Quand les prédictions de l’IA se trompent

ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಮಟ್ಟದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಂತೆ (LLM) GPT-3 ಮತ್ತು GPT-4 ನಿರೀಕ್ಷಣಾರ್ಹವಾಗಿದ್ದು, ಆದರೆ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರಿಸಲು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಾದರೂ ಮಹತ್ವದ ಹೀನಾದಿಗಳನ್ನು犯ಿಸಬಹುದು.

ಈ ಹೀನಾದಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹುಟ್ಟಿಸ್ತದೆನೂೕವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರಣ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ. ಇದೇ ವೇಳೆ, ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಜ್ಞಾನ ಶಕ್ತಿಯ ಕೊರತೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅವರು ಯಥಾರ್ಥ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬದಲು ಲెక్కಹಾಕಿದ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಐಎ ವತಿಯಿಂದ ದುಷ್ಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು తీవ್ರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತರಬಹುದು, ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು ತಪ್ಪಾದರೂ ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಹೀನಾದಿಗಳನ್ನು ಕುಂಚಿಸಲು, ಪರಿಶೀಲನಾ ವಿಧಾನಗಳು, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಮತ್ತು ಐಎ ನ ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲದ ನೆಟ್‍ತುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಅತ್ಯಂತ ಅಗತ್ಯವಾಗಿದೆ.

ನಿರ್ದೇಶನಕಗಳಷ್ಟು ಅಧಿಕೃತ ನಿರ್ಣಯದ ಅಗತ್ಯವನ್ನು questioned out ಸರಿಯಾಗಿ “ಗಾತ್ರ ಸಾಕು” ಎಂಬ ಮಾದರಿಯ ಮೇಲೆ ಸೆಳೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ, ಅಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು. ಕೆಲವು ಮಂದಿ ಈ ಬಲವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಫಲಿತಾಂಶದ ಮತ್ತು “ಹಲ್ಲು” ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಕೊಡುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ನಂಬುತ್ತಾರೆ.

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLM) GPT-3 ಮತ್ತು GPT-4 ಹಂಬಲವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಿದವು, ಆದರೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪಿಲ್ಲ. ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಮಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ಹಲವಾರು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನೆರವೇರುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅವರು ಮಿತಿಗಳು ಆಯಿತು, ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳುನ ಬಗ್ಗೆ. ಆದರೆ ಯಾಕೆ ಮತ್ತು ಹೇಗೆ ಈ ತಪ್ಪುಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ?

ತಪ್ಪುಗಳು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ

ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಭಾರೀ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿಕೊಂಡು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಆದರೆ, ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಗೆ ಬಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಡೇಟಾ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ಹಕ್ಕಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ આપણે, ಈ ಅಂಗಸಿದ್ಧಿಗಳು ಐಎ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಿತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳುನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತವೆ.

ಅದರ ಜೊತೆಗೆ, ಈ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಜ್ಞಾನದ ಸಮರ್ಥನೆ ಅಥವಾ ನಿಜವಾದ ಅರ್ಥ ಶಕ್ತಿಯ ಕೊರತೆಯಾದ್ದರಿಂದ ಯಾವುದಾದರೊಬ್ಬರು ಅವರು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಿದ ಪ್ರಾಬಬಿಲಿಟಿಗಳನ್ನು ಆಧಾರಿತವಾಗಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕೂಡ ಲಾಜಿಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಸೃಜನಶೀಲತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ದೂರವಾಣಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ನೊಡುತ್ತಾರೆ.

ತಪ್ಪು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಗಳು

ಭಾಷಾ ಐಎ ಮೂಲಕ ದೊರಕಿದ ತಪ್ಪು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಇರಬಹುದು. ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ತಪ್ಪು ಮುನ್ಸೂಚನೆ ತಪ್ಪು ನಿರ್ದಿಷ್ಟತೆ ಕಾಯೋರುವುದರಿಂದ, ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವುದು. ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ, ತಪ್ಪಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆ.Tình huống chủ tịch đó làm giảm quyết định sai chiến lược.

ಐಎ ತರುತ್ತಿರುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮೇಲೆ ಅಂಧದಿಂದ ನಂಬಿಕೆ ಇಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಪರಿಶೀಲನಾ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಐಎ ಹುಟ್ಟಿಸಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನುಕಂಡುಪಡಿಸಿದ ಎಲ್ಲಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಕ್ರಾಸ್-ಪроверಿಸಲು, ಮುಖ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳ ಸಂಭವನೀಯತೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು.

ಮಾದರಿಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಮಿತಿಗಳು

ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ ಯಂತೆ LLM ಯವರು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ ಹಾಗೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವರು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳುನ ಬಗ್ಗೆ ಸುಧಾರಿತ ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಯಾನ್ ಲೆಕನ್ ಮತ್ತು ಗ್ಯಾರಿ ಮಾರ್ಕಸ್ ನಲ್ಲಿ ಪದಗಳ ಹಿಂದಿಯ ಹಕ್ಕೆಗಳು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ, ಈ “ಗಾತ್ರ ಸಾಕು” ಕೇಳಿಗೆ ಹೋಗದೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ. ಅವರು ಗಾತ್ರಗಳನ್ನು ವಿಸ್ತೀರ್ಣದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲಭೂತ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಐಎ “ಹಲ್ಲು” ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಈ ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ ಹೀನಾಯಿತಿಗಳು ಬಳಸಿದ ಆಯುಕ್ತಿಕತೆಯಲ್ಲಿದ್ದು ಸಹಕಾರಿ ಪರಿಣಾಮ ನೀಡುವುದರಿಂದ, ಹೀನಾದಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿಗೆ ಹೆಜ್ಜೆಮಾಡದಂತೆ ಹಾರುವದನ್ನು ಉಪಸ್ಥಿತವಾಗುತ್ತದೆ. ಹೊಸ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಆರ್ಥಿಕ ವಿನಿಯೋಗ ಅಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಈ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ತಲುಪಲು.

ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಗಳು

ತಪ್ಪುಗಳು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಸಂಶೋಧಕರು_existing ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವ್ಯಾಪಕ ತರ್ಕ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಏರುಬೇರು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದರು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಐಎ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕ್ರಾಸ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಪ್ರಣಾಳಿಕೆಗಾರ್ತಿಗೆಲ್ಲ ಸೋಮರಂದು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಕ್ರಮವಾಗಿ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಯವಿಲ್ಲದ ಹಣಕಾಸಿಗೆ ತಯಾರು ಮಾಡುವುದು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಐಎ ಹೊಂದಿರುವ ಉತ್ತರಗಳ ಶಕ್ತಿಯಲ್ಲಿನ ಶ್ರದ್ಧೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.

ತಪ್ಪು ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು: ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವ ವಾಸ್ತವಿಕೆ

ಭಾಷಾ ಐಎ ಹುಟ್ಟಿಸುವ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ ಎನ್ನುವುದು ಸಂಕೀರ್ಣ ಸವಾಲಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ತಜ್ಞರು ಪ್ರಸ್ತುತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬೆಳೆಯಲು ತಮ್ಮ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಪಡಲು ವರ್ಕ್ ಮಾಡಲು ತಕ್ಕಂತೆ ಸೂಕ್ತ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅಳವಡಿಸುತ್ತಿರುವುದು ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ. ಪರಿಣಾಮಗಳು ಹೀನಾದಿಯೋ ಸೇವಿಸುವ ಹಕ್ಕು ನಿರ್ಣೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಂದುಕೊಂಡಿರುವುದು.

ವಿಕಾಸಕರ, ಬಳಕೆದಾರರು ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣಗಾರರು ಐಎ ನ ನೈತಿಕ ಹಾಗೂ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಬಳಕೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸದೃಢವಾದ ನಿಟ್ಟೆಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಲು ಸಹಕರಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.

FAQ

Q: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಯಾಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ?

R: ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡುವುದರ ಕಾರಣವು ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಮಾಡುವ ಕಾರಣದಿಂದ, ಅದಲ್ಲದೆ ಅವು ಖಾತರಿಯೊಂದಿಗೆ ಅವರು ಕಂಪನಿಯ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಇಲ್ಲದೇ ಅಥವಾ ನಿಖರವಾದ ಚಿಂತನೆಯ ಕೊರತೆಯಲ್ಲ, ನಿಕ್ಷಿಪ್ತವನ್ನು ನೋಡಿ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕುವ ಮೂಲಕ ಹೊತ್ ಲೆಕ್ಕಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಕಾರಣವೆ.

R: ಐಎ ದುಷ್ಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಆಕ್ರಮಜನಕ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ದೃಷ್ಟಿಯ ತಪ್ಪುಗಳು ಅಥವಾ ವ್ಯಾಪಾರದ ತಾರತಮ್ಯದ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ವಿನਿਆಸಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಮನಸ್ಸುಗಳಿಗೆ ಒತ್ತಿಸುವ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಬರುತ್ತದೆ.

R: ಸಂಶೋದಕರು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಅନ್ವಯಾತ್ಮಕ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಳ ನಿರ್ಣಯಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲು ಪೂರ್ವಾಧಾರದಲ್ಲಿ ಸಂಪತ್ತಿಲ್ಲದಂಟು ನೋಂದಾಯಿತನ್ನು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.

R: “ಗಾತ್ರ ಸಾಕು” ಎಂಬ ತಂತ್ರವು ಬೆಳೆಯುವ ಬಾತಾಪಂಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಪುನರೋದಿಸಲು. ಆದ್ದರಿಂದ, ಕೆಲವು ಜ್ಞಾನ ತಜ್ಞರು ಈ ವಿಧಾನವು ಮೂಲಭೂತ ತರ್ಕೀಯ ಶ್ರೇಷ್ಠತೆಗಳನ್ನು ಹೋಗಲಾಡಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

R: ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಆಡಳಿತ ಮಾಡಲು, ಪರಿಶೀಲನಾ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ತಣಿಕೆಯಿಂದ ಕಾರ್ಯಿಸಲು ಶ್ರದ್ಧೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಿಕೆ ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಲು ಸದೃಢವಾದ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ.