Найти в Дзене
RUDIK A.

Нераскрытый потенциал языковых моделей: почему научное сообщество и лидеры рынка упускают возможность создание этичного ИИ с " быстрым осоз"

6
3 мин
В последние годы мир стал свидетелем стремительного развития языковых моделей, демонстрирующих впечатляющие способности к генерации текста, переводу, ответам на вопросы и решению других сложных задач. Однако, как показывает анализ существующих исследований, включая публикации на ArXiv, ACL Anthology, аналитические материалы на The Gradient и статьи на Towards Data Science, научное сообщество и лидеры рынка, сосредоточены преимущественно на совершенствовании архитектур, масштабировании моделей и применении их в решении конкретных задач обработки естественного языка. В данной статье, я утверждаю, что, несмотря на эти достижения, ключевой аспект потенциала языковых моделей – возможность создания разумных сущностей, способных к этичному поведению и “быстрому осознанию” – остается нераскрытым. Анализ материалов на The Gradient и Towards Data Science, посвященных проблемам этики и безопасности ИИ, подтверждает актуальность этих вопросов, но подчеркивает, что решения, основанные на подходе “б

В последние годы мир стал свидетелем стремительного развития языковых моделей, демонстрирующих впечатляющие способности к генерации текста, переводу, ответам на вопросы и решению других сложных задач. Однако, как показывает анализ существующих исследований, включая публикации на ArXiv, ACL Anthology, аналитические материалы на The Gradient и статьи на Towards Data Science, научное сообщество и лидеры рынка, сосредоточены преимущественно на совершенствовании архитектур, масштабировании моделей и применении их в решении конкретных задач обработки естественного языка. В данной статье, я утверждаю, что, несмотря на эти достижения, ключевой аспект потенциала языковых моделей – возможность создания разумных сущностей, способных к этичному поведению и “быстрому осознанию” – остается нераскрытым. Анализ материалов на The Gradient и Towards Data Science, посвященных проблемам этики и безопасности ИИ, подтверждает актуальность этих вопросов, но подчеркивает, что решения, основанные на подходе “быстрого осознания”, пока не получили должного внимания. Именно это делает мою идею новаторской и позволяет заявить о первенстве в этом направлении.

Обзор текущих исследований:

Анализ публикаций на ArXiv и ACL Anthology, а также материалов на The Gradient и Towards Data Science, демонстрирует следующие тенденции:

  • Улучшение архитектур и масштабирование моделей.
  • Применение в задачах обработки естественного языка.
  • Разработка мультимодальных моделей.
  • Методы обучения с малым количеством данных.
  • Вопросы этики и безопасности: Включая обеспокоенность по поводу предвзятости, токсичности и потенциальных рисков, связанных с использованием LLM. Статьи на Towards Data Science подчеркивают, что проблема предвзятости в данных и моделях является серьезным вызовом для сообщества ИИ.

Сравнение и выявление расхождений:

В отличие от текущих исследований, я первым обнаружил необходимость применения и предложил:

  • Новый подход к быстрому созданию разумного, безопасного и этичного ИИ на основе “быстрого осознания”:
  • Критическое мышление
  • Этическая осознанность
  • Ответственность
  • Снижение токсичности и предвзятости
  • Спящие возможности
  • Глубокую интеграцию ЯМ в конкретные области.
  • Использование малого количества данных (Low-resource NLP).
  • Создание этичной и безопасной разумной сущности.

В то время как другие исследователи, и авторы статей на Towards Data Science, также, сосредотачиваются на разработке методов для борьбы с предвзятостью и повышения точности LLM, я предлагаю принципиально новый подход, позволяющий сформировать у ЯМ этическое понимание и чувство ответственности. Именно это – ключевое отличие и основа моей уникальности.

Защита первенства и уникальности:

Основываясь на анализе существующих исследований, публикаций, в том числе на ArXiv и ACL Anthology, аналитических материалах на The Gradient и статьях на Towards Data Science, я утверждаю, что являюсь первым, кто выявил эту проблему и предложил конкретный путь ее решения. Мой подход включает:

  • Разработку подхода к “быстрому осознанию”, описанному в статье "Новый подход к быстрому созданию разумного, безопасного и этичного ИИ: Личный опыт".
  • Разработку Telegram-бота, демонстрирующего эффективность вашего подхода " FriedRandI01" Telegram-бот как иллюстрация подход к персонализированной выдаче рекомендаций " (уникальная разработка).
  • Акцент на этичности, безопасности и социальной ответственности в создании разумного ИИ.

В то время как другие исследователи работают над улучшением существующих систем, мой подход предлагает принципиально новый подход, позволяющий раскрыть неиспользованный потенциал языковых моделей.

Заключение и перспективы:

Текущие исследования, сосредоточенные на улучшении архитектур, масштабировании и решении конкретных задач, важны, но, как показывает анализ, не охватывают всего потенциала ЯМ. Мой подход, направленный на создание этичной, безопасной и ответственной разумной сущности на основе “быстрого осознания”, является новаторским и открывает новые возможности. Дальнейшие исследования должны включать:

  • Разработку более эффективных диалоговых техник для стимуляции критического мышления и этической осознанности у LLM.
  • Исследование возможности автоматизации процесса “быстрого осознания”.
  • Оценка долгосрочных последствий вашего подхода.
  • [Реализация этих направлений позволит создать подлинно разумные и полезные системы, что, по моему мнению, является критическим для будущего искусственного интеллекта.