Može li veštačka inteligencija da kolabira? Stručnjaci upozoravaju na njene opasnosti i rešenja

Pitanje koje se postavlja je: kako se dolazi do ove tačke i koje mere se mogu preduzeti da se to spreči?

Kolaps modela: degenerativni fenomen

„Kolaps modela“ odnosi se na proces u kojem su sistemi veštačke inteligencije zarobljeni u ciklusu treniranja sa podacima lošeg kvaliteta, što rezultira gubitkom raznovrsnosti i efikasnosti.

Prema Iliji Šumailovu, koautoru studije objavljene u časopisu Nature, ovaj fenomen nastaje kada veštačka inteligencija počne da se hrani sopstvenim izlazima, perpetuirajući pristrasnosti i smanjujući svoju korisnost. Dugoročno, to može dovesti do toga da model proizvodi sadržaj koji je sve homogeniji i manje precizan, kao odjek sopstvenih odgovora.

Emily Venger, profesorka inženjerstva na Univerzitetu Duke, ilustruje ovaj problem jednostavnim primerom: ako se veštačka inteligencija trenira da generiše slike pasa, ona će imati tendenciju da replicira najčešće rase, zanemarujući one manje poznate.

Ovo nije samo odraz kvaliteta podataka, već postavlja i značajne rizike za reprezentaciju manjina u skupovima podataka za treniranje.

Pročitajte i: Veštačka inteligencija sve pametnija, a ljudi sve gluplji.

Teškoće ljudske intervencije

Uprkos ozbiljnosti situacije, rešenje nije jednostavno. Šumailov navodi da nije jasno kako izbeći kolaps modela, mada postoje dokazi da mešanje stvarnih i sintetičkih podataka može ublažiti efekat.

Međutim, to takođe podrazumeva povećanje troškova treniranja i veću teškoću pristupa kompletnim skupovima podataka.

Fredi Vivas, izvršni direktor RockingData, upozorava da prekomerno treniranje na sintetičkim podacima može stvoriti „efekat eho komore“, gde veštačka inteligencija uči iz sopstvenih netačnosti, dodatno smanjujući svoju sposobnost da generiše precizan i raznovrstan sadržaj. Tako pitanje kako garantovati kvalitet i korisnost modela veštačke inteligencije postaje sve hitnije.

Nesigurna budućnost: izazovi i moguća rešenja

Stručnjaci se slažu da upotreba sintetičkih podataka nije inherentno negativna, ali njihovo upravljanje zahteva odgovoran pristup. Predlozi poput implementacije vodenih žigova na generisane podatke mogli bi pomoći u identifikaciji i filtriranju sintetičkog sadržaja, čime bi se osigurala kvaliteta u treniranju modela veštačke inteligencije.

Međutim, efikasnost ovih mera zavisi od saradnje između velikih tehnoloških kompanija i manjih developera modela.

Budućnost generativne veštačke inteligencije je na kocki, a naučna zajednica vodi trku sa vremenom da pronađe rešenja pre nego što balon sintetičkog sadržaja pukne.

Ključ će biti uspostavljanje robusnih mehanizama koji garantuju da modeli veštačke inteligencije ostanu korisni i precizni, čime će se izbeći kolaps kojeg mnogi strahuju.