欢迎回到我们与 ChatGPT 进行的精彩讨论的第二部分。 在里面 我们谈话的最初部分，我们讨论了数据收集、注释的作用以及人机交互在训练语言大型模型中的重要性。 我们现在将讨论训练人工智能模型时面临的挑战、偏见、它们的应用以及先进的人工智能模型如何影响人类。
- 基于规则的系统： 这些涉及创建机器遵循的特定规则来注释数据。 例如，规则可以是将任何看起来像电子邮件地址（例如，包含“@”符号）的文本标记为“电子邮件”。
- 机器学习模型： 预先训练的机器学习模型可用于注释新数据。 例如，预训练的命名实体识别模型可用于识别和标记文本中的实体。
- 主动学习： 在这种方法中，机器学习模型最初是用一小批手动注释的数据进行训练的。 然后，模型注释它最有信心的数据，并且这些注释由人类注释者验证和纠正。 使用这个更大的数据集重新训练模型，并重复该过程。
- 监管薄弱： 这里，使用多个弱注释器（可以是基于规则的系统、众包、启发式等）来标记数据。 尽管每个弱注释器都是不完美的，但它们的组合标签可以为训练初始模型提供良好的近似值。
- 迁移学习： 这种方法利用已针对一项任务进行训练的模型，并将其应用于另一项相关任务。 例如，经过训练以识别图像中的对象的模型可以用作设计用于识别特定类型对象的模型的起点。
虽然自动注释可以是一个强大的工具，但重要的是要记住它并不总是完美的，并且质量可能会根据所使用的方法和任务的复杂性而有所不同。 由于初始规则或训练集的偏差可能会出现错误，并且复杂的任务通常仍然需要人工监督。 因此，自动和手动注释的组合（半监督学习）通常是大型复杂数据集的最佳方法。
- 数据多样性和代表性： 确保收集的数据涵盖不同的场景并准确地代表现实世界的条件具有挑战性。 例如，图像识别模型需要具有不同光照、方向和背景的图像。
- 数据隐私和道德： 在收集数据时尊重隐私权并遵守道德准则至关重要。 在医疗保健人工智能中对患者数据进行匿名化可以确保隐私，同时又不会影响模型训练的实用性。
- 数据质量： 高质量的数据至关重要； 嘈杂、不相关或不正确的数据会对模型性能产生负面影响。 社交媒体数据中存在俚语、拼写错误和不一致的语言使用，给情感分析训练带来了挑战。
- 注释质量和一致性： 确保注释准确一致是很复杂的。 在图像分类中，不同的注释器对同一对象进行不同的标记可能会在训练过程中混淆模型。
- 时间和费用： 手动注释既耗时又昂贵，尤其是对于大型数据集。 对于自然语言处理，注释者需要大量时间和语言专业知识来理解文本的上下文。
- 可扩展性： 在保持质量的同时扩展注释过程具有挑战性。 语言模型通常需要数十亿个示例，需要大型注释者团队之间的协调并确保注释之间的一致性。
- 标签歧义： 正确的标签可能是主观的并且可以解释。 注释者可能对情感分析任务有不同的看法，导致同一文本的标签分配不同。
- 敏感数据： 处理医疗或财务记录等敏感数据需要采取额外的预防措施。 注释者可能需要专门的培训或认证才能正确处理这些数据并确保其受到保护。
应对这些挑战通常需要结合良好的项目规划、数据收集者和注释者的明确指南、尽可能使用自动化工具以及强大的质量控制系统。
- 平衡数据集： 调整数据集以使不同类别具有相同的表示。
- 使用偏差缓解算法： 采用旨在减少模型预测偏差的技术。
- 应用差异隐私： 向数据添加噪音以保护敏感属性。
- 执行偏差感知模型微调： 考虑偏差缓解来调整模型。
- 采用人工审查和指南： 审阅者遵循指导方针，指示在微调期间不要偏袒任何群体。
- 建立持续的反馈循环： 与审稿人的定期互动可以持续学习和纠正偏见。
请记住，完全消除偏见具有挑战性，但这些步骤可以帮助减少偏见。
