Sự Ra Mắt Của ChatGPT Có Phải Là “Bom Nguyên Tử” AI, Gây Ô Nhiễm Dữ Liệu Vĩnh Viễn?

Việc OpenAI phát hành ChatGPT đang được so sánh với buổi bình minh của kỷ nguyên hạt nhân, làm dấy lên lo ngại về tình trạng ô nhiễm dữ liệu lâu dài và nhu cầu về “thép phông nền thấp” trong lĩnh vực kỹ thuật số.

Giống như các vụ thử vũ khí hạt nhân sau sự kiện Trinity làm nhiễm bẩn kim loại, ảnh hưởng đến các thiết bị nhạy cảm, một số học giả lo ngại rằng các mô hình AI ngày càng được huấn luyện trên dữ liệu tổng hợp do AI tạo ra. Chu kỳ này có thể dẫn đến “sự sụp đổ mô hình AI”, khi các thế hệ AI tiếp theo trở nên kém tin cậy dần.

John Graham-Cumming, một thành viên hội đồng quản trị, đã nắm bắt tâm trạng này bằng cách tạo ra lowbackgroundsteel.ai, nhằm lưu trữ các nguồn dữ liệu AI trước năm 2022. Câu hỏi cốt lõi là liệu sự ô nhiễm này có thực sự quan trọng hay không.

Trong khi một số nhà nghiên cứu lo ngại về sự sụp đổ mô hình, những người khác tin rằng có thể giảm thiểu vấn đề. Một phân tích gần đây của Apple đã gặp khó khăn, làm nổi bật cuộc tranh luận đang diễn ra. Mối lo ngại chính là việc tiếp cận dữ liệu “sạch” sẽ mang lại lợi thế đáng kể cho những người tham gia thị trường AI đầu tiên, có thể kìm hãm cạnh tranh.

Các chuyên gia như Maurice Chiodo nhấn mạnh rằng AI tạo ra đang làm ô nhiễm nguồn cung dữ liệu cho mọi người, và Rupprecht Podszun nêu bật giá trị của dữ liệu tương tác con người trước năm 2022 để huấn luyện AI.

Việc dọn dẹp “ô nhiễm AI” này đặt ra những thách thức về chính sách. Các đề xuất bao gồm dán nhãn nội dung AI bắt buộc và học liên hợp, cho phép đào tạo trên dữ liệu không bị ô nhiễm mà không cần truy cập trực tiếp. Tuy nhiên, những cách tiếp cận này cũng tiềm ẩn rủi ro, như lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật với kho dữ liệu tập trung.

Mối quan tâm cuối cùng là tác động tiềm tàng đối với sự phát triển của chính AI. Có thể cần sự quản lý của chính phủ để đảm bảo phát triển AI cạnh tranh lâu dài, học hỏi từ cuộc cách mạng kỹ thuật số và tránh tập trung thị trường.

Câu hỏi vẫn còn đó: liệu chúng ta đã làm ô nhiễm môi trường dữ liệu của mình một cách không thể đảo ngược, và nếu có, liệu chúng ta có đủ khả năng để dọn dẹp nó?

Chủ Đề Liên Quan: AI, Khoa Học Dữ Liệu, Máy Học, ChatGPT, OpenAI