На фоне огромного энтузиазма появилось много вопросов, связанных с технологией генеративного искусственного интеллекта, ответы на которые, вероятно, определят будущее развитие и использование. Ниже приведены три наиболее важных вопроса, которые следует учитывать при оценке того, как будет развиваться экосистема генеративного ИИ:
Можно ли использовать защищенные авторским правом или персональные данные для обучения моделей?
При обучении базовых моделей разработчики обычно «извлекают» данные из Интернета. Иногда это может включать изображения, защищенные авторским правом, новостные статьи, данные социальных сетей, личные данные, защищенные Общим регламентом защиты данных (GDPR), и многое другое. Действующие законы и правила неоднозначны с точки зрения последствий такой практики. Прецеденты, вероятно, будут развиваться, чтобы наложить ограничения на очистку конфиденциальных данных, которые могут быть размещены в Интернете, или позволить владельцам данных ограничивать или отказываться от поисковых индексов, чтобы их данные нельзя было легко найти в Интернете. Также, вероятно, появятся новые модели компенсации для владельцев данных.
Кому принадлежат творческие результаты?
Действующие законы и правила также не дают четкого ответа на вопрос, кому принадлежат авторские права на конечный «выход» генеративной системы ИИ. Несколько потенциальных участников могут делиться или владеть исключительными правами на окончательные результаты, например, владелец набора данных, разработчик модели, владелец платформы, создатель запроса или дизайнер, который вручную уточняет и предоставляет окончательный генеративный результат ИИ.
Как организации будут управлять качеством результатов генеративного ИИ?
Уже имеются примеры систем, предоставляющих неточный, подстрекательский, предвзятый или плагиатный контент. Неясно, смогут ли модели устранить подобный выход. В конечном счете, всем компаниям, разрабатывающим генеративные приложения ИИ, потребуются процессы для оценки результатов выдач ИИ. Потребуется оценить варианты использования выводов ИИ. А также потребуется определить сферы и области, в которых можеть иметь место потенциальный вред. И соответственно, здесь должна быть ограничена коммерциализация.
* * *
Конвергенция науки и техники положила начало периоду беспрецедентного развития человечества. Эти синергетические отношения опирались на два исторических столпа прогресса: знания и изобретения. Сейчас, в эпоху ИИ, мы должны рассмотреть возможность новой эры развития человечества. На этот раз пространство возможностей очень широкое, поскольку ИИ, скорее всего, переосмыслит науку.
"ИИ может переписать научный процесс, построить будущее, в котором инструменты на основе ИИ избавят нас от бессмысленного и трудоемкого труда, а также приведут нас к творческим изобретениям и открытиям, способствуя прорывам, на которые в противном случае ушли бы десятилетия".
Эрик Шмидт. Вот как искусственный интеллект изменит способы ведения науки.
Г-н Шмидт описывает научный процесс, который остается прежним: провести предварительное исследование, определить гипотезу, проверить ее экспериментально, проанализировать собранные данные и прийти к выводу. Но он также предполагает, что ИИ может революционизировать шаги в этом процессе.
Согласно Эрика Шмидта, в конце концов, большая часть научных исследований будет проводиться в «автономных лабораториях» — автоматизированных роботизированных платформах в сочетании с искусственным интеллектом. И мы сможем перенести мастерство ИИ из цифровой сферы в физический мир. Такие беспилотные лаборатории уже появляются в таких компаниях, как Emerald Cloud Lab и Artificial.
Комментариев нет:
Отправить комментарий