Parallellt med dess framsteg går artificiell intelligens (AI) alltmer framåt, och risken för så kallad "inavel" i generativa AI-system blir en fara, länge vanlig bland människor och tama djurpopulationer.
Den här artikeln kommer att belysa begreppet inavel i ljuset av generativ AI och hur inavel kan bli relaterad till framtiden för AI-genererat innehåll.
Förstå generativ AI Inavel Generativa AI-system som stora språkmodeller (LLM) tränas i första hand på omfattande datamängder från text-, bild- och ljudinnehåll som finns tillgängligt på webben. Inledningsvis omfattade datamängden till stor del föremål gjorda av människor, såsom litteratur, artiklar och konstverk. Men med framväxten av generativa AI-verktyg skrivs mer och mer innehåll på internet av AI själv.
Denna förändring väcker farhågor om kvaliteten och mångfalden hos de datauppsättningar som används för att träna framtida AI-system. Med utvecklingen av AI-genererat innehåll förväntas många framtida generationer av AI-modeller lära sig av datauppsättningar som inte representerar mänskligt innehåll utan AI-skapat material.
Konsekvenserna av generativ AI-inavel är mångfacetterade.
Tvärtom, fortsatt inlärning av AI-systemet från allt fler homogena datauppsättningar kan leda till minskad kreativitet och originalitet i AI-genererad produktion.
Om denna process upprepas – det vill säga kopiering från en kopia – successivt över generationer, späds kvaliteten på produktionen ut, och resultaten riskerar att bli mindre engagerande arbete och mindre möjligen reflekterande av vad vi anser vara mänskligt kreativt resultat . Med tillväxten av AI-genererat innehåll som tränas på inavlade datauppsättningar kan sådana problem förvärras.
Om utbildningsdatauppsättningarna inte är tillräckligt olika, skulle de utvecklade AI-systemen endast tjäna till att förstärka och förstärka fördomar som finns inom AI-genererat innehåll, vilket ytterligare undergräver den pålitliga användningen av AI-genererat innehåll som en informationskälla. Dessutom kan bristen på mångfald i träningsdata begränsa möjligheten att utveckla AI-system som kan förstå och representera det breda utbudet av mänskliga erfarenheter och perspektiv korrekt. Detta kan begränsa framstegen inom de olika tillämpningsområdena för AI, såsom naturlig språkbehandling, innehållsgenerering och beslutssystem.
Att ta itu med utmaningen med generativ AI-inavel
Framför allt är detta en verklig risk, särskilt inaveln av generativ AI-teknik. Ändå ger det ansvaret för forskare, utvecklare och till och med beslutsfattare att agera proaktivt, se till att olika och representativa datauppsättningar används som en fråga av högsta prioritet under utbildningen av AI-systemet, integrera mekanismer som ska kunna upptäcka och minska fördomar i det AI-genererade innehållet och säkerställer effektivt tvärvetenskapligt samarbete samtidigt som man tar itu med och säkerställer att de etiska och samhälleliga konsekvenserna av att bygga AI tas om hand.
De bör ytterligare underlätta behovet av öppenhet och ansvarsskyldighet vid utbyggnaden av AI-system och kräva att medvetenhet om begränsningar och fördomar delas med användare av AI-genererat innehåll. Därför kan alla intressenter proaktivt försöka samarbeta för att utnyttja kraften i generativ AI samtidigt som de minskar riskerna förknippade med inavel i AI-utveckling.
Konceptet med inavel i generativ AI är en stor framtida utmaning för utveckling och driftsättning av AI-system. Detta kommer att hjälpa dem att säkerställa att den ansvarsfulla och etiska utvecklingen av teknikförbättringen för samhället tillgodoses genom att förstå implikationerna och sätten att effektivt förbättra generativ AI-inavel.
