Umývanie mozgu AI? Ako sa vyhnúť "AI slopu"

V dnešnej digitálnej dobe, kde umelá inteligencia (AI) preniká do všetkých aspektov nášho života, je dôležité vedieť rozlíšiť kvalitný od nekvalitného obsahu generovaného AI. Video od IBM Technology nám predstavuje pojem "AI slop" – nízko-kvalitný, formulárny a často aj chybový text produkovaný rozsiahlymi jazykovými modelmi (LLM). V tomto článku sa pozrieme na príčiny tohto javu, jeho prejavy a hlavne, ako sa mu vyhnúť.

Čo je vlastne "AI slop"?

"AI slop" nie je len neohrabaný text – ide o systémový problém vyplývajúci z toho, ako LLM fungujú. Tieto modely sú trénované na predpovedanie ďalšieho slova v sekvencii, čo vedie k generovaniu obsahu, ktorý môže byť verbózny, plný nadbytočných fráz a postrádať originalitu. Často sa objavujú zbytočné frázy ako "Je dôležité poznamenať, že..." alebo prehnané prídavné mená ako "neustále sa vyvíjajúci" a "zmenou hry". Tento text je síce gramaticky správny, ale postráda hĺbku a skutočnú hodnotu.

Kľúčové poznatky z videa:

• Dva hlavné aspekty AI slopu: Frázovanie (štýl písania) a obsah (kvalita informácií).
• Typické znaky frázovania: Nadmerná verbálnosť, formulárne konštrukcie ("Not only but also"), prehnané prídavné mená a nadmerné používanie pomníčkov.
• Problémy s obsahom: Verbóznosť (zbytočne dlhé odpovede), falošné informácie (halucinácie) a nedostatok originality.
• Príčiny AI slopu: Trénovacie dáta, optimalizácia odmeny (RLHF) a token-po-token generovanie.
• Riešenia: Prompt engineering (vytváranie lepších pokynov), kurácia tréningových dát, optimalizácia modelu a integrácia systémov na vyhľadávanie informácií (RAG).

Príčiny vzniku "AI slopu"

Prečo sa teda AI slop tak často vyskytuje? Hlavné dôvody spočívajú v tom, ako sú LLM trénované. Modely sú postavené na transformátorových neurónových sieťach a učia sa predpovedať ďalšie slovo alebo token v sekvencii. To znamená, že ich primárnym cieľom je generovať text, ktorý je štatisticky pravdepodobný, nie nutne presný alebo originálny.

Údaje použité na trénovanie významných systémov umelej inteligencie

Ďalším faktorom je trénovacie dáta. LLM sú trénované na obrovskom množstve ľudsky napísaných textov a prirodzene odrážajú štýl a vzorce jazyka v týchto dátach. Ak teda určité frázy alebo slová dominujú tréningovému setu, model ich bude s väčšou pravdepodobnosťou reprodukovať.

Optimalizácia odmeny (RLHF) tiež môže prispievať k problému. Pri RLHF sú modely trénované na maximalizáciu odmeny založenej na hodnoteniach ľudí. Ak ľudia uprednostňujú organizovaný, dôsledný a zdvorilý štýl písania, model sa prispôsobí týmto preferenciám, čo môže viesť k "modelovému kolapsu" – situácii, keď všetky výstupy modelu začnú vyzerať rovnako.

Ako sa vyhnúť "AI slopu"? Praktické rady

Našťastie existujú spôsoby, ako minimalizovať riziko generovania AI slopu. Tu je niekoľko tipov pre používateľov a vývojárov:

Pre používateľov:

• Buďte konkrétni v pokynoch (prompt engineering): Jasne definujte tón hlasu, cieľovú skupinu a požadovaný formát.
• Poskytnite príklady: Uveďte modelom vzorový text alebo štýl, ktorý chcete napodobniť.
• Iterujte: Neakceptujte prvý návrh AI výstupu. Konverzujte s modelom a požiadajte ho o zlepšenia.

Pre vývojárov:

• Zlepšite kuráciu tréningových dát: Filtrujte nekvalitný webový text a zdroje s chybami pred použitím na trénovanie alebo jemné doladenie modelov.
• Optimalizujte optimalizáciu odmeny (RLHF): Použite zložitejšie signály pre spätnú väzbu, napríklad multiobjektívnu RLHF, ktorá optimalizuje pre rôzne atribúty ako pomocnosť, správnosť a stručnosť.
• Integrujte systémy na vyhľadávanie informácií (RAG): Umožnite modelom vyhľadávať relevantné dokumenty pri odpovedaní na otázky, čím sa zníži riziko halucinácií.

Exponenciálny rast dátových bodov použitých na trénovanie významných systémov umelej inteligencie.

Záver: Budúcnosť AI obsahu

AI prináša obrovský potenciál pre tvorbu obsahu, ale je dôležité byť si vedomý aj jeho možných nebezpečenstiev. "AI slop" predstavuje reálnu hrozbu, ktorá môže znevážiť kvalitu informácií na internete. Rozpoznávaním znakov nízko-kvalitného AI generovaného textu a implementáciou vhodných stratégií môžeme prispieť k tomu, aby bol obsah produkovaný AI skutočne hodnotný a užitočný pre všetkých.

Dôležité odkazy:

• IBM Technology - Large Language Models (LLMs): https://ibm.biz/BdeR8u
• AI news from IBM: https://ibm.biz/BdeR8L

Približne 144 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.72 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.