Karibu tena kwenye sehemu ya pili ya mjadala wetu wa kuvutia na ChatGPT. Ndani ya sehemu ya kwanza ya mazungumzo yetu, tulijadili dhima ya ukusanyaji wa data, dokezo na umuhimu wa Binadamu-katika-kitanzi katika mafunzo ya Lugha Miundo Mikubwa. Sasa tutazungumza kuhusu changamoto, upendeleo unaokabiliwa na mafunzo ya miundo ya AI, matumizi yao na jinsi miundo ya hali ya juu ya AI inavyoathiri wanadamu kwa ujumla.
- Mifumo inayotegemea kanuni: Hizi zinahusisha kuunda sheria maalum ambazo mashine hufuata ili kufafanua data. Kwa mfano, sheria inaweza kuwa kuweka lebo maandishi yoyote ambayo yanaonekana kama anwani ya barua pepe (kwa mfano, ina alama ya '@') kama 'Barua pepe'.
- Miundo ya Kujifunza ya Mashine: Miundo ya kujifunza kwa mashine iliyofunzwa mapema inaweza kutumika kufafanua data mpya. Kwa mfano, modeli ya utambuzi wa huluki iliyopewa mafunzo mapema inaweza kutumika kutambua na kuweka lebo kwenye maandishi.
- Kujifunza kwa Amilifu: Kwa njia hii, modeli ya kujifunza kwa mashine inafunzwa mwanzoni kwa kundi dogo la data iliyofafanuliwa kwa mikono. Kisha, modeli hiyo inabainisha data ambayo inaaminika zaidi, na maelezo haya yanathibitishwa na kusahihishwa na wafafanuzi wa kibinadamu. Muundo huo umefunzwa tena na mkusanyiko huu mkubwa wa data na mchakato unarudiwa.
- Udhibiti dhaifu: Hapa, wachambuzi wengi dhaifu (ambao wanaweza kuwa mifumo inayozingatia sheria, kutafuta umati, utabiri, n.k.) hutumiwa kuweka data lebo. Ingawa kila kichambuzi dhaifu si kamilifu, lebo zao zilizounganishwa zinaweza kutoa ukadiriaji mzuri wa kufunza muundo wa awali.
- Kuhamisha Mafunzo: Mbinu hii hutumia kielelezo ambacho kimefunzwa juu ya kazi moja na kuitumia kwa kazi nyingine inayohusiana. Kwa mfano, kielelezo kilichofunzwa kutambua vitu kwenye picha kinaweza kutumika kama mahali pa kuanzia kwa kielelezo kilichoundwa kutambua aina mahususi za vitu.
Ingawa ufafanuzi wa kiotomatiki unaweza kuwa zana yenye nguvu, ni muhimu kukumbuka kuwa sio kamili kila wakati, na ubora unaweza kutofautiana kulingana na njia iliyotumiwa na ugumu wa kazi. Kunaweza kuwa na makosa kutokana na upendeleo katika sheria za awali au seti ya mafunzo, na kazi ngumu mara nyingi bado zinahitaji uangalizi wa kibinadamu. Kwa hivyo, mchanganyiko wa maelezo ya kiotomatiki na ya mwongozo (mafunzo yanayosimamiwa nusu) mara nyingi ndiyo njia bora zaidi ya seti kubwa za data.
- Utofauti wa Data na Uwakilishi: Kuhakikisha kwamba data iliyokusanywa inajumuisha matukio mbalimbali na kuwakilisha kwa usahihi hali halisi ya ulimwengu ni changamoto. Kwa mfano, muundo wa utambuzi wa picha unahitaji picha zilizo na mwanga tofauti, mielekeo na mandharinyuma.
- Faragha ya Data na Maadili: Kuheshimu haki za faragha na kuzingatia miongozo ya maadili wakati wa kukusanya data ni muhimu. Kuficha utambulisho wa data ya mgonjwa katika AI ya huduma ya afya huhakikisha faragha bila kuathiri matumizi yake kwa mafunzo ya mfano.
- Ubora wa Data: Data ya ubora wa juu ni muhimu; data yenye kelele, isiyo na maana au isiyo sahihi inaweza kuathiri vibaya utendakazi wa muundo. Data ya mitandao ya kijamii, yenye misimu, chapa na matumizi ya lugha yasiyolingana, huleta changamoto kwa mafunzo ya uchanganuzi wa hisia.
- Ubora na Uthabiti wa Vidokezo: Kuhakikisha ufafanuzi sahihi na thabiti ni ngumu. Katika uainishaji wa picha, wafafanuzi tofauti wanaoweka alama za kitu kimoja kwa njia tofauti wanaweza kuchanganya kielelezo wakati wa mafunzo.
