צוזאמען מיט זיין פּראָגרעס, קינסטלעך סייכל (AI) איז ינקריסינגלי ינקריסינג, און די ריזיקירן פון אַזוי גערופענע "ינברעעדינג" אין דזשענעראַטיוו אַי סיסטעמען ווערט אַ ריזיקירן, לאַנג געוויינטלעך צווישן מענטש און דאַמעסטאַקייטיד כייַע פּאַפּיאַליישאַנז.
דער אַרטיקל וועט אָפּדאַך עטלעכע ליכט אויף דעם באַגריף פון ינברעעדינג אין ליכט פון דזשענעראַטיוו אַי און ווי ינברעעדינג קען זיין שייַכות צו דער צוקונפֿט פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט.
פארשטאנד פון גענעראַטיווע אַי ינברעעדינג גענעראַטיווע אַי סיסטעמען ווי גרויס שפּראַך מאָדעלס (LLMs) זענען בפֿרט טריינד אויף פולשטענדיק דאַטן שטעלט פון טעקסטשאַוואַל, וויזשאַוואַל און אַודיאָ אינהאַלט בנימצא אויף די וועב. טכילעס, די דאַטן שטעלן לאַרגעלי אַרייַנגערעכנט זאכן געמאכט דורך מענטשן, אַזאַ ווי ליטעראַטור, אַרטיקלען און קונסט ווערק. אָבער, מיט די העכערונג פון דזשענעראַטיוו אַי מכשירים, מער און מער אינהאַלט אויף דער אינטערנעץ איז געשריבן דורך אַי זיך.
די יבעררוק רייזאַז זארגן וועגן די קוואַליטעט און דייווערסיטי פון די דאַטאַסעץ געניצט צו באַן צוקונפֿט אַי סיסטעמען. מיט דער עוואָלוציע פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט, עס איז דערוואַרט אַז פילע צוקונפֿט דורות פון אַי-מאַדאַלז וועט לערנען פון דאַטאַסעץ וואָס רעפּראַזענץ ניט מענטש אינהאַלט אָבער אַי-באשאפן מאַטעריאַל.
די קאַנסאַקווענסאַז פון דזשענעראַטיוו אַי ינברעעדינג זענען מאַלטיפאַסאַטיד.
פאַרקערט, די קאַנטיניויישאַן פון לערנען דורך די אַי סיסטעם פֿון טאָמיד מער נומער פון כאָומאַדזשיניאַס דאַטאַסעץ קען פירן צו דיקריסינג שעפֿערישקייט און ערידזשאַנאַליטי אין אַי-דזשענערייטאַד רעזולטאַט.
אויב דער פּראָצעס איז ריפּיטיד - דאָס איז, קאַפּיינג פון אַ קאָפּיע - סאַקסעסיוולי איבער דורות, די קוואַליטעט פון דער רעזולטאַט איז דיילוטאַד, און די רעזולטאַטן לויפן די ריזיקירן פון ווייניקער ענגיידזשינג אַרבעט און ווייניקער עפשער ריפלעקטיוו פון וואָס מיר באַטראַכטן ווי מענטשלעך שעפעריש רעזולטאַט . מיט דעם וווּקס פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט טריינד אויף ינברעד דאַטאַסעץ, אַזאַ פּראָבלעמס קען זיין יגזאַסערבייטאַד.
אויב די טריינינג דאַטאַסעץ זענען נישט גענוג דייווערס, די אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט וואָלט בלויז דינען צו פאַרשטאַרקן און פאַרגרעסערן בייאַזעס אין אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט, און אַזוי אַנדערמיינינג די טראַסטווערדי נוצן פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט ווי אַ מקור פון אינפֿאָרמאַציע. דערצו, די פעלן פון דייווערסיטי אין די טריינינג דאַטן קען באַגרענעצן די מעגלעכקייט פון דעוועלאָפּינג אַי סיסטעמען וואָס קענען ריכטיק פֿאַרשטיין און פאָרשטעלן די ברייט קייט פון מענטשלעך יקספּיריאַנסיז און פּערספּעקטיווז. דאָס קען זיין לימאַטינג פּראָגרעס אין די פאַרשידענע אַפּלאַקיישאַן געביטן פון אַי, אַזאַ ווי נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, אינהאַלט דור און באַשלוס-מאכן סיסטעמען.
אַדרעסינג די אַרויסרופן פון גענעראַטיווע אַי ינברעעדינג
אויבן אַלע, דאָס איז אַ אמת ריזיקירן, ספּעציעל די ינברעעדינג פון גענעראַטיווע אַי טעקנאַלאַדזשיז. נאָך, עס גיט די אָנוס אויף ריסערטשערז, דעוועלאָפּערס און אפילו פּאַלאַסימייקערז צו האַנדלען פּראָואַקטיוולי, ינשורינג אַז דייווערס און רעפּריזענאַטיוו דאַטאַסעץ זענען געניצט ווי אַ ענין פון שפּיץ בילכערקייַט בעשאַס די טריינינג פון די אַי סיסטעם, ינטאַגרייטינג מעקאַניזאַמז וואָס קענען דיטעקט און רעדוצירן בייאַזעס אין די אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט, און ינשורינג עפעקטיוו ינטערדיססיפּלינאַרי מיטאַרבעט, בשעת אַדרעסינג און ינשורינג די עטישע און סאָסיעטאַל ימפּלאַקיישאַנז פון בנין אַי זענען גענומען קעיר פון.
זיי זאָל ווייַטער פאַסילאַטייט די נויט פֿאַר אָופּאַננאַס און אַקאַונטאַביליטי אין די דיפּלוימאַנט פון אַי סיסטעמען און דאַרפן אַז וויסיקייַט פון לימיטיישאַנז און בייאַסיז זאָל זיין שערד מיט ניצערס פון אַי-דזשענערייטאַד אינהאַלט. דערפאר, אַלע די סטייקכאָולדערז קענען פּראָואַקטיוולי זוכן צו מיטאַרבעטן אין כאַרנאַסינג די מאַכט פון דזשענעראַטיוו אַי בשעת מיטאַגייטינג די ריסקס פֿאַרבונדן מיט ינברעעדינג אין אַי אַנטוויקלונג.
דער באַגריף פון ינברעעדינג אין דזשענעראַטיוו אַי איז אַ גרויס צוקונפֿט אַרויסרופן פֿאַר דער אַנטוויקלונג און דיפּלוימאַנט פון אַי סיסטעמען. דאָס וועט העלפֿן זיי צו ענשור אַז די פאַראַנטוואָרטלעך און עטישע אַנטוויקלונג פון טעכנאָלאָגיע פֿאַרבעסערונג פֿאַר געזעלשאַפט איז באגעגנט דורך פארשטאנד די ימפּלאַקיישאַנז און וועגן צו פֿאַרבעסערן דזשענעראַטיוו אַי ינברעעדינג יפעקטיוולי.
מקור: https://www.cryptopolitan.com/generative-ai-growing-in-ai-development/