ChatGPT との興味深いディスカッションの第 XNUMX 部へようこそ。 の中に 私たちの会話の最初の部分では、言語大規模モデルのトレーニングにおけるデータ収集、注釈の役割、および人間参加型の重要性について説明しました。 ここでは、AI モデルのトレーニング中に直面する課題、偏見、その応用、および高度な AI モデルが人間一般にどのような影響を与えるかについて説明します。
- ルールベースのシステム: これらには、マシンがデータに注釈を付けるために従う特定のルールの作成が含まれます。 たとえば、電子メール アドレスのように見えるテキスト (たとえば、「@」記号を含む) に「電子メール」というラベルを付けるルールが考えられます。
- 機械学習モデル: 事前トレーニングされた機械学習モデルを使用して、新しいデータに注釈を付けることができます。 たとえば、事前トレーニングされた名前付きエンティティ認識モデルを使用して、テキスト内のエンティティを識別し、ラベルを付けることができます。
- 能動的学習： この方法では、機械学習モデルは最初に、手動で注釈が付けられたデータの小さなバッチを使用してトレーニングされます。 次に、モデルは最も信頼できるデータに注釈を付け、これらの注釈は人間のアノテーターによって検証および修正されます。 モデルはこのより大きなデータセットを使用して再トレーニングされ、プロセスが繰り返されます。
- 弱い監督: ここでは、複数の弱いアノテーター (ルールベースのシステム、クラウドソーシング、ヒューリスティックなど) がデータのラベル付けに使用されます。 それぞれの弱いアノテーターは不完全ですが、それらを組み合わせたラベルは、初期モデルをトレーニングするための適切な近似を提供できます。
- 転移学習: このアプローチでは、XNUMX つのタスクでトレーニングされたモデルを活用し、それを別の関連タスクに適用します。 たとえば、画像内のオブジェクトを認識するようにトレーニングされたモデルは、特定の種類のオブジェクトを認識するように設計されたモデルの開始点として使用できます。
自動アノテーションは強力なツールですが、常に完璧であるわけではなく、品質は使用する方法やタスクの複雑さに応じて変化する可能性があることを覚えておくことが重要です。 初期のルールまたはトレーニング セットのバイアスによりエラーが発生する可能性があり、複雑なタスクでは依然として人間の監視が必要な場合があります。 したがって、多くの場合、自動アノテーションと手動アノテーションの組み合わせ (半教師あり学習) が、大規模で複雑なデータセットにとって最良のアプローチとなります。
- データの多様性と代表性: 収集されたデータが多様なシナリオを網羅し、現実世界の状況を正確に表すことを保証することは困難です。 たとえば、画像認識モデルには、さまざまな照明、方向、背景を持つ画像が必要です。
- データのプライバシーと倫理: データを収集する際には、プライバシーの権利を尊重し、倫理ガイドラインを遵守することが重要です。 ヘルスケア AI で患者データを匿名化すると、モデルのトレーニングでの有用性を損なうことなくプライバシーが確保されます。
- データ品質： 高品質のデータは不可欠です。 ノイズの多いデータ、無関係なデータ、または不正確なデータは、モデルのパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。 スラング、タイプミス、一貫性のない言語使用を含むソーシャル メディア データは、感情分析トレーニングに課題をもたらします。
- 注釈の品質と一貫性: 正確で一貫性のある注釈を保証することは複雑です。 画像分類では、異なるアノテーターが同じオブジェクトに異なるラベルを付けると、トレーニング中にモデルが混乱する可能性があります。
- 時間と費用: 手動アノテーションは、特に大規模なデータセットの場合、時間とコストがかかります。 自然言語処理の場合、アノテーターはテキストのコンテキストを理解するためにかなりの時間と言語の専門知識を必要とします。
- スケーラビリティ： 品質を維持しながらアノテーション プロセスをスケーリングすることは困難です。 言語モデルには多くの場合、数十億の例が必要となるため、大規模なアノテーター チーム間の調整と、アノテーション間の一貫性の確保が必要になります。
- ラベル付けの曖昧さ: 正しいラベルは主観的なものであり、解釈の余地がある場合があります。 アノテーターは感情分析タスクに関して異なる意見を持っている可能性があり、その結果、同じテキストに対して異なるラベルが割り当てられることになります。
- 機密データ: 医療記録や財務記録などの機密データを扱う場合は、追加の予防措置が必要です。 アノテーターは、このデータを適切に処理し、確実に保護するために、専門のトレーニングまたは認定資格を必要とする場合があります。
これらの課題に対処するには、多くの場合、優れたプロジェクト計画、データ収集者とアノテーターのための明確なガイドライン、可能な場合は自動化ツールの使用、および品質管理のための堅牢なシステムの組み合わせが必要です。
- データセットのバランスを調整します。 異なるクラスが同等に表現されるようにデータセットを調整します。
- バイアス軽減アルゴリズムを使用します。 モデルの予測におけるバイアスを軽減するように設計された手法を採用します。
- 差分プライバシーを適用します。 機密属性を保護するためにデータにノイズを追加します。
- バイアスを考慮したモデルの微調整を実行します。 バイアスの軽減を考慮してモデルを調整します。
