آموزش هوش مصنوعی به داده‌های بیشتری نیاز دارد/ تولید داده‌های مصنوعی چگونه کمک می‌کند؟

خبرگزاری علم و فناوری آنا؛ رشد سریع هوش مصنوعی مولد در ابزار‌هایی همچون چت جی‌پی‌تی، اپن ای‌آی پیشرفت‌های قابل توجهی داشته است، اما با این وجود خطرات قابل توجهی نیز به همراه دارد.

یکی از مبرم‌ترین مسائل، فروپاشی مدل است، پدیده‌ای که در آن مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده بر روی محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی به مرور زمان کاهش می‌یابند. این تخریب زمانی رخ می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی اطلاعات مربوط به توزیع واقعی داده‌های زیربنایی خود را از دست می‌دهند، که منجر به خروجی‌های مشابه، کم متنوع و پر از سوگیری و خطا می‌شود.

همانطور که اینترنت از محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی پر می‌شود، کمبود داده‌های جدید، تولید شده توسط انسان این مشکل را تشدید می‌کند. بدون هجوم مداوم داده‌های متنوع و با کیفیت بالا، سیستم‌های هوش مصنوعی در خطر کمتر شدن دقت و قابل اعتماد بودن هستند.

در میان این چالش‌ها، داده‌های مصنوعی به عنوان یک راه حل امیدوارکننده ظاهر شده‌اند. داده‌های مصنوعی به گونه‌ای طراحی شده‌اند که ویژگی‌های آماری داده‌های جهان واقعی را به خوبی تقلید کنند، از این رو می‌توانند حجم داده‌های لازم برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم کنند و در عین حال از گنجاندن نقاط داده متنوع اطمینان حاصل کنند.

داده‌های مصنوعی حاوی اطلاعات واقعی یا شخصی نیستند. در عوض، الگوریتم‌های کامپیوتری از الگو‌های آماری و ویژگی‌های مشاهده‌شده در مجموعه داده‌های واقعی برای تولید مجموعه‌های مصنوعی استفاده می‌کنند. این مجموعه داده‌های مصنوعی برای نیاز‌های خاص محققین طراحی شده اند و جایگزین‌های مقیاس پذیر و مقرون به صرفه‌ای را برای جمع آوری داده‌های سنتی ارائه می‌دهند.

تحقیقات دانشمندان مزایای داده‌های مصنوعی را در ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی متنوع‌تر و ایمن تر، که به طور بالقوه خطرات فروپاشی مدل را برطرف می‌کند، بررسی می‌کند. همچنین چالش‌های کلیدی و ملاحظات اخلاقی در توسعه آینده داده‌های مصنوعی را بررسی می‌کند.

استفاده از داده‌های مصنوعی

از آموزش مدل‌های هوش مصنوعی و تست نرم‌افزار تا تضمین حریم خصوصی در به اشتراک گذاری داده‌ها، اطلاعات مصنوعی که ویژگی‌های داده‌های واقعی را تکثیر می‌کند، کاربردهای گسترده‌ای دارد.

داده‌های مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی به محققان کمک می‌کند تا روند‌های بیمار و نتایج سلامتی را تجزیه و تحلیل کنند و از توسعه ابزار‌های تشخیصی پیشرفته و طرح‌های درمانی حمایت کنند. این داده‌ها توسط الگوریتم‌هایی تولید می‌شوند که داده‌های واقعی بیمار را تکرار می‌کنند در حالی که نمونه‌های متنوع و نماینده را در طول فرآیند تولید داده‌ها ترکیب می‌کنند.

در امور مالی، داده‌های مصنوعی برای مدل‌سازی سناریو‌های مالی و پیش‌بینی روند بازار و در عین حال حفاظت از اطلاعات حساس استفاده می‌شود. همچنین به موسسات اجازه می‌دهد تا رویداد‌های مالی مهم را شبیه سازی کنند و تست استرس، مدیریت ریسک و انطباق با استاندارد‌های نظارتی را بهبود ببخشند.

داده‌های مصنوعی همچنین از توسعه سیستم‌های پشتیبانی خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی پاسخگو و دقیق پشتیبانی می‌کند. با آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بر روی مجموعه داده‌هایی که تعاملات واقعی را تکرار می‌کنند، شرکت‌ها می‌توانند کیفیت خدمات را بهبود ببخشند، به سوالات متنوع مشتری رسیدگی کنند و کارایی پشتیبانی را در عین حفظ یکپارچگی داده‌ها افزایش دهند.

در صنایع مختلف، داده‌های مصنوعی به مدیریت خطرات فروپاشی مدل کمک می‌کند. با ارائه مجموعه داده‌های جدید برای تکمیل یا جایگزینی داده‌های تولید شده توسط انسان، چالش‌های لجستیکی مرتبط با پاک‌سازی و برچسب‌گذاری داده‌ها را کاهش می‌دهد و استاندارد‌های حفظ حریم خصوصی و یکپارچگی داده‌ها را افزایش می‌دهد.

