18/02/2024 15:08 read

Ghi chú từ Davos: 10 điều bạn nên biết về AI

Sau đây là bài viết của khách từ John deVadoss.

p>Davos vào tháng 1 năm 2024 chỉ xoay quanh một chủ đề – AI.

p>Các nhà cung cấp đang rao bán AI; các quốc gia có chủ quyền đang chào hàng cơ sở hạ tầng AI của họ; liên chính phủb>/b>các tổ chức đang cân nhắc về ý nghĩa pháp lý của AI; các lãnh đạo công ty đang thổi phồng lời hứa về AI; những người khổng lồ chính trị đang tranh luận về ý nghĩa an ninh quốc gia của AI; và hầu hết mọi người bạn gặp trên Promenade chính đều có tài hùng biện về AI.

p>Tuy nhiên, vẫn có một sự do dự ngầm: Đây có phải là sự thật không? Sau đây là 10 điều bạn nên biết về AI – mặt tốt, mặt xấu và mặt xấu – được tổng hợp từ một số bài thuyết trình của tôi vào tháng trước tại Davos.

ol class="ol1">li>Thuật ngữ chính xác là AI sáng tạo. Tại sao có tính sáng tạo? Trong khi các làn sóng đổi mới về AI trước đây đều dựa trên việc học các mẫu từ bộ dữ liệu và có thể nhận ra các mẫu này trong việc phân loại dữ liệu đầu vào mới, thì làn sóng đổi mới này dựa trên việc học các mô hình lớn (còn gọi là 'bộ sưu tập các mẫu') và có thể sử dụng các mô hình này để tạo văn bản, video, âm thanh và các nội dung khác một cách sáng tạo./li>li>Không, AI sinh sản không gây ảo giác. Khi các mô hình lớn đã được đào tạo trước đây được yêu cầu tạo nội dung, chúng không phải lúc nào cũng chứa các mẫu hoàn chỉnh đầy đủ để chỉ đạo việc tạo nội dung; trong những trường hợp mà các mẫu đã học chỉ được hình thành một phần, các mô hình không có lựa chọn nào khác ngoài việc 'điền vào chỗ trống', dẫn đến những gì chúng ta quan sát được gọi là ảo giác./li>li>Như một số bạn có thể đã nhận thấy, kết quả đầu ra được tạo ra không nhất thiết phải lặp lại. Tại sao? Bởi vì việc tạo ra nội dung mới từ các mẫu đã học một phần liên quan đến một số tính ngẫu nhiên và về cơ bản là một hoạt động ngẫu nhiên, đây là một cách nói hoa mỹ rằng các kết quả đầu ra của AI tạo ra không mang tính quyết định./li>li>Trên thực tế, việc tạo nội dung không mang tính xác định đã tạo tiền đề cho đề xuất giá trị cốt lõi trong việc áp dụng AI có khả năng tạo ra. Điểm hấp dẫn của việc sử dụng nằm ở những tình huống sử dụng có liên quan đến sự sáng tạo; nếu không có nhu cầu hoặc yêu cầu về tính sáng tạo thì kịch bản đó rất có thể không phải là kịch bản thích hợp cho AI sáng tạo. Sử dụng điều này như một test giấy quỳ./li>li>Sáng tạo trong phạm vi nhỏ mang lại mức độ chính xác rất cao; việc sử dụng AI tổng quát trong lĩnh vực phát triển phần mềm để phát ra mã mà sau đó nhà phát triển sử dụng là một ví dụ tuyệt vời. Sự sáng tạo trong phạm vi rộng buộc các mô hình AI tổng hợp phải lấp đầy những khoảng trống rất lớn; Đây là lý do tại sao bạn có xu hướng nhìn thấy những trích dẫn sai khi bạn yêu cầu viết một bài nghiên cứu./li>li>Nói chung, phép ẩn dụ cho AI có tính tổng quát nói chung là Oracle ở Delphi. Những lời tiên tri rất mơ hồ; tương tự như vậy, các kết quả đầu ra của AI có thể không nhất thiết phải được kiểm chứng. Đặt câu hỏi về AI sáng tạo; không ủy thác các hành động giao dịch cho AI sáng tạo. Trên thực tế, phép ẩn dụ này vượt xa AI có tính tổng quát đối với tất cả AI./li>li>Nghịch lý thay, các mô hình AI có thể tạo ra có thể đóng một vai trò rất quan trọng trong lĩnh vực khoa học và kỹ thuật bất chấp việc những mô hình này thường không gắn liền với sự sáng tạo nghệ thuật. Chìa khóa ở đây là ghép nối một mô hình AI tổng quát với một hoặc nhiều trình xác thực bên ngoài nhằm lọc các đầu ra của mô hình và để mô hình sử dụng các đầu ra đã được xác minh này làm đầu vào nhắc nhở mới cho các chu kỳ sáng tạo tiếp theo, cho đến khi hệ thống kết hợp tạo ra kết quả như ý./li>li>Việc sử dụng rộng rãi AI sáng tạo tại nơi làm việc sẽ dẫn đến Sự chia rẽ lớn thời hiện đại; giữa những người sử dụng AI tạo sinh để cải thiện khả năng sáng tạo và sản phẩm của họ theo cấp số nhân, và những người từ bỏ quá trình suy nghĩ của họ để sử dụng AI tạo sinh, và dần dần trở nên bị gạt sang một bên và chắc chắn phải nghỉ phép./li>li> Cái gọi là mô hình công cộng hầu hết đều bị vấy bẩn. Bất kỳ mô hình nào đã được đào tạo trên internet công cộng đều đã được đào tạo về nội dung ở các phần cuối của web, bao gồm cả web tối và hơn thế nữa. Điều này có ý nghĩa nghiêm trọng: một là các mô hình có thể đã được đào tạo về nội dung bất hợp pháp và thứ hai là các mô hình có thể đã bị nội dung ngựa trojan xâm nhập./li>li>Khái niệm về đường ray bảo vệ cho AI sáng tạo là sai lầm nghiêm trọng. Như đã nêu ở điểm trước, khi các mô hình bị nhiễm độc, hầu như luôn có những cách sáng tạo để thúc đẩy các mô hình vượt qua cái gọi là rào chắn bảo vệ. Chúng ta cần một cách tiếp cận tốt hơn; một cách tiếp cận an toàn hơn; một điều dẫn đến niềm tin của công chúng vào AI sáng tạo./li>/ol>p>Khi chúng ta chứng kiến việc sử dụng và lạm dụng AI tạo sinh, chúng ta bắt buộc phải hướng nội và nhắc nhở bản thân rằng AI là một công cụ, không hơn không kém, và nhìn về phía trước để đảm bảo rằng chúng ta định hình các công cụ của mình một cách phù hợp, kẻo công cụ của chúng tôi định hình chúng tôi.

p>Bài đăng xuất hiện đầu tiên trên WebGiaCoin.

Theo Cryptoslate

Chia sẻ bài viết này với bạn bè qua Facebook / Zalo / Telegram: