ವಿಷಯ ಸೂಚಿ
- ಜನರೇಟಿವ್ ಐಎಯ ದ್ರವ್ಯಮಾನ ಕುಸಿತದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ
- ಮಾದರಿಯ ಕುಸಿತ: ಒಂದು degenerative ಘಟನೆ
- ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಕಷ್ಟ
- ಅನಿಶ್ಚಿತ ಭವಿಷ್ಯ: ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳು
ಜನರೇಟಿವ್ ಐಎಯ ದ್ರವ್ಯಮಾನ ಕುಸಿತದ ಎಚ್ಚರಿಕೆ
ಇತ್ತೀಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಜನರೇಟಿವ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಆತಂಕಕಾರಿ ಘಟನೆ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ನೀಡಿವೆ: ಉತ್ತರಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕುಸಿತ.
ತಜ್ಞರು ಸೂಚಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಈ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ, ಅಂದರೆ ಇತರ ಐಎಗಳಿಂದ ಉತ್ಪನ್ನವಾದ ವಿಷಯದಿಂದ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಾಗ, ಅವು ಹಾಳಾಗುವ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಬಹುದು, ಇದು ಅರ್ಥವಿಲ್ಲದ ಮತ್ತು ಅಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ತರಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಶ್ನೆ ಏನೆಂದರೆ: ಈ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಹೇಗೆ ತಲುಪಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು?
ಮಾದರಿಯ ಕುಸಿತ: ಒಂದು degenerative ಘಟನೆ
"ಮಾದರಿಯ ಕುಸಿತ" ಎಂದರೆ, ಐಎ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಕೆಟ್ಟ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡು, ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಕಳೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
Nature ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿತ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಹಲೇಖಕ ಇಲಿಯಾ ಶುಮೈಲೋವ್ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಘಟನೆ ಆಗುತ್ತದೆ, ಐಎ ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಿಂದ ಆಹಾರ ಪಡೆಯಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ, ಪೂರ್ವಗ್ರಹಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸುತ್ತಾ ಅದರ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದೀರ್ಘಕಾಲದಲ್ಲಿ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಏಕರೂಪ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ನಿಖರ ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ, ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಉತ್ತರಗಳ ಪ್ರತಿಧ್ವನಿಯಂತೆ.
ಡ್ಯೂಕ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕಿ ಎಮಿಲಿ ವೆಂಗರ್ ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಸರಳ ಉದಾಹರಣೆಯಿಂದ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: ಒಂದು ಐಎ ನಾಯಿಗಳ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೆ, ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು, ಕಡಿಮೆ ಪರಿಚಿತ ಜಾತಿಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುತ್ತದೆ.
ಇದು ಕೇವಲ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರತಿಬಿಂಬವಲ್ಲ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಪಸಂಖ್ಯಾತರ ಪ್ರತಿನಿಧಿತ್ವಕ್ಕೆ ಮಹತ್ವದ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಇನ್ನೂ ಓದಿ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಹೆಚ್ಚು ಮೂರ್ಖರಾಗುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪದ ಕಷ್ಟ
ಸ್ಥಿತಿಯ ಗಂಭೀರತೆ ಇದ್ದರೂ ಪರಿಹಾರ ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಶುಮೈಲೋವ್ ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ, ಮಾದರಿಯ ಕುಸಿತವನ್ನು ತಡೆಯುವುದು ಸ್ಪಷ್ಟವಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ಮತ್ತು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಿಶ್ರಣ ಮಾಡುವುದರಿಂದ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಎಂಬ ಸಾಕ್ಷ್ಯಗಳಿವೆ.
ಆದರೆ, ಇದರಿಂದ ತರಬೇತಿ ವೆಚ್ಚ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳಿಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದು ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾನವ ಹಸ್ತಕ್ಷೇಪಕ್ಕೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ದೃಷ್ಠಿಕೋನದ ಕೊರತೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರನ್ನು ಸಂಕಟದಲ್ಲಿ ಇಡುತ್ತದೆ: ಮಾನವರು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಜನರೇಟಿವ್ ಐಎ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದೇ?
ಫ್ರೆಡಿ ವಿವಾಸ್, ರಾಕಿಂಗ್ಡೇಟಾ ಸಿಇಒ, ಎಚ್ಚರಿಸುತ್ತಾರೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮೂಲಕ ಅತಿಯಾದ ತರಬೇತಿ "ಪ್ರತಿಧ್ವನಿ ಕೊಠಡಿ ಪರಿಣಾಮ"ವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಐಎ ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ತಪ್ಪುಗಳಿಂದ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ನಿಖರ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ವಿಷಯ ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಐಎ ಮಾದರಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆ ಹೆಚ್ಚು ತುರ್ತು ಆಗುತ್ತಿದೆ.
ಅನಿಶ್ಚಿತ ಭವಿಷ್ಯ: ಸವಾಲುಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯ ಪರಿಹಾರಗಳು
ತಜ್ಞರು ಒಪ್ಪಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ, ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆ ಸ್ವಾಭಾವಿಕವಾಗಿ ಕೆಟ್ಟದ್ದಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದರ ನಿರ್ವಹಣೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯುತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಉತ್ಪಾದಿತ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ವಾಟರ್ಮಾರ್ಕ್ಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತರಲು ಪ್ರಸ್ತಾಪಗಳು ಇದ್ದು, ಇದು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ವಿಷಯವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಐಎ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದರೆ, ಈ ಕ್ರಮಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವು ದೊಡ್ಡ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವವರ ನಡುವೆ ಸಹಕಾರದ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ.
ಜನರೇಟಿವ್ ಐಎ ಭವಿಷ್ಯ ಹೋರಾಟದಲ್ಲಿದೆ, ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಮುದಾಯವು ಸಿಂಥೆಟಿಕ್ ವಿಷಯ ಬಬಲ್ ಸ್ಫೋಟವಾಗುವುದಕ್ಕೆ ಮುಂಚೆ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಮಯದ ವಿರುದ್ಧ ಓಡಾಟದಲ್ಲಿದೆ.
ಮುಖ್ಯಾಂಶವೆಂದರೆ, ಐಎ ಮಾದರಿಗಳು ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾಗಿರಲು ಬಲವಾದ ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು, ಬಹುತೇಕರು ಭಯಪಡುತ್ತಿರುವ ಕುಸಿತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು.
ಉಚಿತ ವಾರದ ರಾಶಿಫಲಕ್ಕೆ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ
ಕನ್ಯಾ ಕರ್ಕಾಟಕ ಕುಂಭ ತುಲಾ ಧನುಸ್ಸು ಮಕರ ಮಿಥುನ ಮೀನ ಮೇಷ ವೃಶ್ಚಿಕ ವೃಷಭ ಸಿಂಹ