Το Amazon Q αντιμετωπίζει προκλήσεις: ψευδαισθήσεις και διαρροές δεδομένων

Ο βοηθός γενετικής τεχνητής νοημοσύνης της Amazon, Amazon Q, βρίσκεται υπό έλεγχο. Οι αναφορές δείχνουν παραισθήσεις και διαρροές δεδομένων, πυροδοτώντας συζητήσεις σχετικά με την ετοιμότητά του για εταιρική χρήση.

Καθώς αυξάνονται οι ανησυχίες, οι ειδικοί υπογραμμίζουν τη σημασία των ενδελεχών δοκιμών, των πιθανών κανονισμών και του ρόλου της Amazon στην αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων.

Εμφανίζονται ψευδαισθήσεις και ζητήματα ιδιωτικότητας

Τα έγγραφα που διέρρευσαν που αναφέρθηκαν από το The Platformer το αποκαλύπτουν Amazon Q παλεύει με ανακρίβειες, συμπεριλαμβανομένων παραισθήσεων και διαρροών δεδομένων. Οι μελέτες υπογραμμίζουν την ανακρίβεια των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) όταν συνδέονται με εταιρικές βάσεις δεδομένων. Οι αναλυτές που παρακολουθούν τον κλάδο προτείνουν ότι αυτά τα ζητήματα καθιστούν το Amazon Q ακατάλληλο για λήψη αποφάσεων σε εταιρικό περιβάλλον.

Ο Pareekh Jain, Διευθύνων Σύμβουλος της EIIRTrend & Pareekh Consulting, επισημαίνει τους περιορισμούς, δηλώνοντας: «Εάν υπάρχουν παραισθήσεις, δεν μπορείτε να τις χρησιμοποιήσετε για τη λήψη αποφάσεων σε ένα εταιρικό περιβάλλον». Ενώ η Amazon τοποθετεί την Q ως σύντροφο εργασίας για εκατομμύρια, οι αναλυτές αμφισβητούν την ετοιμότητά της για ευρεία εταιρική χρήση.

Προκλήσεις δοκιμών και η σημασία των εσωτερικών δοκιμών

Για την αντιμετώπιση αυτών των ζητημάτων, οι ειδικοί τονίζουν την ανάγκη για εκτεταμένες εσωτερικές δοκιμές πριν από το γενετική AI Ο βοηθός είναι έτοιμος για εμπορική κυκλοφορία. Ο Jain τονίζει τη σημασία της αξιολόγησης δεδομένων και αλγορίθμων για τον εντοπισμό της βασικής αιτίας των ανακριβειών.

«Νομίζω ότι πρέπει πρώτα να κάνουν περισσότερες δοκιμές με εσωτερικούς υπαλλήλους», πρόσθεσε ο Jain. «Πρέπει να δουν αν είναι πρόβλημα με τα δεδομένα ή τον αλγόριθμο». Το Amazon Q αξιοποιεί 17 χρόνια επάρκειας δεδομένων και ανάπτυξης της AWS, δίνοντας έμφαση στα διακυβεύματα που εμπλέκονται για την Amazon στο ταχέως εξελισσόμενο τοπίο της τεχνητής νοημοσύνης.

Εκπαίδευση και βήματα προς τη βελτίωση

Ενώ οι παραισθήσεις θέτουν προκλήσεις, ο Sharath Srinivasamurthy, αναπληρωτής αντιπρόεδρος στο IDC, υπογραμμίζει τα βήματα για τη βελτίωση της χρήσης της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Ο Srinivasamurthy προτείνει μοντέλα εκπαίδευσης σε δεδομένα υψηλότερης ποιότητας, άμεση αύξηση, συνεχή βελτίωση των δεδομένων του οργανισμού και ενσωμάτωση ανθρώπινων ελέγχων για ύποπτες απαντήσεις.

«Η εκπαίδευση των μοντέλων σε δεδομένα καλύτερης ποιότητας, η συνεχής προσαρμογή των μοντέλων σε δεδομένα και πολιτικές για τον οργανισμό ή τον κλάδο και η αύξηση ενός επιπέδου ανθρώπινου ελέγχου σε περίπτωση που η απάντηση είναι ύποπτη είναι μερικά από τα βήματα που πρέπει να γίνουν για αξιοποιήστε με τον καλύτερο τρόπο αυτήν την αναδυόμενη τεχνολογία», λέει ο Srinivasamurthy.

Ρυθμιστικές ανησυχίες και έκκληση για υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη

Εκθέσεις των ψευδαισθήσεων προκαλούν συζητήσεις σχετικά με την ανάγκη για κανονισμούς, αλλά ο Sanchit Vir Gogia, επικεφαλής αναλυτής και διευθύνων σύμβουλος της Greyhound Research, προειδοποιεί για πιθανή αντιπαραγωγικότητα. Ο Gogia προτείνει ότι οι υπερβολικά αυστηροί κανονισμοί θα μπορούσαν να εμποδίσουν την ανταλλαγή και τη χρήση δεδομένων, υποδεικνύοντας την επιτυχία του GPT του OpenAI ως παράδειγμα των πλεονεκτημάτων μιας λιγότερο ρυθμιζόμενης βιομηχανίας.

Ο Jain απηχεί αυτό το συναίσθημα, τονίζοντας τη σημασία της αυτορρύθμισης. «Μπορεί να υπάρχουν κανονισμοί, αλλά η εστίαση είναι κυρίως στην αυτορρύθμιση», εξηγεί ο Jain. «Η έμφαση θα πρέπει να δοθεί στην υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη, όπου η λογική μπορεί να εξηγηθεί στους πελάτες αντί να δημιουργηθούν συστήματα «μαύρου κουτιού».

Καθώς η Amazon εισέρχεται στον παραγωγικό χώρο της τεχνητής νοημοσύνης, όλα τα βλέμματα είναι στραμμένα στον τεχνολογικό γίγαντα για να αντιμετωπίσει αυτές τις προκλήσεις, ειδικά λαμβάνοντας υπόψη την καθυστερημένη είσοδό του σε σύγκριση με τους ηγέτες του κλάδου όπως η Microsoft και η Google. Ο Jain σημειώνει ότι το AWS υστερεί, αυξάνοντας τις προσδοκίες και τον έλεγχο σχετικά με τεχνολογίες όπως τα chatbots.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://metanews.com/amazon-q-faces-challenges-hallucinations-and-data-leaks-raise-questions-on-ai-readiness/