Se chiedessi a un modello della Gen AI di scrivere il testo di una canzone come avrebbero fatto i Beatles e se facesse un lavoro impressionante, c'è una ragione per questo. Oppure, se hai chiesto a una modella di scrivere in prosa nello stile del tuo autore preferito e lei ha replicato esattamente lo stile, c'è una ragione per questo.
Anche semplicemente, sei in un altro Paese e quando vuoi tradurre il nome di uno snack interessante che trovi nella corsia di un supermercato, il tuo smartphone rileva le etichette e traduce il testo senza problemi.
L’intelligenza artificiale è al fulcro di tutte queste possibilità e ciò è dovuto principalmente al fatto che i modelli di intelligenza artificiale sarebbero stati addestrati su grandi volumi di tali dati – nel nostro caso, centinaia di canzoni dei Beatles e probabilmente libri del tuo scrittore preferito.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale generativa, tutti sono musicisti, scrittori, artisti o tutto questo. I modelli Gen AI generano opere d'arte su misura in pochi secondi a seconda delle richieste dell'utente. Possono creare In stile Van Gogh opere d'arte e persino chiedere ad Al Pacino di leggere i Termini di servizio senza che lui sia presente.
Fascino a parte, l'aspetto importante qui è l'etica. È giusto che tali lavori creativi siano stati utilizzati per addestrare modelli di intelligenza artificiale, che stanno gradualmente cercando di sostituire gli artisti? È stato acquisito il consenso dei titolari di tali proprietà intellettuali? Sono stati ricompensati equamente?
Benvenuti nel 2024: l'anno delle guerre dei dati
Negli ultimi anni, i dati sono diventati ulteriormente una calamita per attirare l’attenzione delle aziende per addestrare i propri modelli di Gen AI. Come un bambino, i modelli di intelligenza artificiale sono ingenui. Bisogna insegnarli e poi addestrarli. Ecco perché le aziende hanno bisogno di miliardi, se non milioni, di dati per addestrare artificialmente modelli che imitano gli esseri umani.
Ad esempio, GPT-3 è stato addestrato su miliardi (centinaia) di token, che si traduce vagamente in parole. Tuttavia, le fonti rivelano che trilioni di tali token sono stati utilizzati per addestrare i modelli più recenti.
Con volumi così enormi di set di dati di formazione richiesti, dove vanno le grandi aziende tecnologiche?
Grave carenza di dati di formazione
Ambizione e volume vanno di pari passo. Man mano che le aziende ampliano i propri modelli e li ottimizzano, necessitano di una quantità ancora maggiore di dati di training. Ciò potrebbe derivare dalla richiesta di svelare modelli successivi di GPT o semplicemente di fornire risultati migliori e precisi.
Indipendentemente dal caso, è inevitabile richiedere dati di addestramento abbondanti.
È qui che le imprese si trovano ad affrontare il primo ostacolo. Per dirla semplicemente, Internet sta diventando troppo piccola per consentire l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale. Ciò significa che le aziende stanno esaurendo i set di dati esistenti per alimentare e addestrare i propri modelli.
Questa risorsa in esaurimento sta spaventando le parti interessate e gli appassionati di tecnologia in quanto potrebbe potenzialmente limitare lo sviluppo e l’evoluzione dei modelli di intelligenza artificiale, che sono per lo più strettamente collegati al modo in cui i marchi posizionano i loro prodotti e al modo in cui alcune preoccupazioni afflitte nel mondo vengono percepite come affrontate con soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. soluzioni.
Allo stesso tempo, c’è anche speranza sotto forma di dati sintetici o consanguineità digitale, come la chiamiamo noi. In parole povere, i dati sintetici sono i dati di addestramento generati dall'intelligenza artificiale, che vengono nuovamente utilizzati per addestrare i modelli.
Sebbene sembri promettente, gli esperti tecnologici ritengono che la sintesi di tali dati di addestramento porterebbe a quella che viene chiamata AI asburgica. Questa è una delle principali preoccupazioni per le imprese in quanto tali set di dati consanguinei potrebbero contenere errori fattuali, pregiudizi o semplicemente essere incomprensibili, influenzando negativamente i risultati dei modelli di intelligenza artificiale.
