the self-destruction of ai: the future and challenges of machine translation
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
έρευνα του δρ ilya shumelov και της ομάδας του στο πανεπιστήμιο της οξφόρδης δείχνει ότι τα προβλήματα κατάρρευσης μοντέλων προκύπτουν σταδιακά όταν χρησιμοποιείται γενετικό λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης για μετάφραση. αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θα παρουσιάσουν τελικά ένα «αυτοκαταστροφικό» φαινόμενο όταν συνεχίσουν να βασίζονται στο περιεχόμενο κειμένου που δημιουργούν. οι ερευνητές διαπίστωσαν ότι μετά από επανειλημμένες ερωτήσεις, οι πληροφορίες εξόδου του μοντέλου ai σταδιακά απέκλιναν από την αυθεντικότητα και τελικά έγιναν άχρηστες ή ακόμα και εντελώς ανούσιες ασυναρτησίες.
αυτό το φαινόμενο "κατάρρευσης μοντέλου" συμβαίνει επειδή το μοντέλο ai βασίζεται υπερβολικά στο περιεχόμενο που δημιουργεί. όταν αυτό το περιεχόμενο μολύνεται και ενημερώνεται συνεχώς, τα δεδομένα εκπαίδευσης τελικά θα διαβρωθούν, καθιστώντας τις πληροφορίες εξόδου δυσνόητες. ο δρ. shumelov είπε ότι η κατάρρευση μοντέλου συμβαίνει πολύ γρήγορα και είναι δύσκολο να εντοπιστεί, γεγονός που την κάνει να επηρεάζει αθόρυβα διάφορα δεδομένα στα αρχικά στάδια και σταδιακά οδηγεί σε μείωση της ποικιλίας των πληροφοριών εξόδου, ακόμη και σε επιδείνωση της απόδοσης ορισμένων δεδομένα καλύπτει βελτιώσεις σε άλλα δεδομένα.
η εμφάνιση αυτού του φαινομένου σημαίνει ότι η τεχνολογία ai αντιμετωπίζει νέες προκλήσεις. εάν τα δεδομένα που δημιουργούνται από τον άνθρωπο φιλτράρονται γρήγορα και εξακολουθούν να συμβαίνουν προβλήματα σύγκρουσης μοντέλων, τότε η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να «αυτοκαταστρέφεται». αυτό όχι μόνο θα έχει τεράστιο αντίκτυπο στο διαδίκτυο, αλλά μπορεί επίσης να εμποδίσει την ανάπτυξη άλλων τομέων.
για να λύσουν αυτό το πρόβλημα, οι ερευνητές πρότειναν μια βασική λύση: να διασφαλίσουν ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να έχουν αποτελεσματική πρόσβαση σε υπάρχον περιεχόμενο που δεν δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη και να εισάγουν συνεχώς νέο περιεχόμενο που δημιουργείται από τον άνθρωπο. μόνο με αυτόν τον τρόπο η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να διατηρήσει την ανάπτυξη και την πρόοδό της και να παρέχει στους ανθρώπους πιο ακριβείς και πολύτιμες μεταφραστικές υπηρεσίες.
αυτό το φαινόμενο «κατάρρευσης μοντέλου» μας υπενθυμίζει ότι το μέλλον της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί εξισορρόπηση και συντονισμό της κατεύθυνσης ανάπτυξης διαφόρων τομέων. ταυτόχρονα, πρέπει να συνεχίσουμε να μελετάμε πώς να κάνουμε την τεχνολογία ai πιο αυτόνομη και ανθρώπινη, ώστε να μπορεί πραγματικά να απελευθερώσει την αξία της στην επικοινωνία και τη δημιουργία.