Дело в искусственном интеллекте и его неутолимой жажде данных
Искусственному интеллекту, особенно моделям умных штанов, таким как GPT-4, нужны кучи данных, чтобы стать умнее. Считайте, что это подпитывает бесконечный аппетит: чем разнообразнее рацион, тем лучше искусственный интеллект понимает наш мир. Но вот в чем загвоздка: поиск свежих и качественных данных — все равно что пытаться заказать изысканное блюдо в заведении быстрого питания. Это сложно!
Секретный рецепт OpenAI: более миллиона часов видео на YouTube
OpenAI, эти умные люди, создавшие GPT-4, оказались в затруднительном положении. Им нужно было больше данных, но вариантов у них не было. Поэтому они разработали план по расшифровке более миллиона часов видео на YouTube. Ага, вы все правильно прочитали. Более миллиона часов! Представьте себе, что вы смотрите YouTube без перерыва более ста лет. Ребята, это много видео с кошками.
Но подождите, это вообще законно?
Вот где оно становится острым. Расшифровка видео на YouTube без явного разрешения — это тонкая грань в законах об авторском праве. В OpenAI считали, что это честная игра в условиях «добросовестного использования», но это серая зона, прозрачная как грязь. Это все равно, что проникнуть в кинотеатр через выходную дверь. Конечно, вы уже внутри, но стоит ли вам там действительно быть?
Google тоже не так уж и невиновен
Google, материнская компания YouTube, не сидела в стороне. Они также активно изучали базу данных YouTube, чтобы обучить свой искусственный интеллект. Вам не кажется, что это немного иронично? Как шеф-повар, крадущий рецепты из собственного ресторана.
Общая картина: дилемма данных искусственного интеллекта
Вся эта история подчеркивает более серьезную проблему в мире искусственного интеллекта: гонка за данными превращается в противостояние на Диком Западе. По мере того как модели искусственного интеллекта становятся все больше и больше нуждаются в данных, компании проявляют творческий подход, а иногда и отчаянно, пытаясь накормить эти цифровые умы.
А как же будущее?
Заглядывая в будущее, сообщество ИИ обдумывает способы сохранить свои модели, не прибегая к использованию легальных наземных мин. Такие идеи, как создание синтетических данных или обучение ИИ более эффективному обучению, постоянно появляются. Но пока рано, и кто знает, какие прорывы или ошибки ждут?
Немного личного анекдота
Скажу так: это как когда я впервые попробовал испечь пирог. У меня были все эти необычные ингредиенты (данные), но я не знала, как их правильно смешивать (тренировка искусственного интеллекта). Первая попытка обернулась катастрофой (юридические и этические проблемы), но она научила меня экспериментировать и находить новые рецепты (инновационные решения для обучения искусственному интеллекту). Иногда приходится немного запутаться на кухне, чтобы насладиться сладким вкусом успеха.
Итак, чему мы научились?
По большому счету, эта история компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и их авантюр по поиску данных служит напоминанием о тонком балансе между инновациями и ответственностью. По мере того, как мы продвигаемся вперед в неизведанные области развития искусственного интеллекта, давайте не будем забывать о важности этических принципов и соблюдения законов об авторском праве. В конце концов, путь к просвещению в области искусственного интеллекта должен быть основан на честности, а не на использовании хитрых обходных путей.
Предстоящий путь
Заглядывая в мир искусственного интеллекта, становится ясно, что путешествие так же важно, как и пункт назначения. Инновации и прорывы будут и дальше формировать мир, но давайте сделаем все возможное, чтобы при их осуществлении соблюдались принципы уважения, этики и, прежде всего, гуманности.
