Ross Anderson diskuterar AI-modellkollaps som ett växande problem i onlineinnehåll
I korthet
Ross Anderson varnar för de potentiella riskerna med den intellektuella nedgången av framtida generationer av stora språkmodeller (LLM), som har blivit det primära verktyget för att redigera och skapa nya texter.
Modellkollaps kan förebyggas genom att förstå och minska riskerna förknippade med generativ AI.
På bara sex månader har generativ AI tagit betydande framsteg och fångat världens uppmärksamhet. ChatGPT, ett framträdande exempel på denna teknik, fick snabbt popularitet och utbredd användning. Men den kända experten Ross Anderson varnar för detta potentiella risker samband med den intellektuella nedgången hos framtida generationer av modeller.
Ross Anderson är en pionjär inom säkerhetsteknik och en ledande auktoritet när det gäller att hitta sårbarheter i säkerhetssystem och algoritmer. Som stipendiat vid Royal Academy of Engineering och professor vid University of Cambridge har han bidragit mycket till området informationssäkerhet och format hotmodeller inom olika sektorer.
Nu slår Anderson larm om ett globalt hot mot mänskligheten—kollapsen av stora språkmodeller (LLM). Fram till nyligen genererades det mesta av texten på internet av människor. LLM har nu blivit det primära verktyget för att redigera och skapa nya texter, som ersätter mänskligt genererat innehåll.
Denna förändring väcker viktiga frågor: Vart kommer denna trend att leda, och vad kommer att hända när LLM:er dominerar internet? Implikationerna går utöver bara text. Till exempel, om en musikalisk modell tränas med kompositioner av Mozart, kan efterföljande generationer sakna originalets briljans och producera sämre resultat, jämförbara med en musikal "Salieri". För varje efterföljande generation ökar risken för sjunkande kvalitet och intelligens.
Detta koncept kan påminna dig om filmen "Mångfald,” med Michael Keaton i huvudrollen, där kloning leder till en nedgång i intelligens och en ökning av dumheten hos varje efterföljande klon.
Samma fenomen kan inträffa med LLM. Att träna en modell med modellgenererat innehåll leder till oåterkalleliga defekter och försämring av textkvalitet över generationer. Den ursprungliga distributionen av innehåll blir förvrängd, vilket resulterar i ett inflöde av meningslös information. Gaussfördelningar konvergerar, och i extrema fall kan text bli meningslös. Efterföljande generationer kan till och med missuppfatta verkligheten baserat på de misstag som deras föregångare gjorde. Detta fenomen är känt som "modellkollaps".
Konsekvenserna av modellkollaps är betydande:
✔️ Internet blir allt mer fyllt av orimligt innehåll.
✔️ Individer som konsumerar detta innehåll kan omedvetet bli mindre informerade och förlora intellektuella förmågor.
Lyckligtvis finns det hopp. Anderson föreslår att modellkollaps kan förhindras, vilket ger en glimt av optimism mitt i oron. För att lära dig mer om potentiella lösningar och hur du undviker försämring av onlineinformationskvalitet, uppmuntrar vi dig att utforska vidare.
Även om generativ AI är lovande, är det viktigt att vara vaksam och ta itu med de utmaningar den ger. Genom att förstå och minska riskerna förknippade med modellkollaps kan vi arbeta för att utnyttja fördelarna med denna teknik samtidigt som vi bevarar integriteten hos informationen på internet.
Läs mer om AI:
Villkor
I linje med den Riktlinjer för Trust Project, vänligen notera att informationen på den här sidan inte är avsedd att vara och inte ska tolkas som juridisk, skattemässig, investerings-, finansiell eller någon annan form av rådgivning. Det är viktigt att bara investera det du har råd att förlora och att söka oberoende finansiell rådgivning om du har några tvivel. För ytterligare information föreslår vi att du hänvisar till villkoren samt hjälp- och supportsidorna som tillhandahålls av utfärdaren eller annonsören. MetaversePost är engagerad i korrekt, opartisk rapportering, men marknadsförhållandena kan ändras utan föregående meddelande.
Om författaren
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
fler artiklar
Damir är teamledare, produktchef och redaktör på Metaverse Post, som täcker ämnen som AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse och Web3-relaterade områden. Hans artiklar lockar en massiv publik på över en miljon användare varje månad. Han verkar vara en expert med 10 års erfarenhet av SEO och digital marknadsföring. Damir har nämnts i Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto och andra publikationer. Han reser mellan Förenade Arabemiraten, Turkiet, Ryssland och OSS som en digital nomad. Damir tog en kandidatexamen i fysik, som han tror har gett honom de kritiska tänkande färdigheter som behövs för att bli framgångsrik i det ständigt föränderliga landskapet på internet.
