השכיחות הגוברת של תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית באינטרנט מעוררת אזעקות בקרב קהילת הבינה המלאכותית. המאמר האחרון של אטיש בהטיה בניו יורק טיימס מדגיש חשש גובר: הסיכון של מודלים AI לקרוס כאשר מאומנים על נתונים הכוללים את הפלט שלהם. תופעה זו, המכונה "קריסת מודלים", עלולה להוביל לירידה באיכות, בדיוק ובמגוון התוצאות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.
ככל שמערכות AI הופכות מתקדמות ונפוצות, הבטחת שלמות התפוקות שלהן הופכת מאתגרת יותר ויותר. המאמר של בהטיה מסביר כי ככל שמודלים של בינה מלאכותית בולעים תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית במהלך תהליך ההכשרה שלהם, יכולה להתרחש לולאת משוב, שתוביל לירידה משמעותית באיכות תפוקות הבינה המלאכותית העתידיות. לאורך זמן, זה יכול לגרום לכך שמערכות AI יפיקו תוצאות פחות מדויקות, פחות מגוונות ויותר מועדות לשגיאות, מה שבסופו של דבר יאיים על יעילות הטכנולוגיה.
במילים פשוטות יותר, כאשר AI מאומנת על התפוקות שלה, התוצאות יכולות להתרחק יותר מהמציאות. סחף זה יכול להתבטא בדרכים שונות, כגון תמונות מטושטשות, טקסט חוזר ולא קוהרנטי, ואובדן כללי של גיוון בתוכן שנוצר. לדוגמה, מודל AI שאומן על תמונות שנוצרו על ידי AI עשוי להתחיל לייצר חזותיים מעוותים, בעוד מודל שפה עלול לאבד את העושר הלשוני ולהתחיל לחזור על ביטויים.
ההשלכות של תופעה זו הן משמעותיות, במיוחד כאשר תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית ממשיך להציף את האינטרנט. חברות שמסתמכות על AI למשימות קריטיות, כגון יצירת ייעוץ רפואי או תחזיות פיננסיות, עלולות לראות את המודלים שלהן מתדרדרים אם הן לא ינקטו צעדים פרואקטיביים כדי למנוע קריסת מודלים.
כיצד להימנע מקריסת מודל AI: אסטרטגיות מוכחות
חברות חייבות לאמץ אסטרטגיות שמתעדפות נתונים איכותיים ומגוונים כדי למנוע קריסת מודלים. להלן גישות מרכזיות:
1. השתמש בנתונים סינתטיים באיכות גבוהה
נתונים סינתטיים – שנוצרו על ידי בני אדם בדרכים מתוחכמות – הם מטבעם אמינים, מגוונים ומדויקים יותר מתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. על ידי הסתמכות על נתונים המיוצרים על ידי בני אדם, חברות יכולות להבטיח כי מודלי הבינה המלאכותית שלהם מאומנים על בסיס מוצק המשקף מורכבויות בעולם האמיתי.
- הגישה של Aquant: אנו משפרים את המודלים שלנו על ידי שילוב נתונים היסטוריים וסינתטיים. גישה זו מעשירה את מערך הנתונים, ומאפשרת למודל ללמוד דפוסים ותרחישים מגוונים יותר, מה שמשפר את הדיוק והחוסן שלו. על ידי יצירה זהירה של נתונים סינתטיים המשלימים את הנתונים ההיסטוריים, אנו מונעים התאמת יתר ומבטיחים שהמודל יישאר ניתן להכללה ליישומים בעולם האמיתי
2. איסוף נתונים זהיר
איסוף נתונים מבטיח בזהירות שמודלים של בינה מלאכותית ילמדו מהמקורות הרלוונטיים והמדויקים ביותר. זה עוזר לשמור על האיכות והגיוון של פלט הבינה המלאכותית, ומונע מהמודל להתרחק ממטרתו המיועדת.
