Welkom terug bij het tweede deel van onze fascinerende discussie met ChatGPT. In de eerste deel van ons gesprekbespraken we de rol van gegevensverzameling, annotatie en het belang van Human-in-the-loop bij het trainen van Language Large Models. We zullen het nu hebben over de uitdagingen, vooringenomenheid waarmee men te maken krijgt bij het trainen van AI-modellen, hun toepassing en hoe geavanceerde AI-modellen mensen in het algemeen beïnvloeden.
- Op regels gebaseerde systemen: Deze omvatten het maken van specifieke regels die de machine volgt om gegevens te annoteren. Een regel zou bijvoorbeeld kunnen zijn om elke tekst die eruitziet als een e-mailadres (bijvoorbeeld een '@'-symbool) te labelen als een 'E-mail'.
- Machine Learning-modellen: Vooraf getrainde machine learning-modellen kunnen worden gebruikt om nieuwe gegevens te annoteren. Een vooraf getraind herkenningsmodel voor benoemde entiteiten kan bijvoorbeeld worden gebruikt om entiteiten in een tekst te identificeren en te labelen.
- Actief leren: Bij deze methode wordt een machine learning-model in eerste instantie getraind met een kleine hoeveelheid handmatig geannoteerde gegevens. Vervolgens annoteert het model de gegevens waar het het meeste vertrouwen in heeft, en deze annotaties worden geverifieerd en gecorrigeerd door menselijke annotators. Het model wordt opnieuw getraind met deze grotere dataset en het proces wordt herhaald.
- Zwak toezicht: Hier worden meerdere zwakke annotators (dit kunnen op regels gebaseerde systemen, crowdsourcing, heuristieken, enz.) zijn, gebruikt om gegevens te labelen. Hoewel elke zwakke annotator onvolmaakt is, kunnen hun gecombineerde labels een goede benadering bieden voor het trainen van een initieel model.
- Leren overdragen: Deze benadering maakt gebruik van een model dat is getraind op één taak en dit toepast op een andere gerelateerde taak. Een model dat is getraind om objecten in afbeeldingen te herkennen, kan bijvoorbeeld worden gebruikt als uitgangspunt voor een model dat is ontworpen om specifieke soorten objecten te herkennen.
Hoewel geautomatiseerde annotatie een krachtig hulpmiddel kan zijn, is het belangrijk om te onthouden dat het niet altijd perfect is en dat de kwaliteit kan variëren op basis van de gebruikte methode en de complexiteit van de taak. Er kunnen fouten optreden als gevolg van vooringenomenheid in de initiële regels of trainingsset, en complexe taken vereisen vaak nog steeds menselijk toezicht. Een combinatie van geautomatiseerde en handmatige annotatie (semi-supervised learning) is dus vaak de beste aanpak voor grote, complexe datasets.
- Datadiversiteit en representativiteit: Het is een uitdaging om ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens verschillende scenario's omvatten en de werkelijke omstandigheden nauwkeurig weergeven. Een beeldherkenningsmodel vereist bijvoorbeeld afbeeldingen met verschillende belichting, oriëntaties en achtergronden.
- Gegevensprivacy en ethiek: Het respecteren van privacyrechten en het naleven van ethische richtlijnen bij het verzamelen van gegevens is cruciaal. Het anonimiseren van patiëntgegevens in AI voor de gezondheidszorg zorgt voor privacy zonder het nut ervan voor modeltraining in gevaar te brengen.
- Data kwaliteit: Gegevens van hoge kwaliteit zijn essentieel; luidruchtige, irrelevante of onjuiste gegevens kunnen een negatieve invloed hebben op de modelprestaties. Gegevens van sociale media, met jargon, typefouten en inconsistent taalgebruik, vormen een uitdaging voor training in sentimentanalyse.
- Annotatiekwaliteit en consistentie: Zorgen voor nauwkeurige en consistente annotaties is complex. Bij beeldclassificatie kunnen verschillende annotators die hetzelfde object verschillend labelen het model tijdens de training verwarren.
