Notes

7 способов ускорить работу искусственного интеллекта и сделать его более лёгким
А также на повышении уровня безопасности - ИИ должен генерировать безопасный контент, а также он должен стать устойчивым к провокациям. Также возникают вопросы относительно возможности определения авторства созданного контента, а также прав собственности на созданный контент. Кто несет ответственность за недостоверные или вредоносные действия, совершенные с помощью ГИИ? А как доказать, что авторство лежит именно за вами или вашей организацией? Возникает потребность в разработке этических https://goodai.com стандартов и законодательства, регулирующих использование ГИИ.
Wardley map для "генеративного ML"
Сегодня для ИИ, насколько я понимаю, подразумевается то, что модель будет вести себя так, как обучены веса модели. Конечно, всем сейчас известно, что при запросе лучше формулировать наиболее точный промпт, но, думаю, роль подбора точных слов может недооцениваться. Поведение ИИ-модели может сильно зависеть от тех слов, что мы используем как промпты, и от тех слов, что лежат в памяти модели. Так что ИИ-модель с другой памятью – это, возможно, уже совершенно другая ИИ. Даже если в бизнесе правильно увидели процесс, который можно автоматизировать, ИИ‑хайп зачастую сбивает прицел по методу решения задачи — выбираются не те инструменты. Карта технологий в генеративном машинном обучении выглядит гораздо более динамичной.
AIOverAI
Любая новая технология кажется революционной, но оценить её реальное влияние можно системно. Один из способов — использовать Wardley Maps, https://mlatcl.github.io о которых мы говорили в этой статье. Хорошая эмпирика, когда принимается решение про автоматизацию — это представить, что на место ML‑алгоритма мы наняли стажера. Очень хорошего, старательного, который работает 24/7, не отвлекается и не делает глупых ошибок. Но ему, как и любому стажеру, нужно объяснить, в чем именно заключается его задача, что на вход, что на выход, по каким правилам из входного документа можно получить выходной итп. Самая плохая причина для внедрения ИИ — это реакция «все побежали, и я побежал», которую мы сейчас часто наблюдаем.
Генеративные модели, такие как ChatGPT, породили новый класс задач, где ИИ не просто анализирует информацию, а создаёт новый контент. Однако, как мы обсуждали ранее, этот процесс основан не на логике или экспертизе, а на статистических закономерностях в данных. Условно говоря, если GenAI нужно объяснить, что такое стол или светофор, нейросети показывают 10 тысяч разных изображений этих предметов. Затем, когда пользователь пишет промпт вида «на столе стоит светофор», нейросеть уже предлагает свои варианты на основе собственного представления об этих предметах.
OpenAI и другие компании активно работают над улучшением точности своих моделей. Нужно только набраться терпения и постепенно изучать инструмент и формировать компетенции, чтобы потом использовать его потенциал в полной мере. Благодаря этому процессу ИИ может адаптироваться к различным стилям и темам, улучшая точность своих ответов. Если вы работаете с разными моделями, важно учитывать их специфику. Однако проблема редко в самом ИИ — чаще всего она кроется в том, как мы формулируем задачи .
Один из самых простых способов обнаружить контент, сгенерированный ИИ, - искать высказывания, сформулированные необычным образом, часто звучащие совершенно неестественно. Эти генераторы учатся на огромных объемах поступающих к ним данных и могут имитировать шаблоны человеческого языка. Будь в курсе всех событий в мире, где технологии быстро становятся все более интегрированными в нашу повседневную жизнь. Мы не могли найти закономерности и понять, когда нейросеть сочинит что-то или выдаст ошибку.
Промтинженер - человек, который понимает как думает машина и может правильно составить запрос к ней. А стоимость такого инженера в рынке около 6000 рублей в час. И поверьте, он с первого раза не подберет правильный запрос для вашей ситуации. И чтобы получить практическую пользу вы сами должны быть экспертом в предметной области. А если вы не эксперт, то вы и не получите решения своего вопроса и не будет ценности, лишь общие ответы. А для столь масштабной технологии непонимание что и почему может сгенерировать ИИ ситуация опасная.
Основные принципы создания промптов
Еще один важный аспект — развитие мультимодальных моделей, которые работают не только с текстом, но и с изображениями, звуками и видео. Это потребует новых подходов к проектированию промптов, где в одном запросе необходимо комбинировать текстовые инструкции с визуальными или звуковыми подсказками. Появление специализированных ИИ-помощников, адаптированных под определенные задачи, также будет способствовать развитию промпт-инжиниринга. AUSLANDER.EXPERT Например, виртуальные ассистенты для врачей, юристов или преподавателей смогут предлагать заранее обученные сценарии взаимодействия с ИИ, значительно упрощая процесс составления запросов. В образовании промпт-инжиниринг открывает новые горизонты для персонализации обучения.
My Website: https://auslander.expert/ai-content-riski-resheniya/