همانطور که مشاغل به طور فزاینده ای به آن اعتماد می کنند هوش مصنوعی (AI) برای بهبود عملکرد و تجربیات مشتری ، نگرانی فزاینده ای در حال ظهور است. در حالی که AI ثابت شده است که ابزاری قدرتمند است ، اما این خطر پنهان را نیز به همراه می آورد: حلقه بازخورد AIبشر این زمانی اتفاق می افتد که سیستم های AI بر روی داده هایی آموزش داده می شوند که شامل خروجی های سایر مدل های هوش مصنوعی است.
متأسفانه ، این خروجی ها گاهی اوقات می توانند حاوی خطاهایی باشند که هر بار که مورد استفاده مجدد قرار می گیرند تقویت می شوند و چرخه ای از اشتباهات را ایجاد می کنند که با گذشت زمان بدتر می شوند. عواقب این حلقه بازخورد می تواند شدید باشد و منجر به اختلال در تجارت ، آسیب به شهرت یک شرکت و حتی عوارض قانونی در صورت عدم مدیریت صحیح شود.
حلقه بازخورد هوش مصنوعی چیست و چگونه بر مدل های AI تأثیر می گذارد؟
یک حلقه بازخورد AI هنگامی اتفاق می افتد که از خروجی یک سیستم AI به عنوان ورودی برای آموزش سیستم AI دیگر استفاده می شود. این فرآیند در یادگیری ماشینی متداول است ، جایی که مدل ها بر روی مجموعه داده های بزرگ آموزش داده می شوند تا پیش بینی کنند یا نتایج حاصل کنند. با این حال ، هنگامی که خروجی یک مدل دوباره به مدل دیگری تغذیه می شود ، حلقه ای ایجاد می کند که می تواند سیستم را بهبود بخشد یا در برخی موارد نقص های جدیدی را معرفی کند.
به عنوان مثال ، اگر یک مدل هوش مصنوعی بر روی داده هایی که شامل محتوای تولید شده توسط یک هوش مصنوعی دیگر است ، آموزش داده شود ، هرگونه خطایی که توسط هوش مصنوعی اول انجام شده است ، مانند سوء تفاهم یک موضوع یا ارائه اطلاعات نادرست ، می تواند به عنوان بخشی از داده های آموزش برای AI دوم منتقل شود. با تکرار این فرآیند ، این خطاها می توانند پیچیده شوند و باعث می شود عملکرد سیستم به مرور زمان تخریب شود و شناسایی و رفع نادرستی ها را سخت تر کند.
مدل های AI از مقادیر زیادی از داده ها برای شناسایی الگوهای و پیش بینی ها می آموزند. به عنوان مثال ، موتور توصیه یک سایت تجارت الکترونیکی ممکن است محصولاتی را بر اساس سابقه مرور کاربر پیشنهاد کند و پیشنهادات خود را با پردازش داده های بیشتر تصفیه می کند. با این حال ، اگر داده های آموزش ناقص باشد ، به ویژه اگر مبتنی بر خروجی سایر مدل های هوش مصنوعی باشد ، می تواند این نقص ها را تکرار و حتی تقویت کند. در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی ، جایی که از هوش مصنوعی برای تصمیم گیری مهم استفاده می شود ، یک مدل هوش مصنوعی مغرضانه یا نادرست می تواند منجر به عواقب جدی مانند تشخیص نادرست یا توصیه های درمانی نادرست شود.
این خطرات به ویژه در بخش هایی که برای تصمیمات مهم مانند امور مالی ، مراقبت های بهداشتی و قانون به هوش مصنوعی متکی هستند ، بسیار زیاد است. در این زمینه ها ، خطاهای موجود در خروجی های هوش مصنوعی می تواند منجر به ضرر مالی قابل توجهی ، اختلافات قانونی یا حتی آسیب به افراد شود. از آنجا که مدل های هوش مصنوعی همچنان در حال آموزش بر روی خروجی های خود هستند ، احتمالاً خطاهای مرکب در سیستم وارد می شوند و منجر به مشکلات جدی تر و سخت تر می شوند.
پدیده توهم AI
توهم AI هنگامی اتفاق می افتد که یک دستگاه خروجی تولید می کند که قابل قبول است اما کاملاً نادرست است. به عنوان مثال ، یک Chatbot AI ممکن است با اطمینان اطلاعات جعلی مانند یک سیاست شرکت غیر موجود یا یک آمار ساخته شده را ارائه دهد. بر خلاف خطاهای ایجاد شده توسط انسان ، توهمات هوش مصنوعی می توانند معتبر به نظر برسند و آنها را دشوار می کند ، به ویژه هنگامی که هوش مصنوعی بر روی محتوای تولید شده توسط سایر سیستم های هوش مصنوعی آموزش داده می شود. این خطاها می تواند از اشتباهات جزئی ، مانند آمار نادرست ، تا موارد جدی تر مانند حقایق کاملاً ساختگی ، تشخیص نادرست پزشکی یا مشاوره حقوقی گمراه کننده باشد.