- Tijd en kosten: Handmatige annotatie is tijdrovend en duur, vooral voor grote datasets. Voor natuurlijke taalverwerking hebben annotators veel tijd en taalkundige expertise nodig om de context van de tekst te begrijpen.
- schaalbaarheid: Het annotatieproces schalen met behoud van kwaliteit is een uitdaging. Voor taalmodellen zijn vaak miljarden voorbeelden nodig, waardoor coördinatie tussen een groot team van annotators en consistentie tussen annotaties nodig is.
- Etikettering dubbelzinnigheid: Correcte labels kunnen subjectief zijn en voor interpretatie vatbaar. Annotators kunnen verschillende meningen hebben over sentimentanalysetaken, wat leidt tot verschillende labeltoewijzingen voor dezelfde tekst.
- Gevoelige data: Het omgaan met gevoelige gegevens, zoals medische of financiële gegevens, vereist extra voorzorgsmaatregelen. Annotators hebben mogelijk een gespecialiseerde training of certificering nodig om op de juiste manier met deze gegevens om te gaan en de bescherming ervan te waarborgen.
Het aanpakken van deze uitdagingen vereist vaak een combinatie van een goede projectplanning, duidelijke richtlijnen voor gegevensverzamelaars en annotators, waar mogelijk gebruik van geautomatiseerde tools en een robuust systeem voor kwaliteitscontrole.
- Balanceer de dataset: Pas de dataset aan om een gelijke representatie van verschillende klassen te hebben.
- Gebruik Bias Mitigation-algoritmen: Gebruik technieken die zijn ontworpen om vertekening in de voorspellingen van het model te verminderen.
- Differentiële privacy toepassen: Voeg ruis toe aan gegevens om gevoelige attributen te beschermen.
- Bias-Aware Model Fine-tuning uitvoeren: Pas het model aan, rekening houdend met vertekeningsbeperking.
- Gebruik menselijke beoordeling en richtlijnen: Recensenten volgen richtlijnen die instrueren om geen enkele groep te bevoordelen tijdens het afstemmen.
- Breng een continue feedbacklus tot stand: Regelmatige interactie met recensenten maakt continu leren en correctie van vooringenomenheid mogelijk.
Onthoud dat het volledig elimineren van vooringenomenheid een uitdaging is, maar deze stappen kunnen helpen om het te verminderen.
- Inhoud genereren: Ze kunnen helpen bij het genereren van inhoud zoals artikelen, rapporten en e-mails.
- Klantenservice: Ze kunnen worden gebruikt in chatbots en virtuele assistenten om klantenondersteuning te automatiseren.
- Taal vertaling: Ze kunnen helpen bij het vertalen van tekst tussen verschillende talen.
- Studiebegeleiding: Zij kunnen uitleg geven over diverse onderwerpen, helpen bij het onderwijs.
- Code Schrijven: Ze kunnen helpen bij het schrijven van code en helpen bij de ontwikkeling van software.
- Marketing en reclame: Ze kunnen creatieve inhoud genereren voor marketingcampagnes.
- Toegankelijkheid: Ze kunnen helpen bij het genereren van spraak voor tekst-naar-spraak-toepassingen.
- Taakautomatisering: Routinematige en alledaagse taken, vooral in sectoren als productie, logistiek en administratief werk, zouden kunnen worden geautomatiseerd, wat zou kunnen leiden tot verdringing van banen.
- Creatie van nieuwe banen: Aan de positieve kant zou de opkomst van AI nieuwe rollen creëren die voorheen niet bestonden, zoals AI-specialisten, data-analisten, machine learning-ingenieurs en rollen in AI-ethiek en -beleid.
- Taaktransformatie: Veel banen zullen worden getransformeerd in plaats van geëlimineerd, waarbij AI routinematige aspecten van het werk overneemt, waardoor werknemers zich kunnen concentreren op complexere en creatievere taken.
- Verschuiving vraag naar vaardigheden: Er zal een grotere vraag zijn naar digitale vaardigheden en begrip van AI, wat op korte termijn zou kunnen leiden tot een vaardigheidskloof.
