Der Zusammenbruch der KI

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Die Artikel von Cassandra-Kreuzung Ich bin unter Lizenz CC BY-SA 4.0 | Cassandra-Kreuzung ist eine Spalte, die von erstellt wurde Marco Calamari mit dem „nom de plume“ von Kassandra, geboren 2005.

Eine neue Cassandra zum Thema KI, der wir, wie so oft, voll und ganz zustimmen.

Dieser Artikel wurde geschrieben am 9. November 2023 von Cassandra

Cassandra Crossing 557/ Der Zusammenbruch der KI

Warum wird ein technisches Detail der falschen KI entscheidend dafür sein, vielleicht ihr Entwicklungsmodell, aber sicherlich ihr Geschäftsmodell zu ändern?

Cassandra vertrat, wie sich die 24 unerschütterlichen Leser noch gut erinnern werden, stets eine äußerst kritische Position zu den aktuellen falschen Künstlichen Intelligenzen, also zu den großen Sprachmodellen, die ständig aus kommerziellen Gründen missbraucht werden.

Das Problem mit der aktuellen gefälschten KI besteht nicht darin, dass sie schlecht funktioniert; Tatsächlich funktionieren sie sehr gut, wenn sie für den Zweck verwendet werden, für den sie erstellt wurden, nämlich zum Verarbeiten von Texten, als Rechtschreibprüfung.“auf Steroiden” was sie tatsächlich sind.

Das Problem ist vielmehr die weltweite und in der Geschichte beispiellose Marketingkampagne, mit der Sprachmodelle in Geschäftsmöglichkeiten umgewandelt wurden, ohne Rücksicht auf die damit verbundenen Vorteile und sozialen Kosten.

Kurz gesagt, ohne Skrupel. Ein Film, den man schon gesehen und wieder gesehen hat, leider.

Zur Abwechslung und um nicht zu langweilig zu werden, wird Cassandra heute eine wenig bekannte technische Tatsache über Sprachmodelle erzählen, die sogar das Marketingmodell falscher künstlicher Intelligenzen in Frage stellt und dass dieses Raubmarketing lange anhalten kann Zeit.

Tatsächlich ist der Titel dieser Grübelei nicht die übliche Übertreibung, sondern der Name eines wissenschaftlichen und nachgewiesenen Phänomens.

Und wie so oft sind einige Voraussetzungen notwendig, um über ein technisches Thema zu sprechen. Leser gewarnt…

Im Datenökonomie Für die Durchführung von Forschung und Entwicklung ist es unerlässlich, Datenbanken zu nutzen.von Tests“. Diesmal verursachte es keine Probleme; Sie wurden tatsächlich genommen Sie machten Jagd die ersten Daten“WAHR“, die mitkamen und verwendet wurden. Dann wurden sie veröffentlicht, möglicherweise an andere Forscher weitergegeben und so weiter.

Anscheinend ist alles schön und gut, aber was wäre, wenn medizinische Forschung betrieben würde? Oder soziologisch? Oder andere Arten von Forschung, die sich mit medizinischen, genetischen oder anderen sensiblen und besonderen Daten befassen? Es kam vor, dass kritische Daten, die heute durch die DSGVO und andere Vorschriften recht gut geschützt sind, außerhalb jeglicher Kontrolle verarbeitet, geteilt, verbreitet und wiederverarbeitet wurden.

Die gleiche Nachlässigkeit kam bereits in den ersten Atomlaboren für militärische Forschung vor, in denen Arbeiter Radioisotope in Plastiktüten transportierten, die sie vielleicht in ihren Taschen trugen. Andererseits liegt auch Maria Curies Leiche in einem Bleisarg und ihre Tagebücher müssen unter Strahlenschutzschilden aufbewahrt werden. Die Forschung setzt die ersten Entdecker und vielleicht auch andere Menschen seit jeher Risiken aus, sie gehört zu den Spielregeln.

Zurück zu unserem Problem, der Suche „heiter" des Datenwissenschaftler es setzte nicht sie selbst, sondern die Personen, deren Daten verwendet wurden, einem neuen Risiko aus; der Verlust und Missbrauch personenbezogener Daten, medizinischer, genetischer usw.

Auch dank der DSGVO wurden dann Maßnahmen ergriffen, doch das Grundproblem bestand darin, dass Forschungsdaten immer unverzichtbar waren, sind und bleiben. Was ist dann zu tun?