علل توهم AI را می توان در چندین عامل ردیابی کرد. یک مسئله مهم زمانی است که سیستم های AI بر روی داده های سایر مدل های هوش مصنوعی آموزش داده می شوند. اگر یک سیستم AI اطلاعات نادرست یا مغرضانه ایجاد کند و از این خروجی به عنوان داده های آموزشی برای سیستم دیگری استفاده می شود ، خطا به جلو منتقل می شود. با گذشت زمان ، این محیطی را ایجاد می کند که مدل ها به آن اعتماد می کنند و این دروغ ها را به عنوان داده های قانونی تبلیغ می کنند.
علاوه بر این ، سیستم های AI به کیفیت داده هایی که در آنها آموزش داده شده بسیار وابسته هستند. اگر داده های آموزش ناقص ، ناقص یا مغرضانه باشد ، خروجی مدل منعکس کننده آن نواقص است. به عنوان مثال ، یک مجموعه داده با جنسیت یا تعصبات نژادی می تواند منجر به سیستم های AI شود که پیش بینی ها یا توصیه های مغرضانه ای ایجاد می کنند. یکی دیگر از عوامل کمک کننده این است بیش از حد، جایی که یک مدل بیش از حد روی الگوهای خاص در داده های آموزش متمرکز می شود و باعث می شود در صورت مواجهه با داده های جدید که متناسب با آن الگوهای نیست ، خروجی های نادرست یا مزخرف ایجاد کند.
در سناریوهای دنیای واقعی ، توهم AI می تواند باعث ایجاد مسائل مهم شود. به عنوان مثال ، ابزارهای تولید محتوای AI مانند GPT-3 و GPT-4 می توانند مقالاتی را تولید کنند که حاوی نقل قول های ساختگی ، منابع جعلی یا حقایق نادرست باشد. این می تواند به اعتبار سازمانهایی که به این سیستم ها متکی هستند آسیب برساند. به همین ترتیب ، رباتهای خدمات مشتری با هوش مصنوعی می توانند پاسخ های گمراه کننده یا کاملاً نادرست را ارائه دهند ، که می تواند منجر به نارضایتی مشتری ، اعتماد آسیب دیده و خطرات قانونی بالقوه برای مشاغل شود.
چگونه حلقه های بازخورد خطاها را تقویت می کنند و بر تجارت در دنیای واقعی تأثیر می گذارند
خطر حلقه های بازخورد هوش مصنوعی در توانایی آنها در تقویت خطاهای کوچک در موضوعات مهم نهفته است. هنگامی که یک سیستم هوش مصنوعی پیش بینی نادرستی را انجام می دهد یا خروجی معیوب را ارائه می دهد ، این اشتباه می تواند بر مدلهای بعدی که روی آن داده ها آموزش دیده اند تأثیر بگذارد. با ادامه این چرخه ، خطاها تقویت و بزرگ می شوند و منجر به عملکرد به تدریج بدتر می شوند. با گذشت زمان ، این سیستم به اشتباهات خود اطمینان بیشتری پیدا می کند و تشخیص و تصحیح آنها را برای نظارت انسانی سخت تر می کند.
در صنایعی مانند امور مالی ، مراقبت های بهداشتی و تجارت الکترونیکی ، حلقه های بازخورد می توانند عواقب شدید در دنیای واقعی داشته باشند. به عنوان مثال ، در پیش بینی مالی ، مدل های هوش مصنوعی که بر روی داده های ناقص آموزش داده می شوند می توانند پیش بینی های نادرست ایجاد کنند. هنگامی که این پیش بینی ها بر تصمیمات آینده تأثیر می گذارد ، خطاها تشدید می شوند و منجر به نتایج اقتصادی ضعیف و خسارات قابل توجهی می شوند.
در تجارت الکترونیکی ، موتورهای توصیه هوش مصنوعی که به داده های مغرضانه یا ناقص متکی هستند ، ممکن است به ترویج محتوایی که باعث تقویت کلیشه ها یا تعصب می شود ، پایان یابد. این می تواند اتاق های اکو ایجاد کند ، مخاطبان را قطبی کند و اعتماد مشتری را از بین ببرد و در نهایت به فروش و اعتبار برند آسیب برساند.
