歡迎回到我們與 ChatGPT 進行的精彩討論的第二部分。 在裡面 我們談話的最初部分，我們討論了數據收集、註釋的作用以及人機交互在訓練語言大型模型中的重要性。 我們現在將討論訓練人工智能模型時面臨的挑戰、偏見、它們的應用以及先進的人工智能模型如何影響人類。
- 基於規則的系統： 這些涉及創建機器遵循的特定規則來註釋數據。 例如，規則可以是將任何看起來像電子郵件地址（例如，包含“@”符號）的文本標記為“電子郵件”。
- 機器學習模型： 預先訓練的機器學習模型可用於註釋新數據。 例如，預訓練的命名實體識別模型可用於識別和標記文本中的實體。
- 主動學習： 在這種方法中，機器學習模型最初是用一小批手動註釋的數據進行訓練的。 然後，模型註釋它最有信心的數據，並且這些註釋由人類註釋者驗證和糾正。 使用這個更大的數據集重新訓練模型，並重複該過程。
- 監管薄弱： 這裡，使用多個弱註釋器（可以是基於規則的系統、眾包、啟發式等）來標記數據。 儘管每個弱註釋器都是不完美的，但它們的組合標籤可以為訓練初始模型提供良好的近似值。
- 遷移學習： 這種方法利用已針對一項任務進行訓練的模型，並將其應用於另一項相關任務。 例如，經過訓練以識別圖像中的對象的模型可以用作設計用於識別特定類型對象的模型的起點。
雖然自動註釋可以是一個強大的工具，但重要的是要記住它並不總是完美的，並且質量可能會根據所使用的方法和任務的複雜性而有所不同。 由於初始規則或訓練集的偏差可能會出現錯誤，並且複雜的任務通常仍然需要人工監督。 因此，自動和手動註釋的組合（半監督學習）通常是大型複雜數據集的最佳方法。
- 數據多樣性和代表性： 確保收集的數據涵蓋不同的場景並準確地代表現實世界的條件具有挑戰性。 例如，圖像識別模型需要具有不同光照、方向和背景的圖像。
- 數據隱私和道德： 在收集數據時尊重隱私權並遵守道德準則至關重要。 在醫療保健人工智能中對患者數據進行匿名化可以確保隱私，同時又不會影響模型訓練的實用性。
- 數據質量： 高質量的數據至關重要； 嘈雜、不相關或不正確的數據會對模型性能產生負面影響。 社交媒體數據中存在俚語、拼寫錯誤和不一致的語言使用，給情感分析訓練帶來了挑戰。
- 註釋質量和一致性： 確保註釋準確一致是很複雜的。 在圖像分類中，不同的註釋器對同一對象進行不同的標記可能會在訓練過程中混淆模型。
- 時間和費用： 手動註釋既耗時又昂貴，尤其是對於大型數據集。 對於自然語言處理，註釋者需要大量時間和語言專業知識來理解文本的上下文。
- 可擴展性： 在保持質量的同時擴展註釋過程具有挑戰性。 語言模型通常需要數十億個示例，需要大型註釋者團隊之間的協調並確保註釋之間的一致性。
- 標籤歧義： 正確的標籤可能是主觀的並且可以解釋。 註釋者可能對情感分析任務有不同的看法，導致同一文本的標籤分配不同。
- 敏感數據： 處理醫療或財務記錄等敏感數據需要採取額外的預防措施。 註釋者可能需要專門的培訓或認證才能正確處理這些數據並確保其受到保護。
應對這些挑戰通常需要結合良好的項目規劃、數據收集者和註釋者的明確指南、盡可能使用自動化工具以及強大的質量控制系統。
- 平衡數據集： 調整數據集以使不同類別具有相同的表示。
- 使用偏差緩解算法： 採用旨在減少模型預測偏差的技術。
- 應用差異隱私： 向數據添加噪音以保護敏感屬性。
- 執行偏差感知模型微調： 考慮偏差緩解來調整模型。
- 採用人工審查和指南： 審閱者遵循指導方針，指示在微調期間不要偏袒任何群體。
- 建立持續的反饋循環： 與審稿人的定期互動可以持續學習和糾正偏見。
請記住，完全消除偏見具有挑戰性，但這些步驟可以幫助減少偏見。
