Ross Anderson razpravlja o sesutju modela umetne inteligence kot vse večji težavi v spletni vsebini
Na kratko
Ross Anderson opozarja na morebitna tveganja, povezana z intelektualnim zatonom prihodnjih generacij velikih jezikovnih modelov (LLM), ki so postale primarno orodje za urejanje in ustvarjanje novih besedil.
Zrušitev modela je mogoče preprečiti z razumevanjem in ublažitvijo tveganj, povezanih z generativni AI.
V samo šestih mesecih je generativna umetna inteligenca naredila pomemben napredek in pritegnila pozornost sveta. ChatGPT, izjemen primer te tehnologije, je hitro pridobil popularnost in široko uporabo. Vendar priznani strokovnjak Ross Anderson opozarja na potencialna tveganja povezana z intelektualnim zatonom prihodnjih generacij modelov.
Ross Anderson je pionir na področju varnostnega inženiringa in vodilna avtoriteta pri iskanju ranljivosti v varnostnih sistemih in algoritmih. Kot član Kraljeve inženirske akademije in profesor na Univerzi v Cambridgeu je veliko prispeval na področju informacijske varnosti, pri čemer je oblikoval modele groženj v različnih sektorjih.
Zdaj Anderson sproži alarm glede globalne grožnje človeštvu -propad velikih jezikovnih modelov (LLM). Do nedavnega so večino besedila na internetu ustvarili ljudje. LLMs so zdaj postali primarno orodje za urejanje in ustvarjanje novih besedil, ki nadomeščajo vsebino, ki jo je ustvaril človek.
Ta premik odpira pomembna vprašanja: Kam bo ta trend pripeljal in kaj se bo zgodilo, ko bodo LLM prevladovali na internetu? Posledice presegajo samo besedilo. Na primer, če a glasbeni model se uri z Mozartovimi skladbami, lahko naslednje generacije nimajo briljantnosti izvirnika in ustvarjajo slabše rezultate, primerljive z muzikalom »Salieri«. Z vsako naslednjo generacijo se tveganje za upad kakovosti in inteligence povečuje.
Ta koncept vas lahko spomni na film "Množica,« z Michaelom Keatonom v glavni vlogi, kjer kloniranje povzroči upad inteligence in povečanje neumnosti vsakega naslednjega klona.
Isti pojav se lahko pojavi pri LLM. Usposabljanje modela z vsebino, ki jo ustvari model, vodi do nepopravljivih napak in poslabšanja kakovosti besedila skozi generacije. Prvotna distribucija vsebine postane izkrivljena, kar povzroči dotok nesmiselnih informacij. Gaussove porazdelitve konvergirajo in v skrajnih primerih lahko besedilo postane brez pomena. Naslednje generacije lahko celo napačno dojemajo resničnost na podlagi napak, ki so jih naredili njihovi predhodniki. Ta pojav je znan kot "propad modela".
Posledice propada modela so pomembne:
✔️ Internet postaja vse bolj poln nesmiselne vsebine.
✔️ Posamezniki, ki uporabljajo to vsebino, lahko nehote postanejo manj informirani in izgubijo intelektualne sposobnosti.
Na srečo obstaja upanje. Anderson predlaga, da je propad modela mogoče preprečiti, kar vliva kanček optimizma sredi pomislekov. Če želite izvedeti več o možnih rešitvah in kako se izogniti upadu kakovosti spletnih informacij, vas spodbujamo, da raziščete še naprej.
Čeprav generativna umetna inteligenca obeta, je bistveno, da ostanemo pozorni in se spopademo z izzivi, ki jih predstavlja. Z razumevanjem in zmanjševanjem tveganj, povezanih s propadom modela, si lahko prizadevamo za izkoriščanje prednosti te tehnologije, hkrati pa ohranjamo celovitost informacij v internetu.
Preberite več o AI:
Zavrnitev odgovornosti
V skladu z Smernice projekta Trust, upoštevajte, da informacije na tej strani niso namenjene in se jih ne sme razlagati kot pravni, davčni, naložbeni, finančni ali kakršen koli drug nasvet. Pomembno je, da vlagate samo tisto, kar si lahko privoščite izgubiti, in da poiščete neodvisen finančni nasvet, če imate kakršne koli dvome. Za dodatne informacije predlagamo, da si ogledate določila in pogoje ter strani s pomočjo in podporo, ki jih nudi izdajatelj ali oglaševalec. MetaversePost se zavzema za natančno in nepristransko poročanje, vendar se tržni pogoji lahko spremenijo brez predhodnega obvestila.
O avtorju
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
več člankov
Damir je vodja ekipe, produktni vodja in urednik pri Metaverse Post, ki pokriva teme, kot so AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse in Web3- sorodna področja. Njegovi članki vsak mesec pritegnejo množično občinstvo več kot milijon uporabnikov. Zdi se, da je strokovnjak z 10-letnimi izkušnjami na področju SEO in digitalnega trženja. Damir je bil omenjen v Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto in druge publikacije. Kot digitalni nomad potuje med ZAE, Turčijo, Rusijo in SND. Damir je diplomiral iz fizike, kar mu je po njegovem mnenju dalo sposobnosti kritičnega razmišljanja, potrebne za uspeh v nenehno spreminjajočem se okolju interneta.
