Velkommen tilbage til anden del af vores fascinerende diskussion med ChatGPT. I den indledende del af vores samtale, diskuterede vi rollen af dataindsamling, annotering og vigtigheden af Human-in-the-loop i træning af sproglige store modeller. Vi vil nu tale om de udfordringer, skævhed, man står over for, når man træner AI-modeller, deres anvendelse og hvordan avancerede AI-modeller påvirker mennesker generelt.
- Regelbaserede systemer: Disse involverer oprettelse af specifikke regler, som maskinen følger for at annotere data. For eksempel kunne en regel være at mærke enhver tekst, der ligner en e-mailadresse (f.eks. indeholder '@'-symbolet) som en 'E-mail'.
- Maskinlæringsmodeller: Foruddannede maskinlæringsmodeller kan bruges til at annotere nye data. For eksempel kunne en præ-trænet navngivet enhedsgenkendelsesmodel bruges til at identificere og mærke enheder i en tekst.
- Aktiv læring: I denne metode trænes en maskinlæringsmodel i første omgang med en lille batch af manuelt annoterede data. Derefter annoterer modellen de data, som den er mest sikker på, og disse annoteringer verificeres og korrigeres af menneskelige annotatorer. Modellen genoptrænes med dette større datasæt, og processen gentages.
- Svag overvågning: Her bruges flere svage annotatorer (som kunne være regelbaserede systemer, crowd-sourcing, heuristik osv.) til at mærke data. Selvom hver svag annotator er ufuldkommen, kan deres kombinerede etiketter give en god tilnærmelse til træning af en indledende model.
- Overfør læring: Denne tilgang udnytter en model, der er blevet trænet i én opgave og anvender den til en anden relateret opgave. For eksempel kan en model, der er trænet til at genkende objekter i billeder, bruges som udgangspunkt for en model, der er designet til at genkende bestemte typer objekter.
Selvom automatiseret annotering kan være et kraftfuldt værktøj, er det vigtigt at huske, at det ikke altid er perfekt, og kvaliteten kan variere baseret på den anvendte metode og opgavens kompleksitet. Der kan være fejl på grund af bias i de indledende regler eller træningssæt, og komplekse opgaver kræver ofte stadig menneskelig opsyn. En kombination af automatiseret og manuel annotering (semi-supervised learning) er således ofte den bedste tilgang til store, komplekse datasæt.
- Datadiversitet og repræsentativitet: Det er udfordrende at sikre, at indsamlede data omfatter forskellige scenarier og nøjagtigt repræsenterer den virkelige verden. For eksempel kræver en billedgenkendelsesmodel billeder med varieret belysning, orienteringer og baggrunde.
- Databeskyttelse og etik: Respekt for privatlivsrettigheder og overholdelse af etiske retningslinjer under indsamling af data er afgørende. Anonymisering af patientdata i sundheds-AI sikrer privatlivets fred uden at kompromittere dets anvendelighed til modeltræning.
- Datakvalitet: Data af høj kvalitet er afgørende; støjende, irrelevante eller forkerte data kan påvirke modellens ydeevne negativt. Data på sociale medier med slang, slåfejl og inkonsekvent sprogbrug udgør udfordringer for træning i sentimentanalyse.
- Annotationskvalitet og konsistens: Det er komplekst at sikre nøjagtige og konsistente annoteringer. I billedklassificering kan forskellige annotatorer, der mærker det samme objekt forskelligt, forvirre modellen under træning.
- Tid og omkostninger: Manuel annotering er tidskrævende og dyr, især for store datasæt. For naturlig sprogbehandling kræver annotatorer betydelig tid og sproglig ekspertise for at forstå tekstens kontekst.
- Skalerbarhed: Det er udfordrende at skalere annoteringsprocessen og samtidig opretholde kvaliteten. Sprogmodeller kræver ofte milliarder af eksempler, hvilket nødvendiggør koordinering mellem et stort team af annotatorer og sikrer konsistens på tværs af annoteringer.
- Uklarhed ved mærkning: Korrekte etiketter kan være subjektive og åbne for fortolkning. Annotatorer kan have forskellige meninger om sentimentanalyseopgaver, hvilket fører til forskellige etikettildelinger for den samme tekst.
- Følsomme data: Håndtering af følsomme data, såsom medicinske eller økonomiske optegnelser, kræver yderligere forholdsregler. Annotatorer kan have brug for specialiseret træning eller certificering for at håndtere disse data på passende vis og sikre deres beskyttelse.
At løse disse udfordringer kræver ofte en kombination af god projektplanlægning, klare retningslinjer for dataindsamlere og annotatorer, brug af automatiserede værktøjer, hvor det er muligt, og et robust system til kvalitetskontrol.
- Balancer datasættet: Juster datasættet for at have en ensartet repræsentation af forskellige klasser.
- Brug Bias Mitigation Algorithms: Anvend teknikker designet til at reducere bias i modellens forudsigelser.
- Anvend differentieret privatliv: Tilføj støj til data for at beskytte følsomme egenskaber.
- Udfør bias-aware model finjustering: Juster modellen i betragtning af bias reduktion.
- Brug menneskelig gennemgang og retningslinjer: Korrekturlæsere følger retningslinjer, der instruerer om ikke at favorisere nogen gruppe under finjustering.
- Etabler kontinuerlig feedback-loop: Regelmæssig interaktion med korrekturlæsere muliggør kontinuerlig læring og bias-korrektion.
