på en uppgift och tillämpar den på en annan relaterad uppgift. Till exempel kan en modell tränad att känna igen objekt i bilder användas som utgångspunkt för en modell utformad för att känna igen specifika typer av objekt.
Även om automatisk anteckning kan vara ett kraftfullt verktyg är det viktigt att komma ihåg att det inte alltid är perfekt, och kvaliteten kan variera beroende på den metod som används och uppgiftens komplexitet. Det kan finnas fel på grund av partiskhet i de inledande reglerna eller utbildningsuppsättningen, och komplexa uppgifter kräver ofta fortfarande mänsklig tillsyn. Således är en kombination av automatiserad och manuell anteckning (semi-övervakad inlärning) ofta den bästa metoden för stora, komplexa datamängder.
- Datamångfald och representativitet: Att säkerställa att insamlad data omfattar olika scenarier och korrekt representerar verkliga förhållanden är utmanande. Till exempel kräver en bildigenkänningsmodell bilder med varierande ljussättning, orienteringar och bakgrunder.
- Datasekretess och etik: Att respektera integritetsrätten och följa etiska riktlinjer vid insamling av data är avgörande. Anonymisering av patientdata i sjukvårdens AI säkerställer integritet utan att kompromissa med dess användbarhet för modellträning.
- Datakvalitet: Data av hög kvalitet är väsentligt; bullriga, irrelevanta eller felaktiga data kan påverka modellens prestanda negativt. Data från sociala medier, med slang, stavfel och inkonsekvent språkanvändning, utgör utmaningar för träning i sentimentanalys.
- Anteckningskvalitet och konsistens: Att säkerställa korrekta och konsekventa kommentarer är komplicerat. I bildklassificering kan olika annotatorer som märker samma objekt på olika sätt förvirra modellen under träning.
- Tid och kostnad: Manuell anteckning är tidskrävande och dyr, särskilt för stora datamängder. För naturlig språkbehandling kräver kommentatorer avsevärd tid och språklig expertis för att förstå textens sammanhang.
- skalbarhet: Att skala annoteringsprocessen samtidigt som kvaliteten bibehålls är utmanande. Språkmodeller kräver ofta miljarder exempel, vilket kräver samordning mellan ett stort team av kommentatorer och säkerställer konsekvens mellan kommentarer.
- Märkningstydlighet: Korrekta etiketter kan vara subjektiva och öppna för tolkning. Annotatorer kan ha olika åsikter om sentimentanalysuppgifter, vilket leder till olika etiketttilldelningar för samma text.
- Känslig data: Hantering av känsliga uppgifter, såsom medicinska eller ekonomiska register, kräver ytterligare försiktighetsåtgärder. Annotatorer kan behöva specialiserad utbildning eller certifiering för att hantera dessa data på lämpligt sätt och säkerställa dess skydd.
Att ta itu med dessa utmaningar kräver ofta en kombination av god projektplanering, tydliga riktlinjer för datainsamlare och annotatorer, användning av automatiserade verktyg där det är möjligt och ett robust system för kvalitetskontroll.
- Balansera datamängden: Justera datamängden för att ha en lika representation av olika klasser.
- Använd Bias Mitigation Algorithms: Använd tekniker utformade för att minska bias i modellens förutsägelser.
- Tillämpa differentiell integritet: Lägg till brus i data för att skydda känsliga attribut.
- Utför bias-aware modellfinjustering: Justera modellen med tanke på bias-reducering.
- Använd mänsklig granskning och riktlinjer: Granskare följer riktlinjer som instruerar att inte gynna någon grupp under finjustering.
- Upprätta en kontinuerlig feedbackloop: Regelbunden interaktion med granskare möjliggör kontinuerlig inlärning och fördomskorrigering.
Kom ihåg att det är en utmaning att helt eliminera partiskhet, men dessa steg kan hjälpa till att minska den.
- Innehållsgenerering: De kan hjälpa till att skapa innehåll som artiklar, rapporter och e-postmeddelanden.
- Kundservice: De kan användas i chatbots och virtuella assistenter för att automatisera kundsupport.
- Språköversättning: De kan hjälpa till med att översätta text mellan olika språk.
- Handledning: De kan ge förklaringar om olika ämnen och hjälpa till i utbildningen.
- Kodskrivning: De kan hjälpa till att skriva kod och hjälpa till med mjukvaruutveckling.
- Marknadsföring och reklam: De kan skapa kreativt innehåll för marknadsföringskampanjer.