- 内容生成： 他们可以帮助生成文章、报告和电子邮件等内容。
- 客户服务： 它们可用于聊天机器人和虚拟助理，以实现客户支持自动化。
- 语言翻译： 他们可以帮助在不同语言之间翻译文本。
- 辅导： 他们可以提供各种主题的解释，帮助教育。
- 代码编写： 他们可以协助编写代码，帮助软件开发。
- 市场营销和广告： 他们可以为营销活动生成创意内容。
- 无障碍： 它们可以帮助生成文本到语音应用程序的语音。
- 作业自动化： 日常和平凡的任务，特别是在制造、物流和文书工作等领域，可以实现自动化，从而导致工作岗位流失。
- 创造新的就业机会： 从积极的一面来看，人工智能的兴起将创造以前不存在的新角色，例如人工智能专家、数据分析师、机器学习工程师以及人工智能道德和政策领域的角色。
- 工作转型： 随着人工智能接管工作的常规方面，许多工作将被改变而不是被消除，使员工能够专注于更复杂和更具创造性的任务。
- 技能需求转变： 对数字技能和对人工智能的理解的需求将会增加，这可能会导致短期内的技能差距。
因此，虽然人工智能无疑会扰乱就业市场，但它也提供了新的就业机会和提高生产力的机会。
- 缺乏了解： 人工智能模型不像人类那样理解上下文或概念。 他们识别数据中的模式，但不理解潜在的含义。
- 数据依赖： 他们需要大量数据进行训练。 如果数据有偏差、不完整或质量差，模型的性能可能会受到显着影响。
- 概括： 在特定任务或数据集上训练的模型通常很难将其学习推广到新的、未见过的场景。
- 可解释性： 通常很难理解为什么某些模型（尤其是深度学习模型）会做出特定的决策，从而导致缺乏透明度或可解释性。
- 坚固性： 人工智能模型可能对输入数据的微小变化（噪声、失真）敏感，并且可能无法在所有条件下可靠地执行。
- 伦理问题： 人工智能应用程序可能会导致隐私问题、潜在的滥用或无意的偏见，从而引发道德和法律问题。
截至 2021 年 3 月我的知识截止点，人工智能在上下文理解方面取得了重大进展，特别是随着 GPT-4 和 GPT-XNUMX 等复杂语言模型的开发。 这些模型可以根据它们收到的输入以及它们对单词和概念之间关系的内部理解来生成类似人类的文本。
然而，值得注意的是，这种“理解”与人类的理解不同。 目前存在的人工智能系统不具备人类的意识、自我意识或经验知识的深度。 他们根据数据模式来解释上下文，而不是根据生活经验或对细微差别的直觉把握。 因此，他们对语境的理解与我们有着根本的不同。
例如，虽然人工智能可以对有关个人经历的问题做出回答，例如“你第一天上学感觉如何？”，但它是根据所训练的数据模式来做出反应的，而不是根据任何数据模式。个人经历或情感。 人工智能没有感情或个人经历。
就未来而言，很难说。 人工智能研究和开发的进展持续快速，但从模式识别到真正的类人理解和意识的飞跃是一个巨大的飞跃，我们还不知道这是否可能或如何实现。 即使人工智能系统在解释上下文方面变得更加复杂，但这并不一定意味着它们对上下文有类似人类的理解。
- 改进的自然语言理解和生成： 更加人性化的对话式人工智能和更好的自动化翻译。
- 人工智能的公平性、可解释性和透明度： 理解人工智能决策、确保公平和提高透明度的技术。
- 人工智能在医疗保健领域的应用： 通过人工智能增强疾病诊断、患者结果预测和个性化治疗。
- 强化学习和通用人工智能： 适应性更强的人工智能系统可以学习各种任务并适应新情况。
- 人工智能和量子计算： 计算能力增强，可实现更复杂的模型和更快的训练时间。
- 联邦学习： 保护隐私的机器学习，可在多个设备上训练模型而不共享数据。
