Wenn KI -Modelle komplexer und größer werden, findet eine ruhige Abrechnung in Sitzungssälen, Forschungslabors und Regulierungsbüros statt. Es wird klar, dass die Zukunft von KI nicht darum geht, größere Modelle zu bauen. Es wird um etwas viel grundlegenderes handeln: Verbesserung der Qualität, Legalität und Transparenz der Daten, auf die diese Modelle geschult werden.
Diese Verschiebung konnte nicht zu einer dringenderen Zeit kommen. Mit Generative Modelle Die Einsätze wurden im Gesundheitswesen, Finanz- und öffentliche Sicherheit eingesetzt und waren nie höher. Diese Systeme vervollständigen nicht nur Sätze oder generieren Bilder. Sie diagnostizieren, erkennen Betrug und Fahnen. Und doch basieren viele auf Datensätzen mit Voreingenommenheit, Opazität und in einigen Fällen, direkte Illegalität.
Warum Größe alleine uns nicht retten wird, wird uns nicht retten
Das letzte Jahrzehnt der KI conflict ein Wettrüsten der Skala. Von GPT bis Gemini hat jede neue Era von Modellen durch größere Architektur und weitere Daten intelligentere Ausgaben versprochen. Aber wir haben eine Decke getroffen. Wenn Modelle nach Daten von geringer Qualität oder nicht repräsentativen Daten geschult werden, sind die Ergebnisse vorhersehbar fehlerhaft, egal wie groß das Netzwerk ist.
Dies wird in der klar gemacht OECDs 2024 Studie über maschinelles Lernen. Eines der wichtigsten Dinge, die feststellen, wie zuverlässig ein Modell ist, ist die Qualität der Trainingsdaten. Egal welche Größe, Systeme, die auf voreingenommenen, alten oder irrelevanten Daten trainiert werden, liefern unzuverlässige Ergebnisse. Dies ist nicht nur ein Downside mit der Technologie. Es ist ein Downside, insbesondere in Bereichen, die Genauigkeit und Vertrauen benötigen.
Rechtsrisiken sind nicht mehr theoretisch
Mit zunehmender Modellfunktionen steigt auch die Kontrolle darüber, wie sie gebaut wurden. Rechtliche Schritte holen schließlich die Datenpraktiken der grauen Zone ein, die frühzeitige KI -Innovation angeheizt haben. Jüngste Gerichtsfälle in den USA haben bereits begonnen, Grenzen rund um das Urheberrecht, das Schaben und die faire Verwendung für KI -Schulungsdaten zu definieren. Die Nachricht ist einfach. Die Verwendung nicht lizenzierter Inhalte ist keine skalierbare Strategie mehr.
Für Unternehmen im Gesundheitswesen, Finanzierung oder öffentliche Infrastruktur sollte dies Alarme erteilen. Die Reputations- und Rechtsausfälle aus der Ausbildung von nicht autorisierten Daten sind jetzt nicht spekulativ.
Die Arbeit des Harvard Berkman Klein Heart zur Datenherstellung macht den wachsenden Bedarf an transparenten und prüfbaren Datenquellen deutlich. Organisationen, die ihre Trainingsdatenlinien nicht eindeutig verstehen, fliegen in einem schnell regulierenden Raum blind.
Die Rückkopplungsschleife, die niemand will
Eine weitere Bedrohung, über die nicht so viel gesprochen wird, ist auch sehr actual. Wenn Modelle an Daten unterrichtet werden, die von anderen Modellen hergestellt wurden, oft ohne menschliche Aufsicht oder Verbindung zur Realität, wird dies als Modellkollaps bezeichnet. Im Laufe der Zeit macht dies eine Rückkopplungsschleife, in der sich falsches Materials selbst verstärkt. Dies macht Ausgänge, die gleichmäßiger, weniger genau und oft irreführend sind.
Entsprechend Cornells Studie Beim Modell Zusammenbruch von 2023 wird das Ökosystem in eine Spiegelhalle verwandelt, wenn nicht ein starkes Datenmanagement vorhanden ist. Diese Artwork von rekursivem Coaching ist schlecht für Situationen, die unterschiedliche Denkweisen, Handlungsfälle oder kulturelle Nuancen benötigen.
Häufige Widerlegungen und warum sie scheitern
Einige werden sagen, dass mehr Daten, auch schlechte Daten, besser sind. Aber die Wahrheit ist Skalierung ohne Qualität multipliziert nur die vorhandenen Mängel. Wie das Sprichwort Müll eingeht, Müll aus. Größere Modelle verstärken das Rauschen nur, wenn das Sign nie sauber conflict.
Andere stützen sich auf rechtliche Unklarheit als Grund zum Warten. Ambiguität ist jedoch kein Schutz. Es ist ein Warnzeichen. Diejenigen, die sich nun an die aufkommenden Requirements ausrichten, sind denjenigen, die sich unter Durchsetzung durchsetzen, weit voraus.
Während automatisierte Reinigungswerkzeuge einen langen Weg zurückgelegt haben, sind sie noch begrenzt. Sie können subtile kulturelle Vorurteile, historische Ungenauigkeiten oder ethische rote Fahnen nicht erkennen. Der MIT Media Lab hat gezeigt, dass Großsprachmodelle auch nach mehreren Trainingsabgaben anhaltende, unentdeckte Verzerrungen tragen können. Dies beweist, dass algorithmische Lösungen allein nicht ausreichen. Eine menschliche Aufsicht und kuratierte Pipelines sind noch erforderlich.
Was kommt als nächstes
Es ist Zeit für eine neue Artwork des Denkens über die KI -Entwicklung, in der Daten kein nachträglicher Gedanke sind, sondern die Hauptquelle für Wissen und Ehrlichkeit. Dies bedeutet, dass Geld in starke Information Governance -Instruments eingefügt werden kann, mit denen herausgefunden werden kann, woher Daten stammen, Lizenzen überprüfen und nach Vorurteilen suchen. In diesem Fall bedeutet dies, sorgfältig ausgewählte Aufzeichnungen für wichtige Verwendungen zu erstellen, die rechtliche und moralische Überprüfung umfassen. Es bedeutet, offen für Schulungsquellen zu sein, insbesondere in Bereichen, in denen ein Fehler viel kostet.
Die politischen Entscheidungsträger haben auch eine Rolle zu spielen. Anstatt Innovation zu bestrafen, sollte das Ziel darin bestehen, durch Regulierung, Finanzierung und öffentlich-private Zusammenarbeit überprüfbare, verantwortungsvolle Datenpraktiken zu tätigen.
Schlussfolgerung: Bauen Sie auf Grundgestein nicht Sand auf. Der nächste große KI -Durchbruch wird nicht von Skalierungsmodellen bis in Unendlichkeit kommen. Es wird sich aus dem endgültigen Umgang mit dem Chaos unserer Datenstiftungen und der Aufräumarbeiten ergeben. Modellarchitektur ist wichtig, kann aber nur so viel tun. Wenn die zugrunde liegenden Daten unterbrochen sind, behebt keine Menge an Hyperparameterabstimmung.
KI ist zu wichtig, um auf Sand gebaut zu werden. Die Stiftung muss bessere Daten sein.