- 人間によるレビューとガイドラインを採用: レビュー担当者は、微調整中にどのグループも優先しないように指示するガイドラインに従います。
- 継続的なフィードバック ループを確立します。 査読者との定期的な対話により、継続的な学習と偏見の修正が可能になります。
偏見を完全に排除することは困難ですが、次の手順で偏見を減らすことができることを覚えておいてください。
- コンテンツの生成： これらは、記事、レポート、電子メールなどのコンテンツの生成に役立ちます。
- カスタマーサービス： これらをチャットボットや仮想アシスタントで使用して、カスタマー サポートを自動化できます。
- 言語翻訳： これらは、異なる言語間でテキストを翻訳するのに役立ちます。
- 家庭教師： さまざまなテーマについて説明ができ、教育に役立ちます。
- コードの記述: コードの作成を支援し、ソフトウェア開発を支援します。
- マーケティングや広告： マーケティング キャンペーン用のクリエイティブ コンテンツを生成できます。
- アクセシビリティ： これらは、テキスト読み上げアプリケーションの音声を生成するのに役立ちます。
- ジョブの自動化: 特に製造、物流、事務などの分野では、日常的かつ日常的な業務が自動化され、雇用の喪失につながる可能性があります。
- 新しい雇用の創出: 良い面としては、AI の台頭により、AI スペシャリスト、データ アナリスト、機械学習エンジニア、AI の倫理と政策における役割など、これまで存在しなかった新しい役割が生まれるでしょう。
- ジョブトランスフォーメーション: AI が仕事の日常的な部分を引き継ぎ、従業員はより複雑で創造的なタスクに集中できるようになり、多くの仕事は排除されるのではなく変革されるでしょう。
- スキル需要の変化: デジタル スキルと AI への理解に対する需要が高まるため、短期的にはスキル ギャップが生じる可能性があります。
つまり、AI が雇用市場を破壊することは間違いありませんが、同時に新しい雇用と生産性向上の機会ももたらします。
- 理解不足: AI モデルは、人間と同じようにコンテキストや概念を理解することはできません。 彼らはデータのパターンを特定しますが、根底にある意味は理解していません。
- データの依存関係: トレーニングには大量のデータが必要です。 データに偏りがある、不完全である、または品質が低い場合、モデルのパフォーマンスが大きな影響を受ける可能性があります。
- 汎化： 特定のタスクやデータセットでトレーニングされたモデルは、その学習をまだ見たことのない新しいシナリオに一般化するのに苦労することがよくあります。
- 説明可能性： 特定のモデル (特に深層学習モデル) がなぜ特定の決定を行ったのかを理解するのは難しいことが多く、透明性や解釈可能性の欠如につながります。
- 堅牢性： AI モデルは入力データのわずかな変化 (ノイズ、歪み) に敏感な場合があり、すべての条件で確実に動作するとは限りません。
- 倫理的懸念: AI アプリケーションはプライバシーの問題、誤用の可能性、または意図しないバイアスを引き起こす可能性があり、倫理的および法的懸念が生じます。
私の知識が途絶えた 2021 年 3 月の時点では、AI は文脈理解において大幅な進歩を遂げており、特に GPT-4 や GPT-XNUMX のような洗練された言語モデルの開発が顕著です。 これらのモデルは、受け取った入力と、単語と概念の関係についての内部理解に基づいて、人間のようなテキストを生成できます。
ただし、この「理解」は人間の理解とは異なることに注意することが重要です。 現在存在する AI システムは、意識、自己認識、または人間が持つのと同じ深さの経験的知識を持っていません。 彼らは、実際の経験やニュアンスの直感的な把握ではなく、データのパターンに基づいてコンテキストを解釈します。 したがって、彼らの文脈に対する理解は私たちのものとは根本的に異なります。
たとえば、AI は「学校の初日はどう感じましたか?」などの個人的な経験に関する質問に対する回答を生成できますが、AI はトレーニングされたデータのパターンに基づいて回答を生成しており、他のデータに基づいて回答しているわけではありません。それが持つ個人的な経験や感情。 AI は感情や個人的な経験を持ちません。
将来については、何とも言えません。 AI の研究開発は急速なペースで進歩を続けていますが、パターン認識から真の人間のような理解と意識への飛躍は非常に大きなものであり、それが可能かどうか、またそれがどのように達成されるかはまだわかりません。 たとえ AI システムがコンテキストの解釈においてより高度になったとしても、それは必ずしも AI システムがコンテキストを人間のように理解できることを意味するわけではありません。
- 自然言語の理解と生成の向上: より人間らしい会話 AI とより優れた自動翻訳。
- AI の公平性、説明可能性、透明性: AI の意思決定を理解し、公平性を確保し、透明性を促進するためのテクニック。
- ヘルスケアにおける AI: AI による病気の診断、患者の転帰予測、個別化された治療の強化。
- 強化学習と一般的な AI: さまざまなタスクを学習し、新しい状況に適応できる、より適応性の高い AI システム。
- AI と量子コンピューティング: 計算能力が強化され、より複雑なモデルとより高速なトレーニング時間が可能になります。
- フェデレーテッド ラーニング: データを共有せずに複数のデバイス間でモデルをトレーニングする、プライバシーを保護する機械学習。
