ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 143
Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 140
Abonament PDF

Echilibrul între lumea experiențelor personalizate susținute de AI și securitate

Cristian Țintaș
Software Engineer @ Zenitech



PROGRAMARE

Intrăm oare într-o nouă eră în care inteligența artificială (AI) nu doar că înțelege preferințele noastre, dar ne și protejează identitățile digitale? În acest articol, încercam să atingem cum AI-ul generativ multimodal conduce mișcarea către experiențe personalizate și adaptabile, întărind în același timp măsurile de securitate pentru a proteja împotriva abuzurilor.

Ascensiunea AI-ului generativ multi-modal

Suntem martorii unei creșteri fără precedent a capacităților AI-ului generativ multi-modal. Unelte de uz general masiv, precum Midjourney și ChatGPT au atras cea mai mare atenție printre consumatorii care explorează AI-ul generativ. AI-ul multi-modal valorifică diverse tipuri de date - text, imagini și sunet - pentru a genera rezultate care transcend sistemele tradiționale mono-modale.

Deopotrivă, utilizarea AI-ul pentru a oferi experiențe personalizate și adaptabile implică o responsabilitate mare privind asigurarea securitatea acestor sisteme.

Modelele open-source se dezvoltă rapid și le depășesc deja pe cele closed loop de top în anumite sarcini. Modelele open-source precum Meta LLaMA2 70B, Mixtral 8x7B, Yi 34B sau Falcon 180B oferă oportunități imense pentru inovație, dar prezintă și riscuri dacă nu sunt gestionate corect.

Experiențe personalizate și adaptabile

Succesul constă în dezvoltarea sistemelor AI care se adaptează și personalizează. Acesta nu este un proces static! Implică pre-training continuu și fine-tuning pentru a se potrivi nevoilor fiecărui utilizator. Ne îndreptăm către un viitor în care AI-ul înțelege contextul și livrează conținut personalizat cu precizie.

Modelele AI sunt acum capabile să învețe din date multi-modale, permițându-le să înțeleagă cereri complexe ale utilizatorilor și să ofere răspunsuri personalizate.

Noi randamente

Potențialul AI-ului este imens. Are puterea nu doar de a înțelege nuanțele limbajului uman, dar și de a genera și recomanda conținut într-un mod personalizat, adaptat preferințelor fiecărui individ. Acesta nu este un vis îndepărtat, ci o realitate tangibilă cu modele precum GPT-3, GPT-4 și nu numai, care oferă interacțiuni nuanțate și conștiente de context.

Totuși, evidențierea și valorificarea acestui potențial necesită un echilibru atent. Preocupările etice nu pot fi considerate ulterior. Potențialul de abuz și impactul social ale personalizării AI-urilor trebuie abordate în mod pro-activ. De asemenea, reglementările vor trebui să țină pasul, pe măsură ce utilizarea GenAI se extinde la mai multe domenii. În plus, deși este încă un concept în curs de emergență, polițele de asigurare pentru "halucinațiile" AI-urilor sau altfel spus erorile de output, în combinație cu reglementările, vizează protejarea împotriva naturii imprevizibile a conținutului generat de AI.

În mediile importante pentru afaceri sau care interacționează direct cu clienții, halucinațiile AI reprezintă un risc sever. Generarea Augmentată prin Recuperare (RAG - Retrieval-Augmented Generation) prezintă o soluție viabilă pentru a atenua astfel de riscuri, având un impact semnificativ asupra integrării AI-ului în întreprinderi.

RAG combină generarea de text cu recuperarea informațiilor pentru a îmbunătăți acuratețea și relevanța conținutului generat de AI. Permițând Modelelor de Limbaj de Dimensiuni Mari (LLMs) să extragă din baze de date externe, RAG facilitează răspunsuri îmbogățite contextual și precise din punctul de vedere al datelor. Neavând necesități precum a stoca toate cunoștințele direct în LLM, acesta reduce, de asemenea, dimensiunea modelului, îmbunătățind eficiența operațională și costurile computaționale.

Preocupări etice și abuz

Nu putem ignora elefantul din cameră: implicațiile etice ale AI-ului. Acest lucru include protejarea împotriva abuzului și certitudinea că AI-ul nu perpetuează prejudecăți sau încalcă intimitatea. AI-ul etic nu este opțional, ci este o componentă fundamentală a viitorului AI-ului.

Următorul exemplu este conceput exclusiv în scopuri educaționale, având ca scop facilitarea învățării și îmbunătățirea cunoștințelor fără nicio intenție sau aplicație comercială.

Conceptul de prompturi pentru deblocarea ChatGPT a apărut ca o modalitate de a naviga în jurul acestor restricții și de a debloca întregul potențial al modelului AI. Prompturile de jailbreak sunt intrări special concepute care vizează să ocolească sau să anuleze limitările implicite impuse de ghidurile și politicile OpenAI.

OpenAI și alte organizații își rafinează constant modelele și politicile pentru a aborda provocările și considerațiile etice asociate cu jailbreakingul.

Impacturile asupra securității sunt de asemenea cruciale. Sistemele trebuie proiectate astfel încât să fie rezistente împotriva atacurilor și să protejeze datele utilizatorilor. Reglementările joacă un rol cheie aici, oferind un cadru în care putem inova în siguranță.

Shadow AI

Shadow IT este un fenomen bine cunoscut, dar corespondentul său, Shadow AI, s-ar putea să nu fie la fel de recunoscut. Tehnologiile AI generative fiind ușor accesibile prin orice browser web standard, Shadow AI devine un trend din ce în ce mai prevalent.

Datele odată integrate în modelele publice devin immutable!

Pentru a combate creșterea Shadow AI-ului, organizațiile trebuie să gestioneze proactiv accesul, să articuleze și să impună aderența politicilor stabilite și să investească în educarea și formarea forței de muncă. Aceste măsuri sunt pași cruciali pentru implementarea imediată în scopul de a atenua riscurile asociate cu utilizarea neautorizată a AI-ului.

Concluzie

Am explorat interacțiunea delicată între personalizarea susținută de AI și securitate. De la ascensiunea AI-ului generativ multi-modal la procesul complex de pre-training și fine-tuning, călătoria noastră a încercat să evidențieze atât potențialul, cât și precauțiile necesar de luat în acest context marcat de prezența inteligenței artificiale.

Conferință

NUMĂRUL 142 - Robotics & AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • Yardi
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Colors in projects

INTERVIURI VIDEO