Dirbtinio intelekto mokymosi procesas
Dirbtinis intelektas (DI) mokosi iš didelių tekstinių duomenų masyvų, kuriuose nėra aiškių žymų, žyminčių tiesą ar melą. Tai reiškia, kad DI modeliai yra mokomi rašyti gramatiškai taisyklingai, tačiau susidūrę su retais faktais, jie dažnai spėlioja. Tokiu būdu, modeliai kartais pateikia atsakymus, kurie atrodo įtikinamai, bet iš tikrųjų yra neteisingi. Pavyzdžiui, DI gali pasakyti konkrečią datą, net jei nėra tikras, ar ji teisinga.
Postobulinimo reikšmė
Po pagrindinio mokymosi vykdomas postobulinimas, kuris padeda sumažinti klaidų skaičių, tačiau jų visiškai nepašalina. Šios klaidos dažnai kyla dėl to, kad dabartinė vertinimo sistema skatina modelius teikti tikslius atsakymus, o prisipažinimas nežinant dažnai nėra įvertinamas. Tai reiškia, kad modeliai linkę ‘galvoti’ ir kartais pataikyti, nei būti atsargūs ir nežinoti.
OpenAI pasiūlymai
OpenAI siūlo keisti vertinimo taisykles, siekiant padidinti DI modelių tikslumą ir sąžiningumą. Jie siūlo griežčiau bausti už įtikinamas klaidas, o už atsakymą ‘nežinau’ suteikti dalinius balus. Tikimasi, kad toks požiūris padės modeliams tapti sąžiningesniems ir mažiau klaidinti vartotojus. Nors GPT-5 modelyje klaidų sumažėjo, problema dar nėra visiškai išspręsta.
Ateities perspektyvos
Kaip matome, DI technologijos nuolat tobulėja, tačiau svarbu nuolat stebėti ir koreguoti mokymosi bei vertinimo metodus. Tik tokiu būdu galima užtikrinti, kad DI sprendimai bus patikimi ir naudingi visuomenei. OpenAI pastangos keisti vertinimo taisykles yra žingsnis teisinga kryptimi, siekiant sukurti patikimesnes ir teisingesnes technologijas.
