-
CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a spus într-un interviu recent că AI de astăzi nu oferă cele mai bune răspunsuri.
-
„Trebuie să ajungem într-un punct în care răspunsul pe care îl primești să ai mare încredere”, a spus el.
-
CEO-ul a spus că suntem încă „la câțiva ani distanță” și că companiile vor avea nevoie de mai multă putere de calcul.
CEO-ul Nvidia, Jensen Huang, a spus că inteligența artificială de astăzi nu oferă cele mai bune răspunsuri și că lumea este încă „la câțiva ani distanță” de o IA în care putem „în mare încredere”.
„Astăzi, răspunsurile pe care le avem nu sunt cele mai bune pe care le putem oferi”, a spus Huang sâmbătă într-un interviu la Universitatea de Știință și Tehnologie din Hong Kong.
CEO-ul a spus că oamenii nu ar trebui să ghicească răspunsul unui AI, întrebându-se dacă este „halucinat sau nu halucinat” sau „sensibil sau nu sensibil”.
„Trebuie să ajungem într-un punct în care răspunsul pe care îl primiți – aveți în mare măsură încredere – aveți în mare parte încredere”, a spus el, „și așa că cred că suntem la câțiva ani până să putem face asta și, între timp, , trebuie să continuăm să ne creștem calculul.”
Modelele de limbaj mari, cum ar fi ChatGPT, au avansat exponențial în ultimii ani în capacitatea lor de a răspunde la întrebări complexe, dar au încă limitări.
Halucinația sau furnizarea de răspunsuri false sau fictive este o problemă persistentă cu chatbot-urile AI.
OpenAI, considerat pe scară largă drept liderul cursei AI, a fost dat în judecată anul trecut de o gazdă de radio după ce ChatGPT a creat o plângere legală falsă despre el.
Un purtător de cuvânt al OpenAI nu a răspuns unei solicitări de comentarii.
Unele companii de inteligență artificială se confruntă, de asemenea, cu dilema cu privire la modul de promovare a LLM-urilor fără a fi nevoite doar să se bazeze pe mâna lor pe cantități mari de date – o resursă deja limitată.
În timpul interviului de sâmbătă, Huang a spus că pre-instruirea sau formarea unui model pe un set de date mare și divers înainte de a fi dezvoltat pentru a îndeplini o anumită sarcină nu va fi suficientă.
„Pre-instruirea – doar luarea tuturor datelor din lume și descoperirea automată a cunoștințelor din acestea – pre-instruirea nu este suficientă”, a spus el. „La fel cum a merge la facultate și a absolvi facultatea este o etapă foarte importantă, dar nu este suficient”.
Un purtător de cuvânt al Nvidia a refuzat să comenteze.
Citiți articolul original pe Business Insider