Analisando os principais conceitos do treinamento em IA
Analisando os principais conceitos do treinamento em IA
Neste capítulo, abrimos a cortina e examinamos a sala de máquinas da IA moderna. Fomos além do que a IA pode fazer e começamos a entender como ela aprende. Essa é uma das mudanças mais importantes na compreensão da IA: ela não é programada com regras rígidas; é treinada com dados, da mesma forma que um ser humano aprende com as experiências de vida.
Dessa exploração, duas ideias poderosas e conectadas se destacam. Eles explicam tanto a incrível e ampla inteligência da IA quanto seu potencial para uma experiência muito específica e, às vezes, falha.
Conceito-chave: todos nós contribuímos para o treinamento de IA
A IA foi treinada com dados publicamente disponíveis na internet, incluindo conteúdo de mídias sociais, blogs e outras plataformas. Isso significa que a IA aprendeu com uma ampla variedade de expressões e conhecimentos humanos.
Conceito-chave: o ajuste fino é uma forma de viés
Ajustar é como ensinar uma IA a ser rapper ou músico clássico. Trata-se de ajustar o entendimento geral da IA para se destacar em um estilo ou gênero específico. No entanto, essa especialização também pode introduzir preconceitos com base nos dados específicos dos quais ela aprende.
Verificação rápida
Se uma IA for pré-treinada em toda a Internet e depois ajustada em um conjunto de dados que consiste apenas em documentos legais, qual é o resultado mais provável?
Recapitulação: Analisando os principais conceitos do treinamento em IA
O que abordamos:
- O vasto conhecimento da IA vem do treinamento na Internet pública — uma biblioteca escrita por todos nós.
- O ajuste fino é o processo de especializar esse conhecimento geral, que é uma forma poderosa de criar especialistas, mas também uma forma de introduzir preconceitos específicos.
- O processo de treinamento é uma faca de dois gumes: a IA aprende com nossa inteligência coletiva, mas também aprende com nossas falhas, preconceitos e erros coletivos.
Por que isso importa:
- Esses conceitos são a chave para o uso responsável da IA. Quando você entende que a produção de uma IA é um reflexo de seu treinamento, você pode avaliar melhor suas respostas, antecipar seus possíveis preconceitos e usá-la de forma mais eficaz e segura.
A seguir:
- Teremos o questionário do capítulo 7 e, em seguida, mergulharemos de cabeça no tópico crucial da ética e segurança da IA, começando com “A ética da IA: equilibrando inovação e responsabilidade”.