Dış Kaynak Kullanımı: AI’nın eğitilmesine yardımcı olan iş işçileri, AI’dan yardım alır

amerikali

Yeni Üye
Belirli görevleri doğru ve güvenilir bir şekilde yerine getirmek için AI sistemlerini eğitmek, inanılmaz miktarda veri gerektirir. Bunları alabilmek için birçok şirket sözde gigworkers’a ödeme yapıyor. Bunlar, mekanikleştirilmesi zor görevleri yerine getiren Mechanical Turk gibi platformlardaki sözleşmeli çalışanlardır. Bu, captcha’ları çözmeyi, verileri etiketlemeyi ve metin ve resimlere açıklama eklemeyi içerir. Bu tür veriler daha sonra onları eğitmek için AI modellerine beslenir.

Reklamcılık



Bununla birlikte, konser çalışanlarına düşük ücret ödeniyor ve çoğu zaman birçok görevi çok hızlı bir şekilde tamamlamak zorunda kalıyorlar. Bazılarının kazanç potansiyellerini en üst düzeye çıkarmak için ChatGPT gibi yapay zekalarla yetinmesine şaşmamalı. Ama bunu kaç kişi yapıyor? Bunu öğrenmek için, İsviçre Federal Teknoloji Enstitüsü’nden (EPFL) bir araştırmacı ekibi, tıbbi araştırma makalelerinden 16 alıntıyı derlemeleri için Amazon Mechanical Turk gigwork platformunda 44 kişiyi işe aldı.

ChatGPT’den karakter arayın


Ardından, kelime seçiminde çeşitlilik eksikliği gibi ChatGPT çıktısının açıklayıcı sinyallerini arayan, kendi kendini eğiten bir yapay zeka modeli kullanarak yanıtlarını analiz ettiler. Ayrıca, yanıtlarını kopyalayıp yapıştırıp yapıştırmadıklarını öğrenmek için işçilerin tuş vuruşlarını da çıkardılar. Bu, cevaplarını kendilerinin oluşturmadıklarını gösterir.

Araştırmacılar, çalışanların yüzde 33 ila 46’sının OpenAI’nin ChatGPT’si gibi yapay zeka modellerini kullandığını tahmin ediyor. Yazarlar, ön baskı sunucusunda bulunan çalışmada, ChatGPT ve diğer AI sistemleri daha güçlü ve daha erişilebilir hale geldikçe, bu yüzde muhtemelen daha da artacaktır. arXiv yayımlanmıştır ve halen hakem incelemesini beklemektedir.

Çalışmanın ortak yazarlarından EPFL’de yardımcı doçent olan Robert West, “Bunun kitle kaynaklı platformların sonu anlamına geldiğini düşünmüyorum. Bu sadece dinamiği değiştiriyor” diyor. Bununla birlikte, yapay zekayı eğitmek için yapay zeka tarafından oluşturulan verilerin kullanılması, zaten hataya açık modellerde daha fazla hataya yol açabilir.

AI modellerindeki hatalar artıyor


Reklamcılık

Büyük dil modelleri rutin olarak yanlış bilgileri gerçekler olarak sunar. Oxford Üniversitesi’nde bilgisayar bilimleri alanında projede yer almayan genç bir araştırma görevlisi olan Ilia Shumailov, bu tür hataların yapay zeka modelleri tarafından benimsendiğinde zamanla birleştiğini ve kökenlerinin izini sürmenin daha zor hale geldiğini söylüyor.

Daha da kötüsü, kolay bir düzeltme yok. “Sorun şu ki, yapay verileri kullandığınızda, istatistiksel hataların yanı sıra modellerin yanlış anlaşılmasından kaynaklanan hataları da üstleniyorsunuz” diyor. “Kendi hatalarınızın diğer modellerin sonuçlarını çarpıtmadığından emin olmalısınız ve bu yapılması kolay bir şey değil.”

Çalışma, verilerin insanlar tarafından mı yoksa yapay zeka tarafından mı oluşturulduğunu doğrulamak için yeni yöntemlere duyulan ihtiyacın altını çiziyor. Ayrıca, teknoloji şirketlerinin AI sistemleri için hayati önem taşıyan veri temizleme işini yapmak için iş arkadaşlarına güvenme eğiliminden kaynaklanan sorunlardan birini de vurguluyor.

West, “Her şeyin çökeceğini düşünmüyorum” diyor. “Ancak AI topluluğunun hangi görevlerin otomatikleştirilme olasılığının en yüksek olduğuna yakından bakması ve bunu önlemek için çalışması gerektiğini düşünüyorum.”







(jle)



Haberin Sonu