- Tillgänglighet: De kan hjälpa till att generera tal för text-till-tal-applikationer.
- Job Automation: Rutinmässiga och vardagliga uppgifter, särskilt inom sektorer som tillverkning, logistik och kontorsarbete, skulle kunna automatiseras, vilket leder till arbetsförflyttning.
- Skapande av nya jobb: På den positiva sidan skulle uppkomsten av AI skapa nya roller som inte fanns tidigare, såsom AI-specialister, dataanalytiker, maskininlärningsingenjörer och roller inom AI-etik och -policy.
- Jobbförvandling: Många jobb kommer att omvandlas snarare än att elimineras, med AI som tar över rutinmässiga aspekter av arbetet, vilket gör att anställda kan fokusera på mer komplexa och kreativa uppgifter.
- Skift av skicklighetskrav: Det kommer att finnas en ökad efterfrågan på digital kompetens och förståelse för AI, vilket kan leda till en kompetensklyfta på kort sikt.
Så även om AI utan tvekan kommer att störa arbetsmarknaderna, ger det också möjligheter till nya jobb och ökad produktivitet.
- Brist på förståelse: AI-modeller förstår inte sammanhang eller begrepp på samma sätt som människor gör. De identifierar mönster i data men förstår inte den underliggande innebörden.
- Databeroende: De kräver stora mängder data för träning. Om data är partisk, ofullständig eller av dålig kvalitet kan modellens prestanda påverkas avsevärt.
- Generalisering: Modeller som tränats på specifika uppgifter eller datauppsättningar har ofta svårt att generalisera sitt lärande till nya, osynliga scenarier.
- Förklaring: Det är ofta svårt att förstå varför vissa modeller (särskilt modeller för djupinlärning) har fattat specifika beslut, vilket leder till bristande transparens eller tolkningsbarhet.
- Robusthet: AI-modeller kan vara känsliga för mindre förändringar i indata (brus, distorsion) och kanske inte fungerar tillförlitligt under alla förhållanden.
- Etiska bekymmer: AI-applikationer kan leda till integritetsproblem, potentiellt missbruk eller oavsiktlig partiskhet, vilket ger upphov till etiska och juridiska problem.
Från och med min kunskapsgräns i september 2021 har AI gjort betydande framsteg i kontextuell förståelse, särskilt med utvecklingen av sofistikerade språkmodeller som GPT-3 och GPT-4. Dessa modeller kan generera människoliknande text baserat på den input de får och deras interna förståelse av relationerna mellan ord och begrepp.
Det är dock viktigt att notera att denna "förståelse" skiljer sig från mänsklig förståelse. AI-system, som de existerar nu, har inte medvetande, självmedvetenhet eller samma djup av erfarenhetsmässig kunskap som människor har. De tolkar sammanhang utifrån mönster i data, inte på levd erfarenhet eller intuitivt grepp om nyanser. Därför är deras förståelse av sammanhang fundamentalt annorlunda än vår.
Till exempel, medan AI kan generera ett svar på en fråga om en personlig upplevelse, som "hur kände du dig på din första skoldag?", gör den det baserat på mönster i den data som den tränades på, inte på någon personlig erfarenhet eller känslor den har. En AI har inga känslor eller personliga erfarenheter.
När det gäller framtiden är det svårt att säga. Framstegen inom AI-forskning och -utveckling fortsätter i snabb takt, men språnget från mönsterigenkänning till äkta mänsklig förståelse och medvetande är enormt, och vi vet ännu inte om det är möjligt eller hur det skulle uppnås. Även om AI-system blir mer sofistikerade när det gäller att tolka sammanhang, betyder det inte nödvändigtvis att de har en mänsklig förståelse av det.
- Förbättrad förståelse och generering av naturligt språk: Mer människoliknande konversations-AI och bättre automatiserade översättningar.
- AI rättvisa, förklarabarhet och transparens: Tekniker för att förstå AI-beslutsfattande, säkerställa rättvisa och främja transparens.
- AI inom vården: Förbättrad sjukdomsdiagnos, förutsägelse av patientresultat och personlig behandling genom AI.
- Förstärkningsinlärning och allmän AI: Mer anpassningsbara AI-system som kan lära sig en mängd olika uppgifter och anpassa sig till nya situationer.
- AI och kvantberäkning: Ökad beräkningskraft som möjliggör mer komplexa modeller och snabbare träningstider.
- Federerat lärande: Sekretessbevarande maskininlärning som tränar modeller över flera enheter utan att dela data.