Forscher auf diesem Gebiet haben begonnen, neue Techniken einzusetzen Anonymisierung von Daten, die viel als Lösung angepriesen werden, sich aber in Wirklichkeit als sehr schwach erwiesen haben, da andere Forscher relativ einfach Techniken zur Deanonymisierung und Neuidentifizierung von Daten entwickelt haben, die sehr gut funktionierten. Nebenbei bemerkt ist es kein Zufall, dass Deanonymisierung das Hauptthema zahlreicher Konferenzen im Jahr 2010 war, darunter auch E-Privacy, die ihr Thema wie folgt beschrieb:

… jüngste Fortschritte bei Techniken zum Abgleich personenbezogener Daten, gut zusammengefasst in Paul Ohms bahnbrechender Forschung „Gebrochene Versprechen der Privatsphäre: Reaktion auf das überraschende Scheitern der Anonymisierung“ Sie haben die technisch-regulatorische Struktur von 196/2003 nicht erschüttert, sondern völlig zerstört, die jedoch teilweise auch in die DSGVO übergegangen ist, die die Anonymisierung als die ausgefeilteste Barriere betrachtet, die zum Schutz personenbezogener und sensibler Daten errichtet wurde.“

Um Daten nutzen zu können“realistischWer um jeden Preis eine Lösung finden musste, brachte einen der Größten hervor Superschwänze wissenschaftlich nie erdacht, die „synthetische Daten“, also Daten realistisch, erstellt mit Computermethoden. Es ist jedem außer Fachleuten klar, dass bei synthetischen Daten, wie inSpanische Wohnung, man findet nur, was man mitbringt. Und wenn es sich um Daten handelt, gibt es nur die darin enthaltenen Informationen, nichts anderes, keine anderen Informationen, die extrahiert werden können, wie es bei Daten der Fall ist WAHR.

Die Räumlichkeiten, z.B verdammte Helden die bis hierher gelesen haben (wie die „rote Königin“), sind endlich fertig.

Kehren wir also zum heutigen Thema zurück, dem Zusammenbruch falscher künstlicher Intelligenzen.

Einige Phänomene, die während der aktuellen „Wettrennen” zur Schaffung von Modellen für KI, Phänomene, die „definieren“seltsam„ ist nicht viel, sie haben zu durchaus interessanten Forschungsaktivitäten und Ergebnissen geführt.

In bestimmten Fällen führt beispielsweise das weitere Training eines KI-Modells mit immer mehr Daten widersprüchlich zu einer Verschlechterung seiner Leistung. Vereinfacht ausgedrückt neigt das Modell dazu, stereotype Antworten zu geben, die beispielsweise der Frage immer ähnlicher oder einander immer ähnlicher werden. Modell "Zusammenbrüche“, wird unbrauchbar.

Jetzt haltet euch fest, denn Es wurde bewiesen dass dies geschieht, wenn das Modell absichtlich oder versehentlich mit synthetischen Daten trainiert wird.

Das Einspeisen synthetischer Daten in ein KI-Modell führt dazu, dass es „verlernt“.

„Müll rein, Müll raus„Englischsprachige würden sagen. Der Graf Mascetti Ich würde es besser zusammenfassen, indem ich sage: „Wenn Sie nur Super-Cazzole hören, werden Sie auch nur Super-Cazzole sagen“.

Und jetzt wird sich sicherlich jemand gedacht haben:

„Was ist dann das Problem? Geben Sie keine synthetischen Daten an die KI weiter und alles wird gut.”

Richtig, aber schwierig zu machen. Synthetische Daten ähneln echten Daten und sind nicht leicht zu erkennen. Und sie tauchen dort auf, wo Sie es am wenigsten erwarten.

Halte dich noch einmal fest. Alle Produkte falscher KI, einschließlich dieser falschen Artikel, Nachrichten und Ankündigungen, aber auch Kurzgeschichten, Romane und wissenschaftliche Veröffentlichungen, sind ganz oder teilweise synthetische Datenund erzeugen genau die gleichen Probleme, wenn sie zum Trainieren eines Sprachmodells verwendet werden.

Eine mögliche und interessante Konsequenz dieses Phänomens besteht darin, dass die Verschmutzung der Kultur und der Infosphäre, die durch die Einführung der Produkte falscher künstlicher Intelligenz verursacht wird, für sie selbst tödlich sein könnte, wenn sie es wären nähren mit ihnen.

Man kann hoffen, dass Menschen gegen diese Art von Verschmutzung resistenter sind als falsche künstliche Intelligenz. Diese werden jedoch nicht mehr dadurch trainiert werden können, dass man sie wahllos mit allem füttert, was im Internet veröffentlicht wird.

Einige der 24 ungläubigen Leser könnten jetzt denken:

„Aber dann müssen wir nur noch die Zähne zusammenbeißen und abwarten, und früher oder später wird die KI von selbst aussterben“.

Lass uns hoffen! Nein, leider, wer kann sagen, wie sich neue Arten von KI verhalten werden, die in Zukunft entdeckt werden?

Aber zumindest wird das aktuelle Entwicklungsmodell falscher künstlicher Intelligenzen, bei dem OGAFAM die gesamte Kultur der Welt kostenlos nimmt und sie dann in Form ihres exklusiven Produkts (eigentlich falsche künstliche Intelligenzen) weiterverkauft, nicht von Dauer sein.

Während die OGAFAM darauf wartet, dass vielleicht in 50 Jahren etwas Neues auf dem Gebiet der KI entsteht, muss sie damit beginnen, für das zu zahlen, was sie nutzt, und ist gezwungen, sorgfältig zu unterscheiden, um nützliche und nutzbare Daten und keine synthetischen Daten oder Daten auszuwählen von falscher KI erzeugt und daher für sie „giftig“.

Genauso wie sie leider auch „giftig“ für uns und die Kultur insgesamt sind.

Marco Calamari

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