पेट्रीशिया एलेग्सा के राशिफल में आपका स्वागत है

क्या एआई ध्वस्त हो सकता है? विशेषज्ञ इसके खतरों और समाधानों के बारे में चेतावनी देते हैं

जनरेटिव एआई खुद को क्यों नष्ट कर सकता है? हाल के अध्ययन जानें जो इसके पतन के बारे में चेतावनी देते हैं और वे विशेषज्ञ जो संभावित समाधानों का विश्लेषण करते हैं।...
लेखक: Patricia Alegsa
14-10-2024 14:21


Whatsapp
Facebook
Twitter
E-mail
Pinterest





सामग्री सूची

  1. जनरेटिव एआई में क्षरण की चेतावनी
  2. मॉडल का पतन: एक अपक्षयी घटना
  3. मानव हस्तक्षेप की कठिनाई
  4. एक अनिश्चित भविष्य: चुनौतियाँ और संभावित समाधान



जनरेटिव एआई में क्षरण की चेतावनी



हाल के अध्ययनों ने जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में एक चिंताजनक घटना पर अलार्म बजा दिया है: उत्तरों की गुणवत्ता में गिरावट।

विशेषज्ञों ने बताया है कि जब इन सिस्टमों को सिंथेटिक डेटा, यानी अन्य एआई द्वारा उत्पन्न सामग्री, से प्रशिक्षित किया जाता है, तो वे एक गिरावट के चक्र में फंस सकते हैं जो अंततः बेतुके और अर्थहीन उत्तरों में परिणत होता है।

प्रश्न यह उठता है: इस स्थिति तक कैसे पहुंचा जाता है और इसे रोकने के लिए क्या उपाय किए जा सकते हैं?


मॉडल का पतन: एक अपक्षयी घटना



"मॉडल का पतन" उस प्रक्रिया को संदर्भित करता है जिसमें एआई सिस्टम खराब गुणवत्ता वाले डेटा के प्रशिक्षण चक्र में फंस जाते हैं, जिससे विविधता और प्रभावशीलता की हानि होती है।

नेचर में प्रकाशित एक अध्ययन के सह-लेखक इलिया शुमैलोव के अनुसार, यह घटना तब होती है जब एआई अपनी ही आउटपुट से खुद को खिलाना शुरू कर देता है, पूर्वाग्रहों को बढ़ावा देता है और अपनी उपयोगिता को कम करता है। दीर्घकालिक रूप से, इससे मॉडल द्वारा उत्पन्न सामग्री अधिक समान और कम सटीक हो जाती है, जैसे कि अपनी ही प्रतिक्रियाओं का प्रतिध्वनि।

ड्यूक विश्वविद्यालय में इंजीनियरिंग की प्रोफेसर एमिली वेनजर इस समस्या को एक सरल उदाहरण से समझाती हैं: यदि एक एआई कुत्तों की तस्वीरें बनाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, तो वह आम नस्लों की नकल करने लगेगा, कम जानी-पहचानी नस्लों को नजरअंदाज करते हुए।

यह केवल डेटा की गुणवत्ता का प्रतिबिंब नहीं है, बल्कि प्रशिक्षण डेटा सेट में अल्पसंख्यकों के प्रतिनिधित्व के लिए महत्वपूर्ण जोखिम भी प्रस्तुत करता है।

यह भी पढ़ें: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिक बुद्धिमान होती जा रही है और इंसान अधिक मूर्ख।


मानव हस्तक्षेप की कठिनाई



स्थिति की गंभीरता के बावजूद, समाधान सरल नहीं है। शुमैलोव बताते हैं कि मॉडल के पतन को रोकना स्पष्ट नहीं है, हालांकि वास्तविक और सिंथेटिक डेटा को मिलाने से इस प्रभाव को कम किया जा सकता है।

हालांकि, इसका मतलब प्रशिक्षण लागत में वृद्धि और पूर्ण डेटा सेट तक पहुंचने में अधिक कठिनाई भी है।

मानव हस्तक्षेप के लिए स्पष्ट दृष्टिकोण की कमी डेवलपर्स को एक दुविधा में छोड़ देती है: क्या मनुष्य वास्तव में जनरेटिव एआई के भविष्य को नियंत्रित कर सकते हैं?

फ्रेडी विवास, रॉकिंगडेटा के सीईओ, चेतावनी देते हैं कि सिंथेटिक डेटा के साथ अत्यधिक प्रशिक्षण "इको चैंबर प्रभाव" पैदा कर सकता है, जहां एआई अपनी ही गलतियों से सीखती है, जिससे सटीक और विविध सामग्री उत्पन्न करने की उसकी क्षमता और भी कम हो जाती है। इस प्रकार, एआई मॉडल की गुणवत्ता और उपयोगिता सुनिश्चित करने का प्रश्न और भी अधिक जरूरी हो जाता है।


एक अनिश्चित भविष्य: चुनौतियाँ और संभावित समाधान



विशेषज्ञ सहमत हैं कि सिंथेटिक डेटा का उपयोग स्वाभाविक रूप से नकारात्मक नहीं है, लेकिन इसके प्रबंधन के लिए जिम्मेदार दृष्टिकोण आवश्यक है। उत्पन्न डेटा में वॉटरमार्क लगाने जैसे प्रस्ताव मदद कर सकते हैं ताकि सिंथेटिक सामग्री की पहचान और छंटनी की जा सके, जिससे एआई मॉडल के प्रशिक्षण में गुणवत्ता सुनिश्चित हो सके।

हालांकि, इन उपायों की प्रभावशीलता बड़ी तकनीकी कंपनियों और छोटे मॉडल डेवलपर्स के बीच सहयोग पर निर्भर करती है।

जनरेटिव एआई का भविष्य दांव पर लगा है, और वैज्ञानिक समुदाय समय के खिलाफ दौड़ रहा है ताकि सिंथेटिक सामग्री के बुलबुले फटने से पहले समाधान खोजे जा सकें।

चाबी यह होगी कि मजबूत तंत्र स्थापित किए जाएं जो सुनिश्चित करें कि एआई मॉडल उपयोगी और सटीक बने रहें, इस प्रकार उस पतन से बचा जा सके जिसकी कई लोग आशंका करते हैं।



निःशुल्क साप्ताहिक राशिफल के लिए सदस्यता लें



Whatsapp
Facebook
Twitter
E-mail
Pinterest



कन्या कर्क कुंभ तुला धनु मकर मिथुन मीन मेष वृश्चिक वृषभ सिंह

ALEGSA AI

एआई सहायक आपको कुछ ही सेकंड में उत्तर देता है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक को स्वप्न व्याख्या, राशि चक्र, व्यक्तित्व और अनुकूलता, सितारों का प्रभाव और सामान्य रूप से संबंधों की जानकारी के साथ प्रशिक्षित किया गया था।


मैं पेट्रीसिया एलेग्सा हूं

मैं पेशेवर रूप से 20 से अधिक वर्षों से राशिफल और स्व-सहायता लेख लिख रही हूँ।

निःशुल्क साप्ताहिक राशिफल के लिए सदस्यता लें


अपने ईमेल में साप्ताहिक रूप से राशिफल और हमारे नए लेख प्रेम, परिवार, कार्य, सपनों और अन्य समाचारों पर प्राप्त करें। हम स्पैम नहीं भेजते।

ज्योतिषीय और अंकशास्त्रीय विश्लेषण

संबंधित टैग्स

समाचार