l’autodestruction de l’ia : l’avenir et les défis de la traduction automatique
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les recherches menées par le dr ilya shumelov et son équipe de l'université d'oxford montrent que des problèmes d'effondrement des modèles apparaissent progressivement lors de l'utilisation d'un logiciel d'ia générative pour la traduction. ces modèles d’ia finiront par présenter un phénomène « autodestructeur » lorsqu’ils continueront à s’appuyer sur le contenu textuel qu’ils génèrent. les chercheurs ont découvert qu’après des requêtes répétées, les informations de sortie du modèle d’ia s’écartaient progressivement de l’authenticité et devenaient finalement un charabia sans valeur, voire complètement dénué de sens.
ce phénomène « d’effondrement du modèle » se produit parce que le modèle d’ia s’appuie trop sur le contenu qu’il génère. lorsque ce contenu est continuellement pollué et mis à jour, les données de formation finissent par être érodées, ce qui rend les informations de sortie difficiles à comprendre. le dr shumelov a déclaré que l'effondrement du modèle se produit très rapidement et est difficile à détecter, ce qui fait qu'il affecte discrètement diverses données dans les premiers stades et conduit progressivement à une réduction de la diversité des informations de sortie, voire à une détérioration des performances de certains. données. masque les améliorations dans d’autres données.
l’apparition de ce phénomène signifie que la technologie de l’ia est confrontée à de nouveaux défis. si les données générées par l’homme sont filtrées rapidement et que des problèmes de plantage du modèle continuent de se produire, alors l’ia pourrait s’autodétruire. cela aura non seulement un impact énorme sur internet, mais pourrait également entraver le développement d’autres domaines.
pour résoudre ce problème, les chercheurs ont proposé une solution clé : garantir que les modèles d’ia peuvent accéder efficacement au contenu existant non généré par l’ia et introduire continuellement de nouveaux contenus générés par l’homme. ce n’est qu’ainsi que l’ia pourra maintenir son développement et ses progrès et fournir aux humains des services de traduction plus précis et plus précieux.
ce phénomène d'« effondrement des modèles » nous rappelle que l'avenir de la technologie de l'intelligence artificielle nécessite d'équilibrer et de coordonner l'orientation du développement de divers domaines. dans le même temps, nous devons continuer à étudier comment rendre la technologie de l’ia plus autonome et plus humaine afin qu’elle puisse réellement libérer sa valeur dans la communication et la création.