Tämä tilanne pakottaa tutkijat ja yritykset etsimään vaihtoehtoja, erityisesti synteettisiä tietoja, joita IA tuottaa itse. Vaikka tämä ratkaisu vaikuttaa lupaavalta, se herättää suuria kysymyksiä tulevien mallien laadusta ja luotettavuudesta.
Inhimillisten tietojen loppu: käännekohta IA:lle
Nykyajan IA-mallit, kuten ChatGPT tai Bard, vaativat valtavia määriä tietoja toimiakseen. Nämä tiedot saadaan kirjoista, tieteellisistä artikkeleista, verkkokeskusteluista ja muista lähteistä. Kuitenkin tietotarpeiden eksponentiaalinen kasvu on johtanut laadukkaiden resurssien puutteeseen.Elon Musk on äskettäin todennut, että kaikki inhimilliset tiedot on käytetty IA:iden kouluttamiseen, ja tämä raja saavutettiin viime vuonna. Tämän seurauksena ollaan tilanteessa, jota kutsutaan "mallin romahtamiseksi", eli model collapse. Tämä rajoitus pakottaa tutkijat miettimään uudelleen älykkäiden järjestelmien oppimismenetelmiä.
Synteettiset tiedot: riskialtis ratkaisu
Synteettiset tiedot, joita IA tuottaa, näyttävät olevan elinkelpoinen vaihtoehto. Ne mahdollistavat kustannusten vähentämisen ja yksityisyysongelmien välttämisen. Esimerkiksi startup Writer on kuudenkertaistanut Palmyra X 004 -mallinsa koulutuskustannukset tämän menetelmän avulla.Kuitenkin tämä lähestymistapa sisältää riskejä. Synteettisillä tiedoilla koulutetut IA:t voivat tuottaa virheellisiä tuloksia, ilmiö, jota kutsutaan "hallusinaatioksi". Lisäksi nämä tiedot voivat vahvistaa alkuperäisten mallien ennakkoluuloja, mikä vaarantaa niiden luotettavuuden.
Seuraukset IA:n tulevaisuudelle
Synteettisten tietojen kasvava käyttö voi johtaa IA-mallien laadun heikkenemiseen. Stanfordin yliopiston tutkijat ovat osoittaneet, että yli 50 % synteettisillä tiedoilla koulutetut mallit tekevät enemmän faktavirheitä.Lisäksi tämä riippuvuus synteettisistä tiedoista voi rajoittaa IA:iden luovuutta. Mallit saattavat jäädä paikalleen, toistaen samoja kaavoja ilman innovaatioita. Tämä tilanne voi pakottaa yritykset tarkistamaan kehitysstrategioitaan.
Kohti tiivistä yhteistyötä ja tiukempaa sääntelyä
Näiden haasteiden edessä yritykset saattavat kääntyä kohti kompaktimpia ja erikoistuneempia malleja. Yhteistyö organisaatioiden välillä, jotta voitaisiin jakaa todellisia tietoja, voi myös tulla välttämättömäksi.Samaan aikaan tiukempia sääntelykehyksiä on kehitettävä synteettisten tietojen käytön säätelemiseksi. Näiden toimenpiteiden tavoitteena on rajoittaa tähän käytäntöön liittyviä eettisiä ja teknisiä riskejä.