Dirbtinio intelekto degradacijos priežastys
Dirbtinio intelekto (DI) degradacija tampa vis labiau pastebima, ypač kai 2025 metais dešimt didžiausių AI įrankių 35% atvejų kartoja klaidingą informaciją, beveik dvigubai dažniau nei 2024 metais. Viena iš pagrindinių priežasčių yra DI mokymas naudojant generuotą turinį. Tai reiškia, kad chatbotai dažnai remiasi kitų chatbotų sukurtomis medžiagomis, kas ilgainiui veda prie stagnacijos ir modelių degradacijos.
Duomenų trūkumo problema
Žmonių sukurtų duomenų atsargos pamažu senka, ir analitikai prognozuoja, kad jos gali visiškai išsekti artimiausiais metais. Duomenų deficitas išlieka iššūkiu, tačiau, kaip teigia ekspertai, tai neturėtų tapti reikšminga problema galutiniams vartotojams. DI technologijos yra plačiai integruotos į įvairius produktus ir verslo procesus, o neapsiribojama vien chatbotais.
Atsako į iššūkius būdai
Siekiant išlaikyti aukštą DI tikslumą ir patikimumą, Alfa-Bankas taiko sisteminį požiūrį. Pirma, užtikrinama aukšta duomenų kokybė modelių mokymui, vystant tiek saugojimo įrankius, tiek pažangius apdorojimo metodus. Antra, įdiegiamos automatinio modelių persimokymo technologijos AutoML, kurios padeda išvengti jų degradacijos. Be to, naudojama RAG technologija, suteikianti AI prieigą prie aktualių ir nuolat atnaujinamų duomenų, viršijančių mokymo duomenų rinkinį, taip žymiai sumažinant „haliucinacijų” riziką kalbų modeliuose.
Kombinuotų modelių naudojimas
Kombinuotų modelių naudojimas taip pat prisideda prie didesnio tikslumo ir atsparumo. Tokiu būdu siekiama užtikrinti, kad DI sprendimai būtų patikimi ir veiksmingi net ir nuolat besikeičiančiame duomenų pasaulyje.
