داده‌های مصنوعی: خطرات و وعده‌های

معرفی داده‌های مصنوعی

آیا ممکن است که یک هوش مصنوعی تنها با داده‌هایی که توسط هوش مصنوعی دیگری تولید شده است آموزش ببیند؟ این ایده ممکن است دیوانه‌وار به نظر برسد، اما مدت‌هاست که مورد توجه قرار گرفته و با افزایش دشواری در دستیابی به داده‌های واقعی، در حال جذب توجه بیشتری است.

شرکت آنتروپیک (Anthropic) از داده‌های مصنوعی برای آموزش یکی از مدل‌های پرچمدار خود، Claude 3.5 Sonnet، استفاده کرده است. Meta مدل‌های Llama 3.1 خود را با استفاده از دیتاهای تولید شده توسط هوش مصنوعی بهبود داده است. همچنین، گفته می‌شود که OpenAI از مدل “reasoning” خود، o1، برای جمع‌آوری داده‌های آموزشی مصنوعی برای مدل آینده Orion استفاده می‌کند.

اهمیت برچسب‌گذاری داده‌های مصنوعی

سیستم‌های هوش مصنوعی ماشین‌های آماری هستند. آن‌ها با آموزش بر روی بسیاری از مثال‌ها، الگوهای موجود در آن مثال‌ها را یاد می‌گیرند و پیش‌بینی‌هایی می‌کنند. برچسب‌گذاری‌ها، معمولاً متنی که معنای بخش‌های داده‌ها را تعیین می‌کنند، نقش کلیدی در این مثال‌ها دارند. این برچسب‌ها به مدل‌ها کمک می‌کنند تا اشیا، مکان‌ها و ایده‌ها را تمایز دهند.

افزایش تقاضا برای داده‌های مصنوعی و برچسب‌گذاری

افزایش تقاضا برای هوش مصنوعی و نیاز به ارائه دیتاهای برچسب‌گذاری شده، بازار خدمات برچسب‌گذاری را گسترش داده است. Dimension Market Research اعلام کرده است که ارزش این بازار امروز ۸۳۸.۲ میلیون دلار است و در ده سال آینده به ۱۰.۳۴ میلیارد دلار خواهد رسید.

کاهش داده‌های واقعی

انسان‌ها تنها می‌توانند با سرعت محدودی برچسب‌گذاری کنند. این فرآیند هزینه بالایی دارد و داده‌ها به طور کلی گران هستند. علاوه بر این، به دست آوردن داده‌های واقعی نیز دشوارتر شده است.

جایگزین‌ها

داده‌های مصنوعی به نظر می‌رسند که می‌توانند تمامی این مشکلات را حل کنند. نیاز به برچسب‌گذاری دارید؟ آن را تولید کنید. داده‌های بیشتری نیاز دارید؟ مشکلی نیست. با این حال، دیتاهای مصنوعی نیز مشکلات خاص خود را دارند. این داده‌ها ممکن است شامل جانبداری‌ها و محدودیت‌هایی باشند که در داده‌های واقعی وجود دارند.

خطرات داده‌های مصنوعی

دیتاهای مصنوعی نیز از مشکلات مشابه سایر دیتاها رنج می‌برند. اگر داده‌هایی که برای آموزش مدل‌ها استفاده می‌شود دارای جانبداری و محدودیت‌هایی باشد، خروجی‌های آن‌ها نیز به همان شکل خواهند بود. مدل‌های پیچیده ممکن است هذیان‌های دشوارتری در دیتاهای مصنوعی ایجاد کنند که دقت مدل‌هایی که با این دیتاها آموزش دیده‌اند را کاهش می‌دهد.

نتیجه‌گیری

مدل‌های داده‌های مصنوعی به دقت و بررسی نیاز دارند و باید با دیتاهای واقعی ترکیب شوند تا مدل‌های هوش مصنوعی قابل اعتمادی تولید کنند. محققان باید داده‌های تولید شده را بررسی و بهبود دهند تا از کیفیت و دقت آن‌ها اطمینان حاصل کنند.

برای دریافت جدیدترین اخبار تکنولوژی و آموزش‌ها لطفا عضو خبرنامه سامانه ایران شوید.