نقش انسان در بهبود کیفیت داده‌های هوش مصنوعی

چرا هوش مصنوعی به متخصصان انسانی نیاز دارد: حل مشکل داده‌های بد

با وجود پیش‌بینی‌های رشد گسترده، نوآوری‌های هوش مصنوعی اگر به آموزش مدل‌ها بر اساس داده‌های بی‌کیفیت ادامه دهند، مرتبط نخواهند بود. علاوه بر بهبود استانداردهای داده، مدل‌های هوش مصنوعی برای درک متنی و تفکر انتقادی به مداخله انسانی نیاز دارند تا توسعه اخلاقی هوش مصنوعی و تولید خروجی صحیح تضمین شود.

در این مقاله، به بررسی مشکل “داده بد” در هوش مصنوعی، پیامدهای داده‌های بد برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی، اهمیت داده‌های مرزی انسانی، و چگونگی شبکه‌های غیرمتمرکز می‌توانند این رابطه را تحکیم کنند خواهیم پرداخت. هدف ما ارائه اطلاعات جامع و دقیق به خوانندگان است تا با درک بهتری از این چالش، بتوانند در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی آگاهانه‌تر عمل کنند. همچنین، به بررسی راه‌حل‌های جایگزین و رویکردهای جدید در آموزش مدل‌های هوش مصنوعی خواهیم پرداخت.

در ادامه این مقاله، به بررسی موارد زیر خواهیم پرداخت:

• هوش مصنوعی یک مشکل “داده بد” دارد
• داده‌های مرزی انسانی کلیدی هستند
• یادگیری تقویتی غیرمتمرکز از بازخورد انسانی (RLHF)
• لزوم زیرساخت داده برای آموزش مدل هوش مصنوعی

داده‌ها، سوخت هوش مصنوعی هستند و کیفیت این سوخت، تاثیر مستقیمی بر عملکرد و خروجی مدل‌های هوش مصنوعی دارد. استفاده از داده‌های بد و مغرضانه می‌تواند منجر به نتایج نادرست، غیرقابل اعتماد و حتی خطرناک شود. برای درک بهتر اهمیت داده‌ها در هوش مصنوعی و نحوه مدیریت و بهبود کیفیت داده‌ها، می‌توانید مقالات مرتبط را مطالعه کنید. یکی از این مقالات می‌تواند در زمینه ارزیابی کیفیت داده‌ها و روش‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها باشد.

هوش مصنوعی یک مشکل “داده بد” دارد

مدل‌های هوش مصنوعی فقط به اندازه داده‌های آموزشی خود خوب هستند. دقت یک مدل هوش مصنوعی کاملاً به پیچیدگی فنی الگوریتم‌های زیربنایی یا میزان داده‌های پردازش‌شده بستگی ندارد. در عوض، عملکرد دقیق هوش مصنوعی به داده‌های قابل اعتماد و با کیفیت بالا در طول آموزش و تست عملکرد تحلیلی بستگی دارد.

پیامدهای داده‌های بد برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی

داده‌های بد پیامدهای چندگانه‌ای برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی دارند: خروجی متعصبانه و توهمات ناشی از منطق معیوب تولید می‌کند که منجر به اتلاف وقت در آموزش مجدد مدل‌های هوش مصنوعی برای یاد نگرفتن عادات بد می‌شود و در نتیجه هزینه‌های شرکت را افزایش می‌دهد.

تاثیر داده‌های مغرضانه بر سیستم‌های هوش مصنوعی

داده‌های مغرضانه و از نظر آماری کم‌نمایش‌داده‌شده به طور نامتناسبی نقص‌ها و نتایج مخدوش را در سیستم‌های هوش مصنوعی تقویت می‌کنند، به ویژه در مراقبت‌های بهداشتی و نظارت امنیتی.

داده‌های مرزی انسانی کلیدی هستند

داده‌های مرزی انسانی کلید هدایت مدل‌های هوش مصنوعی قوی‌تر، قابل اعتمادتر و بی‌طرفانه‌تر است.

تخصص انسانی در بررسی دقیق داده‌ها

تخصص انسانی از بررسی دقیق داده‌ها و اعتبارسنجی برای حفظ ثبات، دقت و قابلیت اطمینان یک مدل هوش مصنوعی اطمینان می‌دهد.

