در کنار پیشرفت، هوش مصنوعی (AI) به طور فزاینده ای در حال پیشرفت است و خطر به اصطلاح "همخونی" در سیستم های هوش مصنوعی مولد به یک خطر تبدیل می شود که مدت هاست در بین جمعیت های انسان و حیوانات اهلی رایج است.
این مقاله به مفهوم همخونی در پرتو هوش مصنوعی مولد و چگونگی ارتباط همخونی با آینده محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی روشن می‌کند.
درک Generative AI Inbreeding سیستم‌های هوش مصنوعی مولد مانند مدل‌های زبان بزرگ (LLM) عمدتاً بر روی مجموعه داده‌های جامع از محتوای متنی، بصری و صوتی موجود در وب آموزش داده می‌شوند. در ابتدا، مجموعه داده تا حد زیادی شامل موارد ساخته شده توسط انسان ها، مانند ادبیات، مقالات و آثار هنری بود. با این حال، با ظهور ابزارهای مولد هوش مصنوعی، محتوای بیشتری در اینترنت توسط خود هوش مصنوعی نوشته می‌شود.
این تغییر نگرانی هایی را در مورد کیفیت و تنوع مجموعه داده های مورد استفاده برای آموزش سیستم های هوش مصنوعی آینده ایجاد می کند. با تکامل محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی، انتظار می‌رود که بسیاری از نسل‌های آینده مدل‌های هوش مصنوعی از مجموعه داده‌هایی که محتوای انسانی را نشان نمی‌دهند، اما مطالب ایجاد شده توسط هوش مصنوعی را نشان می‌دهند، بیاموزند.
پیامدهای همخونی مولد هوش مصنوعی چند وجهی است.
در مقابل، ادامه یادگیری توسط سیستم هوش مصنوعی از تعداد بیشتری از مجموعه داده های همگن می تواند منجر به کاهش خلاقیت و اصالت در خروجی تولید شده توسط هوش مصنوعی شود.
اگر این فرآیند - یعنی کپی برداری از یک نسخه - به طور متوالی در طول نسل‌ها تکرار شود، کیفیت خروجی کاهش می‌یابد و نتایج این خطر را دارد که کار کمتر جذاب و احتمالاً کمتر بازتابی از آنچه ما به‌عنوان خروجی خلاق انسان می‌دانیم باشد. . با رشد محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و آموزش داده شده بر روی مجموعه داده های همزاد، چنین مشکلاتی می تواند تشدید شود.
اگر مجموعه داده‌های آموزشی به اندازه کافی متنوع نباشند، سیستم‌های هوش مصنوعی توسعه‌یافته تنها به تقویت و بزرگ‌نمایی سوگیری‌های موجود در محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک می‌کنند، بنابراین استفاده قابل اعتماد از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی به عنوان منبع اطلاعات را تضعیف می‌کنند. علاوه بر این، فقدان تنوع در داده‌های آموزشی ممکن است امکان توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی را محدود کند که بتواند طیف گسترده‌ای از تجربیات و دیدگاه‌های انسانی را به درستی درک و نمایش دهد. این ممکن است پیشرفت را در زمینه های کاربردی مختلف هوش مصنوعی، مانند پردازش زبان طبیعی، تولید محتوا و سیستم های تصمیم گیری محدود کند.
پرداختن به چالش همخونی هوش مصنوعی مولد
مهمتر از همه، این یک خطر واقعی است، به ویژه همخونی فناوری های هوش مصنوعی مولد. با این حال، این مسئولیت را به محققان، توسعه‌دهندگان و حتی سیاست‌گذاران می‌دهد تا فعالانه عمل کنند، و تضمین می‌کند که مجموعه داده‌های متنوع و نماینده به عنوان اولویت اصلی در طول آموزش سیستم هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، و مکانیسم‌هایی را یکپارچه می‌کند که قادر به شناسایی و کاهش هستند. تعصبات در محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی و حصول اطمینان از همکاری میان رشته ای موثر در حین رسیدگی و اطمینان از پیامدهای اخلاقی و اجتماعی ساخت هوش مصنوعی.
آنها باید نیاز به باز بودن و مسئولیت پذیری در استقرار سیستم های هوش مصنوعی را تسهیل کنند و نیاز دارند که آگاهی از محدودیت ها و سوگیری ها با کاربران محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی به اشتراک گذاشته شود. از این رو، همه ذینفعان می توانند فعالانه به دنبال همکاری در به کارگیری قدرت هوش مصنوعی مولد و در عین حال کاهش خطرات مرتبط با همخونی در توسعه هوش مصنوعی باشند.
مفهوم همخونی در هوش مصنوعی یک چالش بزرگ آینده برای توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی است. این به آنها کمک می کند تا اطمینان حاصل کنند که توسعه مسئولانه و اخلاقی بهبود فناوری برای جامعه با درک مفاهیم و راه های بهبود همخونی مولد هوش مصنوعی به طور موثر برآورده می شود.
منبع: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/