خطرات داده‌های مصنوعی

داده‌های مصنوعی علیرغم مزایای بسیاری که دارند، با چالش‌های اخلاقی و فنی زیادی نیز همراه هستند.

یک چالش بزرگ تضمین کیفیت داده‌های مصنوعی است که با توانایی آن در انعکاس دقیق ویژگی‌های آماری داده‌های واقعی و حفظ حریم خصوصی تعیین می‌شود.

داده‌های مصنوعی مهندسی معکوس خطر عدم نامگذاری را دارد. این زمانی اتفاق می‌افتد که مجموعه داده‌های مصنوعی برای افشای اطلاعات شخصی حساس تجزیه شوند. این امر به ویژه با مقرراتی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده‌های اتحادیه اروپا (GDPR) مرتبط است، که در مورد هر داده‌ای که می‌تواند به یک فرد مرتبط شود اعمال می‌شود. اگرچه برنامه نویسی حفاظتی می‌تواند این خطر را کاهش دهد، اما نمی‌توان مهندسی معکوس را به طور کامل حذف کرد.

داده‌های مصنوعی همچنین می‌توانند سوگیری‌ها را در مدل‌های هوش مصنوعی معرفی یا تقویت کنند. در حالی که می‌تواند به طور قابل اعتماد مجموعه داده‌های متنوعی را تولید کند، اما همچنان در تلاش برای گرفتن تفاوت‌های ظریف نادر، اما حیاتی موجود در داده‌های دنیای واقعی است.

اگر داده‌های اصلی دارای سوگیری باشد، می‌توان آنها را در داده‌های مصنوعی تکرار و تقویت کرد که منجر به نتایج ناعادلانه و تبعیض‌آمیز می‌شود. این موضوع به ویژه در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی و مالی نگران کننده است، جایی که مدل‌های هوش مصنوعی مغرضانه می‌توانند عواقب جدی داشته باشند.

داده‌های مصنوعی همچنین در تلاش برای گرفتن طیف کامل احساسات و تعاملات انسانی هستند که در نتیجه مدل‌های هوش مصنوعی کمتر مؤثر هستند. این محدودیت به‌ویژه در کاربرد‌های هوش مصنوعی مربوط به احساس، جایی که درک تفاوت‌های عاطفی برای پاسخ‌های دقیق و همدلانه بسیار مهم است. به عنوان مثال، در حالی که داده‌های ترکیبی عبارات احساسی رایج را تعمیم می‌دهند، می‌توانند تفاوت‌های فرهنگی ظریف و نشانه‌های عاطفی خاص  را نادیده بگیرند.

پیشرفت هوش مصنوعی

درک تفاوت بین داده‌های تولید شده مصنوعی و داده‌های حاصل از تعاملات انسانی بسیار مهم است. در سال‌های آینده، سازمان‌هایی که به داده‌های تولید شده توسط انسان دسترسی دارند، مزیت قابل توجهی در ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی با کیفیت بالا خواهند داشت.

در حالی که داده‌های مصنوعی راه‌حل‌هایی برای چالش‌های مربوط به حریم خصوصی و در دسترس بودن داده‌ها ارائه می‌دهند که می‌تواند منجر به فروپاشی مدل شود، اتکای بیش از حد به آنها می‌تواند همان مسائلی را که به دنبال حل آن است، دوباره ایجاد کند. دستورالعمل‌ها و استاندارد‌های واضحی برای استفاده مسئولانه از آن مورد نیاز است.این شامل اقدامات امنیتی قوی برای جلوگیری از مهندسی معکوس و حصول اطمینان از عاری بودن مجموعه داده‌ها از سوگیری است. صنعت هوش مصنوعی همچنین باید به پیامد‌های اخلاقی منبع یابی داده بپردازد و شیوه‌های کار منصفانه را اتخاذ کند.

نیاز فوری به حرکت فراتر از طبقه بندی داده‌ها به عنوان شخصی یا غیر شخصی وجود دارد. این دوگانگی سنتی نمی‌تواند پیچیدگی و تفاوت‌های ظریف شیوه‌های داده مدرن، به ویژه در زمینه داده‌های مصنوعی را به تصویر بکشد.

از آنجایی که داده‌های مصنوعی الگو‌ها و ویژگی‌های مجموعه داده‌های دنیای واقعی را ترکیب می‌کنند، طبقه‌بندی‌های باینری را به چالش می‌کشند و به یک رویکرد ظریف‌تر برای تنظیم داده‌ها نیاز دارند. این تغییر می‌تواند منجر به استاندارد‌های مؤثرتر حفاظت از داده‌ها شود که با واقعیت‌های فناوری‌های هوش مصنوعی مدرن همسو هستند.

با مدیریت استفاده از داده‌های مصنوعی و پرداختن به چالش‌های آن، می‌توانیم اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی با حفظ دقت، تنوع و استاندارد‌های اخلاقی پیشرفت می‌کند.