- Muda na Gharama: Ufafanuzi wa mwongozo unatumia muda na ni ghali, hasa kwa seti kubwa za data. Kwa usindikaji wa lugha asilia, wafafanuzi huhitaji muda na utaalamu wa lugha ili kuelewa muktadha wa maandishi.
- Uwezeshaji: Kuongeza mchakato wa ufafanuzi huku ukidumisha ubora ni changamoto. Miundo ya lugha mara nyingi huhitaji mabilioni ya mifano, hivyo kuhitaji uratibu kati ya timu kubwa ya wafafanuzi na kuhakikisha uwiano katika ufafanuzi.
- Utata wa Kuweka lebo: Lebo sahihi zinaweza kuwa za kibinafsi na wazi kwa tafsiri. Wachambuzi wanaweza kuwa na maoni tofauti kuhusu kazi za uchanganuzi wa maoni, na hivyo kusababisha kazi tofauti za lebo kwa maandishi sawa.
- Data Nyeti: Kushughulikia data nyeti, kama vile rekodi za matibabu au fedha, kunahitaji tahadhari zaidi. Wachambuzi wanaweza kuhitaji mafunzo maalum au uidhinishaji ili kushughulikia data hii ipasavyo na kuhakikisha ulinzi wake.
Kushughulikia changamoto hizi mara nyingi kunahitaji mchanganyiko wa upangaji bora wa mradi, miongozo iliyo wazi kwa wakusanyaji na wachambuzi wa data, matumizi ya zana otomatiki inapowezekana, na mfumo thabiti wa kudhibiti ubora.
- Sawazisha Seti ya Data: Rekebisha mkusanyiko wa data kuwa na uwakilishi sawa wa madarasa tofauti.
- Tumia Algorithms ya Kupunguza Upendeleo: Tumia mbinu iliyoundwa ili kupunguza upendeleo katika utabiri wa mfano.
- Tumia Faragha ya Tofauti: Ongeza kelele kwenye data ili kulinda sifa nyeti.
- Tekeleza Usanifu wa Muundo wa Bias-Aware: Rekebisha modeli ukizingatia kupunguza upendeleo.
- Ajiri Mapitio na Miongozo ya Kibinadamu: Wakaguzi hufuata miongozo inayoagiza kutopendelea kikundi chochote wakati wa kurekebisha vizuri.
- Anzisha Kipindi Kinachoendelea cha Maoni: Mwingiliano wa mara kwa mara na wakaguzi huruhusu ujifunzaji unaoendelea na urekebishaji wa upendeleo.
Kumbuka, kuondoa kabisa upendeleo ni changamoto, lakini hatua hizi zinaweza kusaidia kupunguza.
- Kizazi cha Maudhui: Wanaweza kusaidia katika kuzalisha maudhui kama vile makala, ripoti na barua pepe.
- Huduma ya Wateja: Zinaweza kutumika katika chatbots na wasaidizi pepe ili kubadilisha usaidizi wa wateja kiotomatiki.
- Tafsiri ya Lugha: Wanaweza kusaidia katika kutafsiri maandishi kati ya lugha tofauti.
- Mafunzo: Wanaweza kutoa maelezo juu ya masomo mbalimbali, kusaidia katika elimu.
- Uandishi wa Kanuni: Wanaweza kusaidia katika kuandika msimbo, kusaidia maendeleo ya programu.
- Uuzaji na Utangazaji: Wanaweza kutoa maudhui ya ubunifu kwa ajili ya kampeni za masoko.
- Upatikanaji: Wanaweza kusaidia katika kutoa matamshi kwa programu-tumizi za maandishi-hadi-hotuba.
- Uendeshaji wa Kazi: Kazi za kawaida na za kawaida, haswa katika sekta kama vile utengenezaji, usafirishaji, na kazi ya ukarani, zinaweza kuwa za kiotomatiki, na kusababisha kuhamishwa kwa kazi.
- Uundaji wa Ajira Mpya: Kwa upande mzuri, kuongezeka kwa AI kungeunda majukumu mapya ambayo hayakuwepo hapo awali, kama vile wataalamu wa AI, wachanganuzi wa data, wahandisi wa kujifunza kwa mashine, na majukumu katika maadili na sera ya AI.
- Mabadiliko ya kazi: Ajira nyingi zitabadilishwa badala ya kuondolewa, na AI itachukua vipengele vya kawaida vya kazi, kuwaweka huru wafanyakazi kuzingatia kazi ngumu zaidi na ubunifu.
- Shift ya Mahitaji ya Ustadi: Kutakuwa na ongezeko la mahitaji ya ujuzi wa kidijitali na uelewa wa AI, ambayo inaweza kusababisha pengo la ujuzi katika muda mfupi.