- 內容生成： 他們可以幫助生成文章、報告和電子郵件等內容。
- 客戶服務： 它們可用於聊天機器人和虛擬助理，以實現客戶支持自動化。
- 語言翻譯： 他們可以幫助在不同語言之間翻譯文本。
- 輔導： 他們可以提供各種主題的解釋，幫助教育。
- 代碼編寫： 他們可以協助編寫代碼，幫助軟件開發。
- 市場營銷和廣告： 他們可以為營銷活動生成創意內容。
- 無障礙： 它們可以幫助生成文本到語音應用程序的語音。
- 作業自動化： 日常和平凡的任務，特別是在製造、物流和文書工作等領域，可以實現自動化，從而導致工作崗位流失。
- 創造新的就業機會： 從積極的一面來看，人工智能的興起將創造以前不存在的新角色，例如人工智能專家、數據分析師、機器學習工程師以及人工智能道德和政策領域的角色。
- 工作轉型： 隨著人工智能接管工作的常規方面，許多工作將被改變而不是被消除，使員工能夠專注於更複雜和更具創造性的任務。
- 技能需求轉變： 對數字技能和對人工智能的理解的需求將會增加，這可能會導致短期內的技能差距。
因此，雖然人工智能無疑會擾亂就業市場，但它也提供了新的就業機會和提高生產力的機會。
- 缺乏了解： 人工智能模型不像人類那樣理解上下文或概念。 他們識別數據中的模式，但不理解潛在的含義。
- 數據依賴： 他們需要大量數據進行訓練。 如果數據有偏差、不完整或質量差，模型的性能可能會受到顯著影響。
- 概括： 在特定任務或數據集上訓練的模型通常很難將其學習推廣到新的、未見過的場景。
- 可解釋性： 通常很難理解為什麼某些模型（尤其是深度學習模型）會做出特定的決策，從而導致缺乏透明度或可解釋性。
- 堅固性： 人工智能模型可能對輸入數據的微小變化（噪聲、失真）敏感，並且可能無法在所有條件下可靠地執行。
- 道德問題： 人工智能應用程序可能會導致隱私問題、潛在的濫用或無意的偏見，從而引發道德和法律問題。
截至 2021 年 3 月我的知識截止點，人工智能在上下文理解方面取得了重大進展，特別是隨著 GPT-4 和 GPT-XNUMX 等複雜語言模型的開發。 這些模型可以根據它們收到的輸入以及它們對單詞和概念之間關係的內部理解來生成類似人類的文本。
然而，值得注意的是，這種“理解”與人類的理解不同。 目前存在的人工智能係統不具備人類的意識、自我意識或經驗知識的深度。 他們根據數據模式來解釋上下文，而不是根據生活經驗或對細微差別的直覺把握。 因此，他們對語境的理解與我們有著根本的不同。
例如，雖然人工智能可以對有關個人經歷的問題做出回答，例如“你第一天上學感覺如何？”，但它是根據所訓練的數據模式來做出反應的，而不是根據任何數據模式。個人經歷或情感。 人工智能沒有感情或個人經歷。
就未來而言，很難說。 人工智能研究和開發的進展持續快速，但從模式識別到真正的類人理解和意識的飛躍是一個巨大的飛躍，我們還不知道這是否可能或如何實現。 即使人工智能係統在解釋上下文方面變得更加複雜，但這並不一定意味著它們對上下文有類似人類的理解。
- 改進的自然語言理解和生成： 更加人性化的對話式人工智能和更好的自動化翻譯。
- 人工智能的公平性、可解釋性和透明度： 理解人工智能決策、確保公平和提高透明度的技術。
- 人工智能在醫療保健領域的應用： 通過人工智能增強疾病診斷、患者結果預測和個性化治療。
- 強化學習和通用人工智能： 適應性更強的人工智能係統可以學習各種任務並適應新情況。
- 人工智能和量子計算： 計算能力增強，可實現更複雜的模型和更快的訓練時間。
- 聯邦學習： 保護隱私的機器學習，可在多個設備上訓練模型而不共享數據。