Dus hoewel AI ongetwijfeld de arbeidsmarkten zal verstoren, biedt het ook kansen voor nieuwe banen en een hogere productiviteit.
- Gebrek aan begrip: AI-modellen begrijpen context of concepten niet op dezelfde manier als mensen. Ze identificeren patronen in gegevens, maar begrijpen de onderliggende betekenis niet.
- Gegevensafhankelijkheid: Ze hebben grote hoeveelheden gegevens nodig voor training. Als de gegevens vertekend, onvolledig of van slechte kwaliteit zijn, kunnen de prestaties van het model aanzienlijk worden beïnvloed.
- Generalisatie: Modellen die zijn getraind op specifieke taken of datasets hebben vaak moeite om hun kennis te generaliseren naar nieuwe, ongeziene scenario's.
- Uitlegbaarheid: Het is vaak moeilijk te begrijpen waarom bepaalde modellen (vooral deep learning-modellen) specifieke beslissingen hebben genomen, wat leidt tot een gebrek aan transparantie of interpreteerbaarheid.
- Robuustheid: AI-modellen kunnen gevoelig zijn voor kleine wijzigingen in invoergegevens (ruis, vervorming) en presteren mogelijk niet onder alle omstandigheden betrouwbaar.
- Etnische twijfels: AI-toepassingen kunnen leiden tot privacyschendingen, mogelijk misbruik of onbedoelde vooringenomenheid, waardoor ethische en juridische bezwaren ontstaan.
Sinds mijn kennisgrens in september 2021 heeft AI aanzienlijke vooruitgang geboekt op het gebied van contextueel begrip, met name met de ontwikkeling van geavanceerde taalmodellen zoals GPT-3 en GPT-4. Deze modellen kunnen mensachtige tekst genereren op basis van de input die ze ontvangen en hun interne begrip van de relaties tussen woorden en concepten.
Het is echter belangrijk op te merken dat dit 'begrip' iets anders is dan menselijk begrip. AI-systemen, zoals ze nu bestaan, bezitten geen bewustzijn, zelfbewustzijn of dezelfde diepte van ervaringskennis die mensen hebben. Ze interpreteren context op basis van patronen in gegevens, niet op doorleefde ervaring of intuïtief begrijpen van nuances. Daarom is hun begrip van de context fundamenteel anders dan dat van ons.
Hoewel AI bijvoorbeeld een antwoord kan genereren op een vraag over een persoonlijke ervaring, zoals "hoe voelde je je op je eerste schooldag?", doet het dit op basis van patronen in de gegevens waarop het is getraind, niet op persoonlijke ervaring of emoties die het heeft. Een AI heeft geen gevoelens of persoonlijke ervaringen.
In termen van de toekomst is het moeilijk te zeggen. Vooruitgang in AI-onderzoek en -ontwikkeling gaat in hoog tempo door, maar de sprong van patroonherkenning naar echt mensachtig begrip en bewustzijn is enorm, en we weten nog niet of het mogelijk is of hoe het zou worden bereikt. Zelfs als AI-systemen geavanceerder worden in het interpreteren van de context, betekent dit niet noodzakelijkerwijs dat ze er een menselijk begrip van hebben.
- Verbeterd begrip en generatie van natuurlijke taal: Meer mensachtige conversationele AI en betere geautomatiseerde vertalingen.
- Eerlijkheid, verklaarbaarheid en transparantie van AI: Technieken om AI-besluitvorming te begrijpen, eerlijkheid te waarborgen en transparantie te bevorderen.
- AI in de zorg: Verbeterde ziektediagnose, voorspelling van patiëntuitkomsten en gepersonaliseerde behandeling door middel van AI.
- Reinforcement learning en algemene AI: Meer aanpasbare AI-systemen die verschillende taken kunnen leren en zich kunnen aanpassen aan nieuwe situaties.
- AI en kwantumcomputing: Verhoogde rekenkracht waardoor complexere modellen en snellere trainingstijden mogelijk zijn.
- Gefedereerd leren: Privacybeschermende machine learning die modellen op meerdere apparaten traint zonder gegevens te delen.
