Текущие генеративные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, имеют определенные недостатки, которые необходимо должным образом устранить, чтобы действовать осторожно при создании приложения с помощью ChatGPT. Вот некоторые из них.:
Устранение предвзятости и токсичности
Как бы мы ни ценили мощь генерирующего искусственного интеллекта, мы должны признать, что с большой мощью приходит большая ответственность. Важно понимать, что эти модели обучаются на данных, полученных из обширных и часто непредсказуемых просторов Интернета. В результате они могут содержать глубоко укоренившиеся предубеждения и ядовитые формулировки, которые могут непреднамеренно проявиться в конечном продукте. Вот почему ответственные методы искусственного интеллекта важны как никогда прежде. Мы должны гарантировать, что наши модели искусственного интеллекта разрабатываются и внедряются с соблюдением этических норм и социальной ответственности. Уделяя приоритетное внимание ответственным методам использования искусственного интеллекта, мы можем помочь снизить риски предвзятого и токсичного контента, одновременно используя весь потенциал генеративного искусственного интеллекта для создания лучшего мира. Кроме того, чтобы гарантировать, что выходные данные, генерируемые моделями искусственного интеллекта, свободны от предвзятости и токсичности, важно применять упреждающий подход, включая фильтрацию обучающих наборов данных для удаления любого потенциально опасного контента и внедрение дополнительных сторожевых моделей для мониторинга выходных данных в режиме реального времени. Более того, предприятия могут повысить качество своих моделей искусственного интеллекта, используя собственные данные сторонних производителей для обучения и точной настройки своих моделей. Поступая таким образом, они могут адаптировать выходные данные к своим конкретным случаям использования и повысить общую производительность. Кстати, зерокодинг мобильных приложений курс доступен на страницах специализированного сайта.
Улучшение галлюцинации
Хотя ChatGPT обладает способностью генерировать очень убедительные аргументы, важно отметить, что эти аргументы не всегда могут быть точными с точки зрения фактов. На самом деле, в сообществе разработчиков это явление известно как “галлюцинация”, и оно может ограничить достоверность выходных данных, генерируемых моделями искусственного интеллекта. Для решения этой проблемы OpenAI и другие поставщики принимают различные меры, такие как увеличение объема данных, состязательное обучение, улучшенная архитектура моделей и оценка персонала. Эти шаги направлены на повышение точности выходных данных и снижение риска галлюцинаций. Если вы создаете приложение с помощью ChatGPT, важно следовать аналогичным мерам, чтобы гарантировать, что выходные данные, генерируемые моделью, являются максимально точными и надежными. Поступая таким образом, вы можете помочь укрепить доверие пользователей к вашему приложению и гарантировать, что оно обеспечивает высококачественные результаты.
Предотвращение утечки данных
Должны существовать четкие политики, позволяющие запретить разработчикам вводить конфиденциальную информацию в ChatGPT, которая может быть включена в модель и потенциально всплыть позже в общедоступном контексте. Устанавливая эти политики, мы можем помочь предотвратить непреднамеренное раскрытие конфиденциальной информации и защитить конфиденциальность и безопасность отдельных лиц и организаций. Очень важно, чтобы мы сохраняли бдительность в защите от потенциальных рисков, связанных с использованием моделей искусственного интеллекта, таких как ChatGPT, и принимали упреждающие меры для снижения этих рисков.
Включение запросов и действий
В то время как текущие генеративные модели способны давать ответы на основе своего начального большого набора обучающих данных или меньших наборов данных “тонкой настройки”, которые по сути являются моментальными снимками прошлого, модели следующего поколения выведут ситуацию на новый уровень. Эти модели будут иметь возможность определять, когда им нужно что-то найти во внешних источниках, таких как база данных или Google, или когда запускать действия во внешних системах. Это преобразует генеративные модели из отключенных оракулов в полностью подключенные к миру диалоговые интерфейсы. Включив этот новый уровень подключения, можно открыть совершенно новый набор вариантов использования и возможностей для этих моделей, обеспечивая более динамичный и плавный пользовательский опыт, который может предоставлять актуальную информацию и аналитические данные в режиме реального времени.
Итак, продвигаясь вперед в разработке и внедрении генеративных моделей, мы должны помнить об этом захватывающем потенциале интеграции с внешними системами и источниками информации, позволяющем нам создавать новое поколение приложений на базе искусственного интеллекта, которые являются более полезными, мощными и результативными, чем когда-либо прежде.