Dane – kluczowy składnik sztucznej inteligencji

W erze, gdy sztuczna inteligencja (AI) staje się coraz bardziej wszechobecna, pojawia się wiele pytań dotyczących jej funkcjonowania, etyki i wpływu na nasze życie. Profesor Reinhard Heckel z Uniwersytetu Technicznego w Monachium, ekspert w dziedzinie uczenia maszynowego, rzuca światło na te kwestie w fascynującym wywiadzie. Jako członek Monachijskiego Instytutu Nauk o Danych oraz Monachijskiego Centrum Uczenia Maszynowego, prof. Heckel oferuje unikalne spojrzenie na przyszłość AI i jej wpływ na społeczeństwo.

Fundament AI: dane internetowe

Według prof. Heckela dane są fundamentem sztucznej inteligencji. Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, czerpią swoją wiedzę z ogromnych ilości danych dostępnych w internecie. „Im więcej danych treningowych jest dostępnych dla danego zagadnienia, tym lepsze będą odpowiedzi,” wyjaśnia Heckel. Jednakże nie chodzi tylko o ilość — jakość danych jest równie istotna.

Twórcy AI starannie filtrują dostępne informacje, wybierając tylko najlepsze materiały do treningu swoich modeli. Ten proces selekcji jest kluczowy dla zapewnienia wysokiej jakości wyników. Modele AI uczą się na przykładach, więc jakość i różnorodność danych treningowych bezpośrednio wpływa na ich zdolność do generowania trafnych i użytecznych odpowiedzi.

Co więcej, profesor Heckel podkreśla, że modele językowe podlegają tak zwanym „prawom skalowania”. Oznacza to, że ich wydajność poprawia się w przewidywalny sposób wraz ze wzrostem ilości danych treningowych. Ta zasada pozwala badaczom przewidzieć, jak dobrze model będzie działał w danym języku lub dziedzinie, bazując na dostępności danych.

Walka z uprzedzeniami

Jednym z największych wyzwań w rozwoju AI jest unikanie stronniczości, czyli tzw. bias. Prof. Heckel przyznaje, że całkowite wyeliminowanie uprzedzeń jest niezwykle trudne. „Zapobieganie stronniczym wynikom w odniesieniu do koloru skóry jest stosunkowo łatwe. Ale jeśli dodamy do tego płeć, mogą pojawić się sytuacje, w których model nie może być całkowicie bezstronny w obu aspektach,” mówi.

Aby zminimalizować ten problem, twórcy AI stosują różne strategie. Modele językowe starają się dostarczać zrównoważone odpowiedzi na pytania polityczne, uwzględniając różne punkty widzenia. Jest to szczególnie ważne w przypadku kontrowersyjnych tematów, gdzie prezentowanie jednego, stronniczego poglądu mogłoby prowadzić do dezinformacji lub pogłębiania społecznych podziałów.

Ponadto, w procesie filtrowania danych treningowych, preferowane są źródła spełniające wysokie standardy dziennikarskie, a teksty zawierające słowa o charakterze rasistowskim czy seksistowskim są odrzucane. Ta staranna selekcja ma na celu stworzenie bazy treningowej, która jest jak neutralna i reprezentatywna dla różnorodności ludzkiego doświadczenia.

Profesor Heckel podkreśla jednak, że mimo tych wysiłków, całkowite wyeliminowanie uprzedzeń pozostaje wyzwaniem. Dlatego ważne jest, aby użytkownicy AI byli świadomi potencjalnych ograniczeń i stronniczości systemów, z których korzystają.

Wyzwania językowe i medyczne

Profesor zwraca uwagę na nierówności w dostępności danych dla różnych języków. Angielski, z największą ilością treści internetowych, dominuje w modelach AI. Języki z mniejszą ilością danych, takie jak polski, mogą mieć trudności w osiągnięciu takiej samej jakości wyników.

Ta dysproporcja w dostępności danych może prowadzić do sytuacji, w której modele AI są znacznie bardziej efektywne w jednych językach niż w innych. Może to mieć daleko idące konsekwencje, pogłębiając nierówności w dostępie do zaawansowanych technologii AI między różnymi regionami świata. Profesor Heckel sugeruje, że rozwiązaniem tego problemu może być celowe gromadzenie i tworzenie wysokiej jakości danych w mniej reprezentowanych językach.

Szczególnie interesujące są zastosowania AI w medycynie. W tym obszarze precyzja jest kluczowa. „Jeśli używam AI do diagnozy, musi być absolutnie dokładna,” podkreśla Heckel. Wyzwaniem jest nie tylko ochrona danych pacjentów, ale także zapewnienie, że modele AI mogą być skutecznie stosowane w różnych szpitalach i na różnym sprzęcie.

Profesor Heckel zwraca uwagę na dwa główne problemy w kontekście medycznym. Po pierwsze, kwestia prywatności i ochrony danych pacjentów jest niezwykle istotna. Mimo że dane są anonimizowane, istnieje ryzyko, że niektóre informacje osobowe mogą być wywnioskowane z obrazów medycznych, takich jak skany MRI czy CT.

Po drugie, różnorodność sprzętu medycznego i profili pacjentów w różnych szpitalach stanowi wyzwanie dla tworzenia uniwersalnych modeli AI. Profesor sugeruje dwa podejścia do rozwiązania tego problemu: udoskonalenie algorytmów, aby lepiej radziły sobie z różnorodnymi danymi, lub optymalizacja danych w taki sposób, aby były bardziej uniwersalne i lepiej nadawały się do zastosowania w różnych kontekstach.

Przyszłość AI

Badania prof. Heckela i jego zespołu na Uniwersytecie Technicznym w Monachium pokazują, że jesteśmy dopiero na początku drogi w rozwoju AI. Wraz z postępem w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, możemy spodziewać się coraz bardziej zaawansowanych i precyzyjnych systemów AI, które będą miały znaczący wpływ na nasze życie codzienne i przyszłość medycyny.

Profesor Heckel pracuje nie tylko nad rozwojem algorytmów i teoretycznych podstaw głębokiego uczenia, ale także nad innowacyjnymi technologiami, takimi jak przechowywanie danych w DNA. Te badania mogą otworzyć nowe możliwości w zakresie długoterminowego przechowywania ogromnych ilości danych, co może mieć kluczowe znaczenie dla przyszłego rozwoju AI.

Rozwój sztucznej inteligencji niesie ze sobą zarówno ogromne możliwości, jak i poważne wyzwania etyczne i techniczne. Zrozumienie roli danych w tym procesie jest kluczowe dla kształtowania odpowiedzialnej i skutecznej AI przyszłości. Profesor Heckel i jego koledzy stoją na czele tych badań, starając się znaleźć równowagę między innowacją a odpowiedzialnością etyczną w rozwoju AI.

Jak podkreśla profesor, przyszłość AI będzie zależeć nie tylko od postępu technologicznego, ale także od naszej zdolności do rozwiązywania złożonych problemów etycznych i społecznych, które towarzyszą tej rewolucyjnej technologii. Tylko poprzez świadome i odpowiedzialne podejście do rozwoju AI możemy w pełni wykorzystać jej potencjał dla dobra całego społeczeństwa.