ברוך הבא חזרה לחלק השני של הדיון המרתק שלנו עם ChatGPT. בתוך ה קטע ראשוני של השיחה שלנו, דנו בתפקיד איסוף הנתונים, ההערה והחשיבות של Human-in-the-loop בהכשרת מודלים גדולים של שפות. כעת נדבר על האתגרים, ההטיה העומדת בפניהם בעת אימון מודלים של AI, היישום שלהם וכיצד מודלים מתקדמים AI משפיעים על בני אדם באופן כללי.
- מערכות מבוססות כללים: אלה כוללים יצירת כללים ספציפיים שהמכונה עוקבת אחריהם כדי להוסיף הערות לנתונים. לדוגמה, כלל יכול להיות לתייג כל טקסט שנראה כמו כתובת דוא"ל (למשל, מכיל סמל '@') בתור 'דוא"ל'.
- מודלים של למידת מכונה: ניתן להשתמש במודלים של למידת מכונה שהוכשרו מראש כדי להוסיף הערות לנתונים חדשים. לדוגמה, ניתן להשתמש במודל זיהוי ישויות בשם מאומן מראש כדי לזהות ולתווי ישויות בטקסט.
- למידה פעילה: בשיטה זו, מודל למידת מכונה מאומן תחילה עם אצווה קטנה של נתונים עם הערות ידנית. לאחר מכן, המודל מציין את הנתונים שהוא הכי בטוח לגביהם, וההערות הללו מאומתות ומתוקנות על ידי כותבים אנושיים. המודל עובר הכשרה מחדש עם מערך הנתונים הגדול יותר והתהליך חוזר על עצמו.
- פיקוח חלש: כאן, משתמשים במספר מפרשים חלשים (שיכולים להיות מערכות מבוססות כללים, מיקור המונים, היוריסטיות וכו') כדי לתייג נתונים. למרות שכל מציין חלש אינו מושלם, התוויות המשולבות שלו יכולות לספק קירוב טוב לאימון מודל ראשוני.
- העברת למידה: גישה זו ממנפת מודל שהוכשר במשימה אחת ומיישמת אותו במשימה קשורה אחרת. לדוגמה, מודל שאומן לזהות אובייקטים בתמונות יכול לשמש כנקודת מוצא למודל שנועד לזהות סוגים ספציפיים של אובייקטים.
הערה אוטומטית אמנם יכולה להיות כלי רב עוצמה, אבל חשוב לזכור שהיא לא תמיד מושלמת, והאיכות יכולה להשתנות בהתאם לשיטה שבה נעשה שימוש ומורכבות המשימה. יכולות להיות שגיאות עקב הטיה בכללים הראשוניים או בסט ההדרכה, ומשימות מורכבות לרוב עדיין דורשות פיקוח אנושי. לפיכך, שילוב של הערות אוטומטיות וידניות (למידה מפוקחת למחצה) היא לרוב הגישה הטובה ביותר עבור מערכי נתונים גדולים ומורכבים.
- גיוון נתונים וייצוגיות: להבטיח שהנתונים שנאספו מקיפים תרחישים מגוונים ומייצגים במדויק את תנאי העולם האמיתי היא מאתגרת. לדוגמה, מודל זיהוי תמונה דורש תמונות עם תאורה, כיוונים ורקעים מגוונים.
- פרטיות נתונים ואתיקה: כיבוד זכויות הפרטיות והקפדה על הנחיות אתיות בזמן איסוף נתונים הוא חיוני. אנונימיזציה של נתוני מטופלים בבינה מלאכותית של שירותי בריאות מבטיחה פרטיות מבלי לפגוע בתועלת שלה לאימון מודלים.
- איכות מידע: נתונים באיכות גבוהה חיוניים; נתונים רועשים, לא רלוונטיים או שגויים יכולים להשפיע לרעה על ביצועי המודל. נתוני מדיה חברתית, עם סלנג, שגיאות הקלדה ושימוש לא עקבי בשפה, מציבים אתגרים לאימון ניתוח סנטימנטים.
- איכות ועקביות הערות: הבטחת הערות מדויקות ועקביות היא מורכבת. בסיווג תמונה, כותבים שונים המסמנים את אותו אובייקט בצורה שונה יכולים לבלבל את המודל במהלך האימון.