به همین ترتیب ، در خدمات مشتری ، AI Chatbots آموزش داده شده بر روی داده های معیوب ممکن است پاسخ های نادرست یا گمراه کننده مانند سیاست های برگشتی نادرست یا جزئیات محصول معیوب ارائه دهد. این امر منجر به نارضایتی مشتری ، اعتماد فرسایش یافته و مسائل حقوقی بالقوه برای مشاغل می شود.
در بخش مراقبت های بهداشتی ، مدل های هوش مصنوعی مورد استفاده برای تشخیص پزشکی می توانند در صورت آموزش بر روی داده های مغرضانه یا معیوب ، خطاها را تبلیغ کنند. تشخیص نادرست ساخته شده توسط یک مدل هوش مصنوعی می تواند به مدلهای آینده منتقل شود ، مسئله را ترکیب کند و سلامت بیماران را در معرض خطر قرار دهد.
کاهش خطرات حلقه های بازخورد هوش مصنوعی
برای کاهش خطرات حلقه های بازخورد هوش مصنوعی ، مشاغل می توانند چندین قدم را برای اطمینان از اطمینان و دقیق بودن سیستم های AI انجام دهند. اول ، استفاده از داده های آموزش متنوع و با کیفیت بالا ضروری است. هنگامی که مدل های هوش مصنوعی بر روی داده های متنوعی آموزش می گیرند ، کمتر پیش بینی می کنند که پیش بینی های مغرضانه یا نادرست انجام دهند که می تواند منجر به ایجاد خطاها با گذشت زمان شود.
گام مهم دیگر شامل نظارت بر انسان از طریق سیستم های انسان در حلقه (HITL) است. با اینكه متخصصان انسانی قبل از استفاده از آنها برای آموزش مدل های بیشتر ، بازده های تولید شده توسط AI را مرور كنند ، مشاغل می توانند اطمینان حاصل كنند كه اشتباهات زود هنگام گرفتار می شوند. این امر به ویژه در صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی یا امور مالی بسیار مهم است ، جایی که دقت آن بسیار مهم است.
ممیزی منظم از سیستم های هوش مصنوعی به تشخیص خطاها کمک می کند و از گسترش آنها از طریق حلقه های بازخورد جلوگیری می کند و بعداً باعث ایجاد مشکلات بزرگتر می شود. چک های مداوم به مشاغل اجازه می دهد تا چه موقع اشتباه پیش می روند و اصلاحات را قبل از گسترش مسئله انجام دهند.
مشاغل همچنین باید از ابزارهای تشخیص خطای هوش مصنوعی استفاده کنند. این ابزارها می توانند قبل از ایجاد آسیب قابل توجه ، به اشتباهات موجود در خروجی های AI کمک کنند. با پرچم گذاری خطاهای زودهنگام ، مشاغل می توانند مداخله کرده و از گسترش اطلاعات نادرست جلوگیری کنند.
با نگاهی به آینده ، روندهای نوظهور هوش مصنوعی روشهای جدیدی را برای مدیریت حلقه های بازخورد در اختیار مشاغل قرار می دهند. سیستم های جدید هوش مصنوعی با ویژگی های بررسی خطای داخلی مانند الگوریتم های خود تصحیح در حال توسعه هستند. علاوه بر این ، تنظیم کننده ها بر شفافیت بیشتر هوش مصنوعی تأکید می کنند و مشاغل را ترغیب به اتخاذ شیوه هایی می کنند که سیستم های AI را قابل درک تر و پاسخگوتر می کند.
با پیروی از این بهترین شیوه ها و به روز ماندن در تحولات جدید ، مشاغل می توانند ضمن به حداقل رساندن خطرات آن ، از هوش مصنوعی استفاده کنند. تمرکز بر روی شیوه های اخلاقی هوش مصنوعی ، کیفیت خوب داده ها و شفافیت روشن برای استفاده ایمن و مؤثر در آینده ضروری خواهد بود.
خط پایین
حلقه بازخورد هوش مصنوعی یک چالش در حال رشد است که مشاغل باید از آن استفاده کنند تا از پتانسیل هوش مصنوعی به طور کامل استفاده کنند. در حالی که هوش مصنوعی ارزش عظیمی را ارائه می دهد ، توانایی آن در تقویت خطاها خطرات قابل توجهی از پیش بینی های نادرست گرفته تا اختلالات عمده در تجارت دارد. از آنجا که سیستم های هوش مصنوعی برای تصمیم گیری یکپارچه تر می شوند ، اجرای حفاظت ها ، مانند استفاده از داده های متنوع و با کیفیت ، شامل نظارت انسان و انجام ممیزی های منظم ضروری است.