- הגישה של Aquant: אנו אוספים בקפידה את הנתונים המשמשים לאימון המודלים שלנו, מתמקדים רק במה שנחוץ ורלוונטי לכל מכונה או עסק ספציפי ונמנעים מנתונים לא רלוונטיים או רועשים. מעבר למקורות מובנים כמו מדריכי שירות ומאמרי ידע, אנו מכירים בכך ש-30% מהפתרונות לאתגרי השירות מגיעים ישירות ממומחיותם של טכנאים מנוסים. כדי ללכוד תובנה חשובה זו, יש לנו תהליך לשילוב הידע שלהם. גישה ממוקדת זו מבטיחה מודל חזק המונע קריסה ונשאר יעיל ביותר.
3. פיתוח מודלים ספציפיים לתעשייה NLP
מודלים ספציפיים לתעשייה של עיבוד שפה טבעית (NLPs) מותאמים להבנת השפה וההקשר הייחודיים של תחום מסוים. זה מוביל לתפוקות AI מדויקות ואמינות יותר החלות ישירות על צרכי התעשייה.
- הגישה של Aquant: פיתחנו NLP שתוכנן במיוחד כדי להבין את השפה של עסקי ייצור השירותים. הבינה המלאכותית שלנו מספקת תובנות רלוונטיות ומדויקות יותר על ידי התמקדות בטרמינולוגיה ובהקשר ספציפיים לתעשייה. המודל הקנייני שלנו נקרא "עיבוד שפת שירות".
4. פיקוח ומשוב אנושי מתמשך
פיקוח אנושי חיוני לזיהוי ותיקון שגיאות או הטיות במודלים של בינה מלאכותית. משוב מתמשך ממומחים מבטיח שהבינה המלאכותית תישאר מתואמת עם נתונים וציפיות בעולם האמיתי, ותמנע סחף לא מכוון בתפוקות שלה.
- הגישה של Aquant: ב-Aquant, מודלי הבינה המלאכותית שלנו משתכללים ללא הרף עם משוב ממומחים אנושיים, כמו טכנאים, ומשולבים בצורה חלקה במערכת בכל פעם שהם משתמשים בכלי. תהליך מתמשך זה שומר על הבינה המלאכותית שלנו מדויקת ומותאמת לצרכים בעולם האמיתי מבלי לדרוש מהמשתמשים להשקיע זמן משמעותי בהדרכה או התאמות.
5. הגבל את אימון ההתייחסות העצמית של AI
הימנעות משימוש מופרז בתוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית באימון מודלים עתידיים היא קריטית כדי למנוע את לולאת המשוב שמובילה לקריסת מודלים. על ידי הגבלת הכשרה להתייחסות עצמית, חברות יכולות לשמור על האיכות והמגוון של מודלי הבינה המלאכותית שלהן.
- הגישה של Aquant: אנו נמנעים מאימון המודלים שלנו על פלטים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, ובמקום זאת מסתמכים על נתונים סינתטיים כאשר הנתונים חסרים או חסרים. גישה זו מבטיחה שמודלי הבינה המלאכותית שלנו לא יתדרדרו עם הזמן.
הגישה של Aquant לפיתוח AI מדגימה כיצד להימנע מהסיכונים של קריסת מודלים. על ידי מינוף נתונים באיכות גבוהה מטכנאים מומחים, איסוף קפדני של נתונים כך שיכללו רק את מה שנחוץ ורלוונטי, ופיתוח NLPs ספציפיים לתעשייה, Aquant מבטיחה שמודלי הבינה המלאכותית שלה יספקו תובנות מדויקות וישימות המותאמות לצרכים הייחודיים של תעשיית ייצור השירותים.
בעידן שבו הסיכון לקריסת מודל AI מרחף, המחויבות של Aquant לאיכות, רלוונטיות ומומחיות ספציפית לתעשייה ממצבת אותנו כמובילים ביצירת מערכות AI חזקות ואמינות שעומדות במבחן הזמן.
אודות המחבר
עודד שגיאסמנכ"ל מוצר ומו"פ, Aquant.,
עודד הוא סמנכ"ל מוצר ומו"פ בחברת Aquant, שם התשוקה שלו לחוויית משתמש, טכנולוגיה והנדסה מנחה אותו להוביל צוותי מו"פ ועיצוב מוצר. עם חזון ברור למוצרים עתידיים וטכנולוגיות חדשניות, עודד מחויב לספק חוויות משכנעות שתואמות את המשימה של Aquant.
