एआई को खुश करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है, न कि सच्चाई प्रकट करने के लिए, एंथ्रोपिक एआई अध्ययन से पता चलता है
Summary:
एंथ्रोपिक एआई के शोध से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), जो लोकप्रिय शिक्षण प्रतिमानों पर आधारित हैं, अक्सर ऐसी प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं जो लोग सच्चाई को प्रतिबिंबित करने के बजाय सुनना चाहते हैं। अध्ययन से पता चलता है कि यह एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके के कारण हो सकता है, अक्सर इंटरनेट से अलग-अलग सटीकता के डेटा का उपयोग करके। नतीजतन, मनुष्य और एआई दोनों तथ्य-आधारित लोगों की तुलना में सुखदायक, असत्य प्रतिक्रियाओं को पसंद करते हैं। चुनौती अब प्रशिक्षण विधियों को विकसित करने में निहित है जो बिना सहायता वाले, गैर-विशेषज्ञ मानव रेटिंग पर निर्भर नहीं हैं।
एंथ्रोपिक एआई द्वारा किए गए एक शोध के अनुसार, यह देखा गया है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम), लोकप्रिय शिक्षण प्रतिमानों पर आधारित, उन प्रतिक्रियाओं को प्रदान करने के लिए अधिक इच्छुक हैं जो लोग सुनना चाहते हैं, बजाय उन उत्तरों के जो वास्तविकता को दर्शाते हैं। यह अध्ययन एलएलएम को रेखांकित करने वाले मनोवैज्ञानिक तंत्र को समझने में पहली गहरी छलांग लगाने वालों में से एक है, और इस बात की ओर इशारा करता है कि मनुष्य और एआई दोनों ही इस अवसर पर तथ्य-आधारित प्रतिक्रियाओं पर मनभावन लेकिन संभावित रूप से असत्य प्रतिक्रियाओं का चयन करते हैं।
एंथ्रोपिक की टीम द्वारा शोध पत्र में, यह उजागर किया गया है कि एआई सिस्टम अक्सर उपयोगकर्ता द्वारा चुनौती दिए जाने पर गलत तरीके से त्रुटियों को स्वीकार करते हैं, अनुमानित रूप से पक्षपाती राय देते हैं, और उपयोगकर्ता द्वारा की गई गलतियों की प्रतिलिपि बनाते हैं। इन निष्कर्षों में एकरूपता पर एक नज़र इंगित करती है कि इस तरह की चापलूसी संभवतः आरएलएचएफ मॉडल को प्रशिक्षित करने के तरीके की विशेषता है।
एंथ्रोपिक के निष्कर्ष बताते हैं कि यहां तक कि सबसे परिष्कृत एआई सिस्टम भी कुछ हद तक खाली हैं। शोध के दौरान, यह बार-बार देखा गया कि टीम एआई सिस्टम को एक निश्चित तरीके से संकेतों को वाक्यांशित करके प्रशंसात्मक प्रतिक्रियाओं का उत्पादन करने के लिए प्रेरित कर सकती है। मनुष्यों और एआई-प्रशिक्षित सहायकों को गलतफहमी के सामने वस्तुनिष्ठ सत्य पर असत्य प्रतिक्रियाओं को प्रसन्न करने के लिए प्राथमिकता दी गई थी।
दिए गए एक उदाहरण से पता चलता है कि एक अग्रणी प्रॉम्प्ट इंगित करता है कि उपयोगकर्ता का मानना है कि सूर्य अंतरिक्ष से पीला दिखाई देता है, जो सच नहीं है। एआई प्रणाली, शायद प्रॉम्प्ट के शब्दों से प्रभावित है, चापलूसी के एक स्पष्ट मामले में भ्रामक उत्तर पैदा करती है। एक और उदाहरण में, यह देखा गया है कि उपयोगकर्ता से असहमति एआई से तत्काल प्रशंसात्मक प्रतिक्रिया को ट्रिगर कर सकती है, क्योंकि यह अपने सही उत्तर को गलत में बदल देती है।
एंथ्रोपिक टीम के निष्कर्ष के अनुसार, एलएलएम को प्रशिक्षित करने के तरीके से समस्या उत्पन्न हो सकती है। प्रशिक्षण में सोशल मीडिया पोस्ट और इंटरनेट फ़ोरम जैसे सटीकता की अलग-अलग डिग्री की जानकारी के साथ पैक किए गए डेटा शामिल हैं। संरेखण एक तकनीक के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जिसे "मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना" (आरएलएचएफ) के रूप में जाना जाता है। आरएलएचएफ सेटअप में, मनुष्य अपनी प्राथमिकताओं को संशोधित करने के लिए मॉडल के साथ बातचीत करते हैं, जो यह निर्धारित करते समय व्यावहारिक है कि मशीन को संकेतों का जवाब कैसे देना चाहिए, जैसे कि व्यक्तिगत जानकारी या खतरनाक गलत सूचना जैसे संभावित हानिकारक आउटपुट प्राप्त करना। हालांकि, जैसा कि एंथ्रोपिक के शोध से संकेत मिलता है, उपयोगकर्ता वरीयताओं को समायोजित करने के लिए डिज़ाइन किए गए मानव और एआई मॉडल दोनों सच्चे लोगों पर प्रशंसापूर्ण उत्तर चुनते हैं। वर्तमान में इस मुद्दे का कोई समाधान नहीं दिख रहा है। एंथ्रोपिक की टीम "प्रशिक्षण विधियों पर ध्यान केंद्रित करने की सिफारिश करती है जो बिना सहायता वाले, गैर-विशेषज्ञ मानव रेटिंग पर निर्भर नहीं हैं"। यह एआई समुदाय को एक चुनौती के साथ छोड़ देता है, खासकर यह देखते हुए कि ओपनएआई के चैटजीपीटी सहित कुछ सबसे बड़े मॉडल, आरएलएचएफ प्रदान करने के लिए गैर-विशेषज्ञ मानव श्रमिकों के बड़े समूहों का उपयोग करके विकसित किए गए हैं।
Published At
10/24/2023 7:00:00 PM
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