- זמן ועלות: הערה ידנית גוזלת זמן ויקר, במיוחד עבור מערכי נתונים גדולים. עבור עיבוד שפה טבעית, כותבים דורשים זמן רב ומומחיות לשונית כדי להבין את ההקשר של הטקסט.
- מדרגיות: קנה המידה של תהליך ההערות תוך שמירה על איכות היא מאתגרת. מודלים של שפה דורשים לעתים קרובות מיליארדי דוגמאות, המחייבים תיאום בין צוות גדול של מפרשים והבטחת עקביות בין ההערות.
- עמימות תיוג: תוויות נכונות יכולות להיות סובייקטיביות ופתוחות לפרשנות. לכותבים עשויים להיות דעות שונות לגבי משימות ניתוח סנטימנטים, מה שמוביל להקצאות תווית שונות עבור אותו טקסט.
- מידע רגיש: טיפול בנתונים רגישים, כגון רשומות רפואיות או פיננסיות, מצריך אמצעי זהירות נוספים. כותבים עשויים להזדקק להכשרה או הסמכה מיוחדים כדי לטפל בנתונים האלה כראוי ולהבטיח את הגנתם.
התמודדות עם אתגרים אלו דורשת לעתים קרובות שילוב של תכנון פרויקט טוב, קווים מנחים ברורים לאוספי נתונים ומעריכים, שימוש בכלים אוטומטיים במידת האפשר ומערכת חזקה לבקרת איכות.
- איזון מערך הנתונים: התאם את מערך הנתונים כך שיהיה ייצוג שווה של מחלקות שונות.
- השתמש באלגוריתמים להפחתת הטיות: השתמש בטכניקות שנועדו להפחית הטיה בתחזיות המודל.
- החל פרטיות דיפרנציאלית: הוסף רעש לנתונים כדי להגן על תכונות רגישות.
- בצע כוונון עדין של מודל מודע להטיה: התאם את המודל בהתחשב בהפחתת הטיה.
- השתמש בסקירה ובהנחיות אנושיות: הסוקרים פועלים לפי הנחיות המורות לא להעדיף אף קבוצה במהלך כוונון עדין.
- צור לולאת משוב רציפה: אינטראקציה קבועה עם סוקרים מאפשרת למידה מתמשכת ותיקון הטיה.
זכור, ביטול מוחלט של הטיה הוא מאתגר, אך צעדים אלה יכולים לעזור להפחית אותה.
- יצירת תוכן: הם יכולים לעזור ביצירת תוכן כגון מאמרים, דוחות ואימיילים.
- שירות לקוחות: ניתן להשתמש בהם בצ'אט בוטים ובעוזרים וירטואליים כדי להפוך את תמיכת הלקוחות לאוטומטית.
- תרגום שפה: הם יכולים לעזור בתרגום טקסט בין שפות שונות.
- הדרכה: הם יכולים לספק הסברים בנושאים שונים, לעזור בחינוך.
- כתיבת קוד: הם יכולים לסייע בכתיבת קוד, סיוע לפיתוח תוכנה.
- שיווק ופרסום: הם יכולים לייצר תוכן יצירתי לקמפיינים שיווקיים.
- נגישות: הם יכולים לעזור ביצירת דיבור עבור יישומי טקסט לדיבור.
- אוטומציה של עבודה: משימות שגרתיות ושגרתיות, במיוחד במגזרים כמו ייצור, לוגיסטיקה ועבודה פקידותית, יכולות להיות אוטומטיות, מה שיוביל לעקירת עבודה.
- יצירת משרות חדשות: בצד החיובי, עליית הבינה המלאכותית תיצור תפקידים חדשים שלא היו קיימים קודם לכן, כמו מומחי בינה מלאכותית, מנתחי נתונים, מהנדסי למידת מכונה ותפקידים באתיקה ומדיניות של בינה מלאכותית.
- שינוי תפקיד: משרות רבות ישונו ולא יבוטלו, כאשר הבינה המלאכותית משתלטת על היבטים שגרתיים של העבודה, ומשחררת את העובדים להתמקד במשימות מורכבות ויצירתיות יותר.
- שינוי דרישת מיומנות: יהיה ביקוש מוגבר למיומנויות דיגיטליות ולהבנה של AI, מה שעלול להוביל לפער מיומנויות בטווח הקצר.
לכן, בעוד שבינה מלאכותית ללא ספק תשבש את שווקי העבודה, היא גם מציגה הזדמנויות למשרות חדשות ולפרודוקטיביות מוגברת.