ارزیابی و تفسیر خروجی مدل توسط انسان

انسان‌ها خروجی یک مدل را ارزیابی، ارزیابی و تفسیر می‌کنند تا تعصبات یا اشتباهات را شناسایی کنند و اطمینان حاصل کنند که با ارزش‌های اجتماعی و استانداردهای اخلاقی مطابقت دارند.

یادگیری تقویتی غیرمتمرکز از بازخورد انسانی (RLHF)

یک رویکرد مشارکتی بین انسان و ماشین به باز کردن شهود و خلاقیت انسانی برای ساخت الگوریتم‌ها و معماری‌های جدید هوش مصنوعی برای خیر عمومی کمک می‌کند. شبکه‌های غیرمتمرکز می‌توانند قطعه گمشده برای تحکیم نهایی این رابطه در مقیاس جهانی باشند.

تبدیل آموزش مدل هوش مصنوعی به یک سرمایه‌گذاری مشارکتی

یادگیری تقویتی غیرمتمرکز از بازخورد انسانی (RLHF) آموزش مدل هوش مصنوعی را به یک سرمایه‌گذاری مشارکتی تبدیل می‌کند. کاربران روزمره و متخصصان دامنه می‌توانند در آموزش مشارکت کنند و برای حاشیه‌نویسی دقیق، برچسب‌گذاری، تقسیم‌بندی و طبقه‌بندی دسته، انگیزه‌های مالی دریافت کنند.

کاهش تعصب ساختاری و افزایش هوش عمومی

یک مکانیسم غیرمتمرکز مبتنی بر بلاک چین، جبران خسارت را خودکار می‌کند زیرا مشارکت‌کنندگان بر اساس بهبودهای قابل اندازه‌گیری مدل هوش مصنوعی به جای سهمیه‌های سخت یا معیارهای سنجش، پاداش دریافت می‌کنند. علاوه بر این، RLHF غیرمتمرکز داده‌ها و آموزش مدل را با مشارکت دادن افراد از پیشینه‌های مختلف، کاهش تعصب ساختاری و افزایش هوش عمومی، دموکراتیک می‌کند.

لزوم زیرساخت داده برای آموزش مدل هوش مصنوعی

زیرساخت داده برای آموزش مدل هوش مصنوعی نیاز به بهبود مستمر بر اساس داده‌ها و موارد استفاده جدید و نوظهور دارد.

نقش انسان در مدیریت فراداده، قابلیت مشاهده و حاکمیت

انسان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که سازمان‌ها از طریق مدیریت مداوم فراداده، قابلیت مشاهده و حاکمیت، یک پایگاه داده آماده هوش مصنوعی را حفظ می‌کنند.

اتخاذ یک رویکرد “انسان در حلقه”

شرکت‌ها باید یک رویکرد “انسان در حلقه” برای تنظیم دقیق مجموعه‌های داده برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالا، کارآمد و مرتبط اتخاذ کنند.

نتیجه‌گیری

هوش مصنوعی به تخصص و نظارت انسانی نیاز دارد تا از داده‌های بد و مغرضانه جلوگیری شود و خروجی صحیح و اخلاقی تضمین شود. داده‌های مرزی انسانی، یادگیری تقویتی غیرمتمرکز از بازخورد انسانی، و زیرساخت داده مناسب، از جمله عوامل کلیدی در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی موثر و قابل اعتماد هستند. شرکت‌ها باید رویکرد “انسان در حلقه” را برای ساخت مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالا اتخاذ کنند و از پتانسیل این فناوری برای خیر عمومی بهره‌مند شوند.

• Topic: نقش انسان در بهبود کیفیت داده‌های هوش مصنوعی
• Subheadings: هوش مصنوعی یک مشکل «داده بد» دارد, داده‌های مرزی انسانی کلیدی هستند, یادگیری تقویتی غیرمتمرکز از بازخورد انسانی
• Main Keyword: هوش مصنوعی
• Selected Keywords: داده‌های بد, متخصصان انسانی, RLHF, یادگیری ماشین, زیرساخت داده
• Meta Description: چرا هوش مصنوعی به متخصصان انسانی نیاز دارد: حل مشکل داده‌های بد.