Husk, at fuldstændig eliminering af bias er en udfordring, men disse trin kan hjælpe med at reducere den.
- Indholdsgenerering: De kan hjælpe med at generere indhold såsom artikler, rapporter og e-mails.
- Kundeservice: De kan bruges i chatbots og virtuelle assistenter til at automatisere kundesupport.
- Sprogoversættelse: De kan hjælpe med at oversætte tekst mellem forskellige sprog.
- Undervisning: De kan give forklaringer om forskellige emner og hjælpe med uddannelse.
- Kodeskrivning: De kan hjælpe med at skrive kode og hjælpe med softwareudvikling.
- Marketing og reklame: De kan generere kreativt indhold til marketingkampagner.
- Tilgængelighed: De kan hjælpe med at generere tale til tekst-til-tale-applikationer.
- Jobautomatisering: Rutinemæssige og verdslige opgaver, især inden for sektorer som fremstilling, logistik og kontorarbejde, kunne automatiseres, hvilket fører til jobforskydning.
- Oprettelse af nye job: På den positive side ville fremkomsten af AI skabe nye roller, der ikke eksisterede før, såsom AI-specialister, dataanalytikere, maskinlæringsingeniører og roller inden for AI-etik og -politik.
- Jobtransformation: Mange job vil blive transformeret i stedet for at blive elimineret, hvor AI overtager rutinemæssige aspekter af arbejdet, hvilket frigør medarbejderne til at fokusere på mere komplekse og kreative opgaver.
- Skift efter behov for færdigheder: Der vil være en øget efterspørgsel efter digitale færdigheder og forståelse for kunstig intelligens, hvilket kan føre til et kompetencegab på kort sigt.
Så selvom kunstig intelligens utvivlsomt vil forstyrre arbejdsmarkederne, giver det også muligheder for nye job og øget produktivitet.
- Manglende forståelse: AI-modeller forstår ikke kontekst eller begreber på samme måde som mennesker gør. De identificerer mønstre i data, men forstår ikke den underliggende betydning.
- Dataafhængighed: De kræver store mængder data til træning. Hvis dataene er partiske, ufuldstændige eller af dårlig kvalitet, kan modellens ydeevne blive væsentligt påvirket.
- Generalisering: Modeller trænet i specifikke opgaver eller datasæt har ofte svært ved at generalisere deres læring til nye, usete scenarier.
- Forklarlighed: Det er ofte svært at forstå, hvorfor visse modeller (især deep learning-modeller) har truffet specifikke beslutninger, hvilket fører til manglende gennemsigtighed eller fortolkning.
- Robusthed: AI-modeller kan være følsomme over for mindre ændringer i inputdata (støj, forvrængning) og fungerer muligvis ikke pålideligt under alle forhold.
- Etiske bekymringer: AI-applikationer kan føre til privatlivsproblemer, potentielt misbrug eller utilsigtet skævhed, hvilket rejser etiske og juridiske bekymringer.
Fra min viden cutoff i september 2021 har AI gjort betydelige fremskridt i kontekstuel forståelse, især med udviklingen af sofistikerede sprogmodeller som GPT-3 og GPT-4. Disse modeller kan generere menneskelignende tekst baseret på det input, de modtager, og deres interne forståelse af sammenhængen mellem ord og begreber.
Det er dog vigtigt at bemærke, at denne "forståelse" er forskellig fra menneskelig forståelse. AI-systemer, som de eksisterer nu, besidder ikke bevidsthed, selvbevidsthed eller den samme dybde af erfaringsmæssig viden, som mennesker har. De fortolker kontekst baseret på mønstre i data, ikke på levet erfaring eller intuitiv forståelse af nuancer. Derfor er deres forståelse af kontekst fundamentalt anderledes end vores.
Mens kunstig intelligens f.eks. kan generere et svar på et spørgsmål om en personlig oplevelse, såsom "hvordan havde du det på din første skoledag?", gør den det baseret på mønstre i de data, den blev trænet på, ikke på nogen personlige erfaringer eller følelser, den har. En AI har ikke følelser eller personlige erfaringer.
Med hensyn til fremtiden er det svært at sige. Fremskridt inden for AI-forskning og -udvikling fortsætter i et hurtigt tempo, men springet fra mønstergenkendelse til ægte menneskelignende forståelse og bevidsthed er enormt, og vi ved endnu ikke, om det er muligt, eller hvordan det ville blive opnået. Selvom AI-systemer bliver mere sofistikerede i fortolkning af kontekst, betyder det ikke nødvendigvis, at de har en menneskelignende forståelse af det.
- Forbedret naturlig sprogforståelse og generering: Mere menneskelignende konversations-AI og bedre automatiserede oversættelser.
- AI retfærdighed, forklarlighed og gennemsigtighed: Teknikker til at forstå AI-beslutningstagning, sikre retfærdighed og fremme gennemsigtighed.
- AI i sundhedsvæsenet: Forbedret sygdomsdiagnose, forudsigelse af patientresultater og personlig behandling gennem AI.
- Forstærkningslæring og generel kunstig intelligens: Mere tilpasningsdygtige AI-systemer, der kan lære en række opgaver og tilpasse sig nye situationer.
- AI og kvanteberegning: Forøget beregningskraft, der muliggør mere komplekse modeller og hurtigere træningstider.
- Fødereret læring: Privatlivsbevarende maskinlæring, der træner modeller på tværs af flere enheder uden at dele data.