Consideralo come un gioco di Chinese Whisper, ma l'unica svolta è che anche la prima parola che viene trasmessa potrebbe essere priva di significato.
La corsa all’approvvigionamento dei dati di addestramento sull’intelligenza artificiale
Uno dei più grandi archivi fotografici: Shutterstock ha 300 milioni di immagini. Sebbene ciò sia sufficiente per iniziare con la formazione, i test, la convalida e l'ottimizzazione necessiterebbero nuovamente di dati abbondanti.
Tuttavia, ci sono altre fonti disponibili. L'unico problema qui è che sono codificati a colori in grigio. Stiamo parlando dei dati pubblicamente disponibili su Internet. Ecco alcuni fatti intriganti:
- Ogni giorno vengono pubblicati in diretta oltre 7.5 milioni di post sul blog
- Ci sono oltre 5.4 miliardi di persone su piattaforme di social media come Instagram, X, Snapchat, TikTok e altre.
- Su Internet esistono oltre 1.8 miliardi di siti web.
- Ogni giorno vengono caricati oltre 3.7 milioni di video solo su YouTube.
Inoltre, le persone condividono pubblicamente testi, video, foto e persino competenze in materia attraverso podcast solo audio.
Questi sono contenuti esplicitamente disponibili.
Quindi, usarli per addestrare modelli di intelligenza artificiale deve essere giusto, giusto?
Questa è la zona grigia di cui abbiamo parlato prima. Non esiste un’opinione univoca su questa questione poiché le aziende tecnologiche con accesso a volumi di dati così abbondanti stanno proponendo nuovi strumenti e modifiche politiche per soddisfare questa esigenza.
Alcuni strumenti trasformano l'audio dei video di YouTube in testo e quindi li utilizzano come token per scopi di formazione. Le aziende stanno rivedendo le politiche sulla privacy e stanno arrivando al punto di utilizzare dati pubblici per addestrare modelli con un’intenzione predeterminata di affrontare azioni legali.
Meccanismi di contrasto
Allo stesso tempo, le aziende stanno anche sviluppando i cosiddetti dati sintetici, in cui i modelli di intelligenza artificiale generano testi che possono essere nuovamente utilizzati per addestrare i modelli come un ciclo.
D’altro canto, per contrastare lo scrapping dei dati e impedire alle aziende di sfruttare scappatoie legali, i siti web stanno implementando plugin e codici per mitigare i bot di data scaping.
Qual è la soluzione definitiva?
L’implicazione dell’intelligenza artificiale nella risoluzione dei problemi del mondo reale è sempre stata sostenuta da nobili intenzioni. Allora perché l’approvvigionamento di set di dati per addestrare tali modelli deve fare affidamento su modelli grigi?
Man mano che le conversazioni e i dibattiti sull’intelligenza artificiale responsabile, etica e responsabile acquisiscono importanza e forza, spetta alle aziende di tutte le dimensioni passare a fonti alternative che dispongono di tecniche white-hat per fornire dati di formazione.
Qui è dove Saip eccelle in. Comprendendo le preoccupazioni prevalenti relative all'approvvigionamento dei dati, Shaip ha sempre sostenuto tecniche etiche e ha costantemente praticato metodi raffinati e ottimizzati per raccogliere e compilare dati da diverse fonti.
Metodologie di sourcing dei set di dati White Hat
Questo è esattamente il motivo per cui il nostro modus operandi prevede meticolosi controlli di qualità e tecniche per identificare e compilare set di dati rilevanti. Ciò ci ha consentito di fornire alle aziende set di dati esclusivi per la formazione Gen AI in più formati come immagini, video, audio, testo e requisiti più di nicchia.
La nostra Filosofia
Operiamo secondo filosofie fondamentali come il consenso, la privacy e l'equità nella raccolta di set di dati. Il nostro approccio garantisce inoltre la diversità dei dati, quindi non vi è alcuna introduzione di pregiudizi inconsci.
Mentre il mondo dell’intelligenza artificiale si prepara all’alba di una nuova era caratterizzata da pratiche oneste, noi di Shaip intendiamo essere i portabandiera e i precursori di tali ideologie. Se set di dati indiscutibilmente equi e di qualità sono ciò che stai cercando per addestrare i tuoi modelli di intelligenza artificiale, contattaci oggi stesso.
