Ross Anderson diskuterer AI-modelkollaps som et voksende problem i onlineindhold
Kort sagt
Ross Anderson advarer om de potentielle risici forbundet med den intellektuelle tilbagegang af fremtidige generationer af store sprogmodeller (LLM'er), som er blevet det primære værktøj til at redigere og skabe nye tekster.
Modelkollaps kan forhindres ved at forstå og mindske de risici, der er forbundet med generativ AI.
På bare seks måneder har generativ kunstig intelligens gjort betydelige fremskridt og fanget verdens opmærksomhed. ChatGPT, et fremtrædende eksempel på denne teknologi, vandt hurtigt popularitet og udbredt brug. Den berømte ekspert Ross Anderson advarer dog om potentielle risici forbundet med den intellektuelle tilbagegang af fremtidige generationer af modeller.
Ross Anderson er en pioner inden for sikkerhedsteknik og en førende autoritet i at finde sårbarheder i sikkerhedssystemer og algoritmer. Som stipendiat ved Royal Academy of Engineering og professor ved University of Cambridge har han bidraget i vid udstrækning til området informationssikkerhed, idet han formede trusselsmodeller på tværs af forskellige sektorer.
Nu rejser Anderson alarm om en global trussel mod menneskeheden -sammenbruddet af store sprogmodeller (LLM'er). Indtil for nylig blev det meste af teksten på internettet genereret af mennesker. LLM'er er nu blevet det primære værktøj til at redigere og skabe nye tekster, der erstatter menneskeskabt indhold.
Dette skift rejser vigtige spørgsmål: Hvor vil denne tendens føre hen, og hvad vil der ske, når LLM'er dominerer internettet? Implikationerne rækker ud over tekst alene. For eksempel, hvis en musikalsk model er trænet med kompositioner af Mozart, kan efterfølgende generationer mangle originalens glans og producere ringere resultater, der kan sammenlignes med en musical "Salieri". For hver efterfølgende generation øges risikoen for faldende kvalitet og intelligens.
Dette koncept kan minde dig om filmen "mangfoldighed,” med Michael Keaton i hovedrollen, hvor kloning fører til et fald i intelligens og en stigning i dumheden af hver efterfølgende klon.
Det samme fænomen kan forekomme med LLM'er. Træning af en model med modelgenereret indhold fører til irreversible defekter og forringelse af tekstkvalitet over generationer. Den oprindelige distribution af indhold bliver forvrænget, hvilket resulterer i en tilstrømning af meningsløs information. Gaussiske fordelinger konvergerer, og i ekstreme tilfælde kan tekst blive meningsløs. Efterfølgende generationer kan endda misforstå virkeligheden baseret på de fejltagelser, deres forgængere har begået. Dette fænomen er kendt som "modelkollaps."
Konsekvenserne af modelkollaps er betydelige:
✔️ Internettet bliver mere og mere fyldt med useriøst indhold.
✔️ Personer, der bruger dette indhold, kan uforvarende blive mindre informerede og miste intellektuelle evner.
Heldigvis er der håb. Anderson foreslår, at modelkollaps kan forhindres, hvilket giver et glimt af optimisme midt i bekymringerne. For at lære mere om potentielle løsninger og hvordan man undgår forringelse af online informationskvalitet, opfordrer vi dig til at udforske yderligere.
Selvom generativ AI lover, er det vigtigt at forblive på vagt og tage fat på de udfordringer, det giver. Ved at forstå og mindske de risici, der er forbundet med modelkollaps, kan vi arbejde hen imod at udnytte fordelene ved denne teknologi og samtidig bevare integriteten af information på internettet.
Læs mere om AI:
Ansvarsfraskrivelse
I tråd med den Trust Project retningslinjer, bemærk venligst, at oplysningerne på denne side ikke er beregnet til at være og ikke skal fortolkes som juridiske, skattemæssige, investeringsmæssige, finansielle eller nogen anden form for rådgivning. Det er vigtigt kun at investere, hvad du har råd til at tabe, og at søge uafhængig finansiel rådgivning, hvis du er i tvivl. For yderligere information foreslår vi at henvise til vilkårene og betingelserne samt hjælpe- og supportsiderne fra udstederen eller annoncøren. MetaversePost er forpligtet til nøjagtig, objektiv rapportering, men markedsforholdene kan ændres uden varsel.
Om forfatteren
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
Flere artikler
Damir er teamleder, produktchef og redaktør på Metaverse Post, der dækker emner som AI/ML, AGI, LLM'er, Metaverse og Web3-relaterede felter. Hans artikler tiltrækker et massivt publikum på over en million brugere hver måned. Han ser ud til at være en ekspert med 10 års erfaring i SEO og digital markedsføring. Damir er blevet nævnt i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto og andre publikationer. Han rejser mellem UAE, Tyrkiet, Rusland og SNG som en digital nomade. Damir tog en bachelorgrad i fysik, som han mener har givet ham de kritiske tænkningskompetencer, der er nødvendige for at få succes i internettets evigt skiftende landskab.
