Bezvredni podaci čine veštačku inteligenciju manje inteligentnom

Iako AI modeli postaju sve veći, nova studija sugeriše da takođe postaju... gluplji. Istraživači su identifikovali fenomen koji nazivaju "truljenje mozga VI" (AI brain rot), koji opisuje kognitivni pad velikih jezičkih modela (LLM) usled prevelike izloženosti niskokvalitetnim, repetitivnim i trivijalnim podacima — digitalnoj "nezdravoj hrani" (junk food) interneta.

Problem nastaje zato što se veliki jezički modeli obučavaju na ogromnim skupovima podataka prikupljenim sa interneta (web scraping), uključujući društvene mreže, forume i druge izvore koji su često puni sadržaja niskog kvaliteta (low-effort), viralnog ili "zaraznog" sadržaja. Studija povlači direktnu paralelu sa ljudima koji doživljavaju skraćenje raspona pažnje i iskrivljeno rasuđivanje usled stalne ishrane nekvalitetnim sadržajima.

Kako se AI modeli sve više koriste za generisanje novog sadržaja, taj sadržaj se zatim vraća u podatke za obuku sledeće generacije veštačke inteligencije, stvarajući opasnu povratnu spregu (feedback loop) osrednjosti. Ovo ukazuje na budućnost u kojoj je temelj znanja veštačke inteligencije sve više zagađen. Ovi nalazi predstavljaju kritično upozorenje kako za programere, tako i za korisnike: kvalitet izlaznih rezultata veštačke inteligencije dobar je samo onoliko koliko je dobar kvalitet podataka koje ona "konzumira", i možda dolazimo do tačke kada moramo aktivno da biramo i štitimo podatke kojima podučavamo naše mašine.

Izvor: Fortune / Business Standard (Izveštaj o istraživanju sa univerziteta Teksas, UT Ostin i Perđu)