Kwa hivyo, ingawa AI bila shaka itavuruga soko la ajira, pia inatoa fursa za ajira mpya na ongezeko la uzalishaji.
- Ukosefu wa Uelewa: Aina za AI hazielewi muktadha au dhana kwa njia sawa na wanadamu. Wanatambua ruwaza katika data lakini hawaelewi maana ya msingi.
- Utegemezi wa Data: Wanahitaji kiasi kikubwa cha data kwa mafunzo. Ikiwa data ina upendeleo, haijakamilika, au ya ubora duni, utendakazi wa muundo unaweza kuathiriwa pakubwa.
- Ujumla: Miundo iliyofunzwa kuhusu kazi au seti maalum za data mara nyingi hutatizika kujumlisha ujifunzaji wao kwa matukio mapya, yasiyoonekana.
- Ufafanuzi: Mara nyingi ni vigumu kuelewa ni kwa nini miundo fulani (hasa miundo ya kujifunza kwa kina) imefanya maamuzi maalum, na kusababisha ukosefu wa uwazi au ufasiri.
- Uthabiti: Miundo ya AI inaweza kuwa nyeti kwa mabadiliko madogo katika data ya ingizo (kelele, upotoshaji) na huenda isifanye kazi kwa kutegemewa katika hali zote.
- Wasiwasi wa Kimaadili: Maombi ya AI yanaweza kusababisha maswala ya faragha, matumizi mabaya yanayoweza kutokea, au upendeleo usio na nia, na hivyo kuibua masuala ya kimaadili na kisheria.
Kufikia ukomo wa maarifa yangu mnamo Septemba 2021, AI imepiga hatua kubwa katika uelewaji wa muktadha, haswa kwa ukuzaji wa miundo ya kisasa ya lugha kama vile GPT-3 na GPT-4. Miundo hii inaweza kutoa maandishi yanayofanana na binadamu kulingana na ingizo wanayopokea na uelewa wao wa ndani wa uhusiano kati ya maneno na dhana.
Hata hivyo, ni muhimu kutambua kwamba "ufahamu" huu ni tofauti na ufahamu wa kibinadamu. Mifumo ya AI, kama ilivyo sasa, haina fahamu, kujitambua, au kina sawa cha ujuzi wa uzoefu ambao wanadamu wanayo. Wanafasiri muktadha kulingana na ruwaza katika data, si juu ya uzoefu hai au ufahamu angavu wa nuance. Kwa hivyo, uelewa wao wa muktadha kimsingi ni tofauti na wetu.
Kwa mfano, ingawa AI inaweza kutoa jibu kwa swali kuhusu uzoefu wa kibinafsi, kama vile "ulijisikiaje siku yako ya kwanza shuleni?", inafanya hivyo kulingana na ruwaza katika data ambayo ilifunzwa, si kwa uzoefu wowote wa kibinafsi au hisia iliyo nayo. AI haina hisia au uzoefu wa kibinafsi.
Kwa upande wa siku zijazo, ni ngumu kusema. Maendeleo katika utafiti na ukuzaji wa AI yanaendelea kwa kasi ya haraka, lakini hatua kubwa kutoka kwa utambuzi wa muundo hadi uelewa na fahamu halisi kama za binadamu ni kubwa sana, na bado hatujui ikiwa inawezekana au jinsi ingepatikana. Hata kama mifumo ya AI itakuwa ya kisasa zaidi katika ukalimani muktadha, hii haimaanishi kuwa wana ufahamu kama wa kibinadamu kuihusu.
- Kuboresha uelewa wa lugha asilia na kizazi: AI ya mazungumzo zaidi kama ya kibinadamu na tafsiri bora za kiotomatiki.
- Uadilifu wa AI, kuelezeka, na uwazi: Mbinu za kuelewa ufanyaji maamuzi wa AI, kuhakikisha usawa, na kukuza uwazi.
- AI katika huduma ya afya: Utambuzi ulioimarishwa wa ugonjwa, utabiri wa matokeo ya mgonjwa, na matibabu ya kibinafsi kupitia AI.
- Mafunzo ya kuimarisha na AI ya jumla: Mifumo ya AI inayoweza kubadilika zaidi ambayo inaweza kujifunza kazi mbalimbali na kukabiliana na hali mpya.
- AI na kompyuta ya quantum: Nguvu ya kukokotoa iliyoimarishwa inayowezesha miundo changamano zaidi na nyakati za mafunzo ya haraka zaidi.
- Mafunzo ya Shirikisho: Kujifunza kwa mashine ya kuhifadhi faragha ambayo hufunza miundo kwenye vifaa vingi bila kushiriki data.