- חוסר הבנה: מודלים של בינה מלאכותית לא מבינים הקשר או מושגים באותו אופן שבו בני אדם מבינים. הם מזהים דפוסים בנתונים אך אינם מבינים את המשמעות הבסיסית.
- תלות בנתונים: הם דורשים כמויות גדולות של נתונים לאימון. אם הנתונים מוטים, לא שלמים או באיכות ירודה, ביצועי המודל יכולים להיות מושפעים באופן משמעותי.
- הַכלָלָה: מודלים שהוכשרו על משימות או מערכי נתונים ספציפיים מתקשים לרוב להכליל את הלמידה שלהם לתרחישים חדשים, בלתי נראים.
- הסבר: לעתים קרובות קשה להבין מדוע מודלים מסוימים (במיוחד מודלים של למידה עמוקה) קיבלו החלטות ספציפיות, מה שהוביל לחוסר שקיפות או פרשנות.
- חסינות: מודלים של AI יכולים להיות רגישים לשינויים קלים בנתוני קלט (רעש, עיוות) וייתכן שלא יפעלו בצורה מהימנה בכל התנאים.
- דאגות אתיות: יישומי בינה מלאכותית עלולים להוביל לבעיות פרטיות, שימוש לרעה פוטנציאלי או הטיה לא מכוונת, מה שמעורר חששות אתיים ומשפטיים.
נכון להפסקת הידע שלי בספטמבר 2021, AI עשתה צעדים משמעותיים בהבנת הקשר, במיוחד עם פיתוח מודלים של שפה מתוחכמים כמו GPT-3 ו-GPT-4. מודלים אלו יכולים ליצור טקסט דמוי אנושי על סמך הקלט שהם מקבלים וההבנה הפנימית שלהם לגבי היחסים בין מילים ומושגים.
עם זאת, חשוב לציין ש"הבנה" זו שונה מהבנה אנושית. מערכות AI, כפי שהן קיימות כעת, אינן בעלות תודעה, מודעות עצמית או אותו עומק של ידע חוויתי שיש לבני אדם. הם מפרשים את ההקשר בהתבסס על דפוסים בנתונים, לא על חוויה חיה או תפיסה אינטואיטיבית של ניואנסים. לכן, הבנתם את ההקשר שונה מהותית משלנו.
לדוגמה, בעוד שבינה מלאכותית יכולה ליצור תגובה לשאלה על חוויה אישית, כגון "איך הרגשת ביום הראשון ללימודים?", היא עושה זאת בהתבסס על דפוסים בנתונים שעליהם הוא הוכשר, לא על שום ניסיון אישי או רגשות שיש לו. ל-AI אין רגשות או חוויות אישיות.
במונחים של העתיד, קשה לומר. ההתקדמות במחקר ופיתוח בינה מלאכותית נמשכת בקצב מהיר, אבל הקפיצה מזיהוי דפוסים להבנה ותודעה אמיתית דמוית אדם היא עצומה, ואנחנו עדיין לא יודעים אם זה אפשרי או איך זה יושג. גם אם מערכות בינה מלאכותית יהפכו מתוחכמות יותר בפירוש ההקשר, זה לא בהכרח אומר שיש להן הבנה כמו אנושית לגבי זה.
- שיפור הבנה ויצירת שפה טבעית: יותר בינה מלאכותית לשיחה דמוית אדם ותרגומים אוטומטיים טובים יותר.
- הוגנות בינה מלאכותית, יכולת הסבר ושקיפות: טכניקות להבנת קבלת החלטות בינה מלאכותית, הבטחת הוגנות וקידום שקיפות.
- AI בתחום הבריאות: אבחון מחלה משופר, חיזוי תוצאות המטופל וטיפול מותאם אישית באמצעות AI.
- למידת חיזוק ובינה מלאכותית כללית: מערכות בינה מלאכותיות ניתנות להתאמה שיכולות ללמוד מגוון משימות ולהסתגל למצבים חדשים.
- AI ומחשוב קוונטי: כוח חישוב מוגבר המאפשר מודלים מורכבים יותר וזמני אימון מהירים יותר.
- למידה מאוחדת: למידת מכונה משמרת פרטיות המאמנת דגמים על פני מספר מכשירים מבלי לשתף נתונים.
