យោងតាម ​​AP ពីការសម្ភាសន៍ជាមួយវិស្វករផ្នែកទន់ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអ្នកស្រាវជ្រាវផ្នែកសិក្សា អ្នកជំនាញបាននិយាយថា អត្ថបទដែលបង្កើតដោយ AI ខ្លះមិនពិតទេ ដែលហៅថា "ការយល់ច្រលំ"។ និយាយឱ្យចំទៅ ពួកគេរួមបញ្ចូលការអត្ថាធិប្បាយជាតិសាសន៍ ភាសាហឹង្សា និងសូម្បីតែការព្យាបាលវេជ្ជសាស្រ្តបែបស្រមើលស្រមៃ។

អត្រាខ្ពស់នៃ "ការបំភាន់" នៅក្នុងអត្ថបទដែលបង្កើតដោយ AI

អ្នកជំនាញមានការព្រួយបារម្ភជាពិសេស ដោយសារតែ Whisper ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងឧស្សាហកម្មជាច្រើនជុំវិញពិភពលោក ដើម្បីបកប្រែ និងចម្លងបទសម្ភាសន៍ បង្កើតអត្ថបទក្នុងបច្ចេកវិទ្យាអ្នកប្រើប្រាស់ពេញនិយម និងបង្កើតចំណងជើងរងសម្រាប់វីដេអូ។

អ្វីដែលគួរឱ្យព្រួយបារម្ភជាងនេះទៅទៀត មជ្ឈមណ្ឌលវេជ្ជសាស្ត្រជាច្រើនកំពុងប្រើប្រាស់ Whisper ដើម្បីផ្ទេរការពិគ្រោះយោបល់រវាងវេជ្ជបណ្ឌិត និងអ្នកជំងឺ ទោះបីជា OpenAI បានព្រមានថាឧបករណ៍មិនគួរត្រូវបានប្រើប្រាស់នៅក្នុងតំបន់ដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ក៏ដោយ។

វិសាលភាពពេញលេញនៃបញ្ហាគឺពិបាកក្នុងការកំណត់ ប៉ុន្តែអ្នកស្រាវជ្រាវ និងវិស្វករនិយាយថា ពួកគេជួបប្រទះជាប្រចាំនូវ "ភាពច្របូកច្របល់" នៅក្នុងការងាររបស់ពួកគេ។

អ្នកស្រាវជ្រាវនៅសាកលវិទ្យាល័យ Michigan បាននិយាយថាគាត់បានរកឃើញ "ការយល់ច្រឡំ" នៅក្នុងការបំប្លែងសំឡេងចំនួនប្រាំបីក្នុងចំណោមដប់ដែលគាត់បានសាកល្បង។ វិស្វករកុំព្យូទ័រម្នាក់បានរកឃើញ "ភាពច្របូកច្របល់" នៅក្នុងប្រហែលពាក់កណ្តាលនៃការបំប្លែងសំឡេងជាង 100 ម៉ោងដែលគាត់បានវិភាគ។ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ម្នាក់ទៀតបាននិយាយថាគាត់បានរកឃើញ "ការយល់ច្រលំ" នៅក្នុងស្ទើរតែទាំងអស់នៃការថតចំនួន 26,000 ដែលគាត់បានបង្កើតដោយប្រើ Whisper ។

បញ្ហានៅតែបន្តកើតមាន ទោះបីជាមានគំរូអូឌីយ៉ូដែលថតបានយ៉ាងខ្លី និងច្បាស់លាស់ក៏ដោយ។ ការសិក្សាថ្មីមួយដោយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័របានរកឃើញ "ការបំភាន់" ចំនួន 187 នៅក្នុងឈុតអូឌីយ៉ូច្បាស់លាស់ជាង 13,000 ដែលពួកគេបានពិនិត្យ។ អ្នកស្រាវជ្រាវបាននិយាយថានិន្នាការនេះនឹងនាំឱ្យមានការចម្លងមិនពិតរាប់ម៉ឺននៅក្នុងការថតរាប់លាន។

កំហុសបែបនេះអាចមាន "ផលវិបាកធ្ងន់ធ្ងរ" ជាពិសេសនៅក្នុងការកំណត់មន្ទីរពេទ្យ នេះបើយោងតាមលោក Alondra Nelson ដែលជាប្រធានការិយាល័យវិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាសេតវិមាននៅក្នុងរដ្ឋបាល Biden រហូតដល់ឆ្នាំមុន។

លោក Nelson ដែល​ឥឡូវ​ជា​សាស្ត្រាចារ្យ​នៅ​វិទ្យាស្ថាន​សម្រាប់​ការ​សិក្សា​កម្រិត​ខ្ពស់​ក្នុង​ទីក្រុង Princeton រដ្ឋ New Jersey បាន​សង្កត់​ធ្ងន់​ថា “គ្មាន​នរណា​ម្នាក់​ចង់​បាន​ការ​ធ្វើ​រោគវិនិច្ឆ័យ​ខុស​នោះ​ទេ”។ "ត្រូវតែមានស្តង់ដារខ្ពស់ជាងនេះ។"

Whisper ក៏​ត្រូវ​បាន​ប្រើ​ផង​ដែរ​ដើម្បី​បង្កើត​ចំណង​ជើង​រង​សម្រាប់​មនុស្ស​ថ្លង់​និង​ពិបាក​ស្តាប់ – ជា​ប្រជាជន​ដែល​មាន​ហានិភ័យ​ជា​ពិសេស​ចំពោះ​ការ​បកប្រែ​ខុស។ Christian Vogler ដែលជាមនុស្សថ្លង់ និងជានាយកកម្មវិធីបច្ចេកវិទ្យានៃសាកលវិទ្យាល័យ Gallaudet និយាយថា នេះគឺដោយសារតែមនុស្សថ្លង់ និងពិបាកស្តាប់មិនមានវិធីដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណអត្ថបទដែលប្រឌិត "លាក់នៅក្នុងអត្ថបទផ្សេងទៀតទាំងអស់" ។

OpenAI ត្រូវបានអំពាវនាវឱ្យដោះស្រាយបញ្ហានេះ។

ប្រេវ៉ាឡង់នៃ "ការយល់ច្រលំ" បែបនេះបានជំរុញឱ្យអ្នកជំនាញ អ្នកតស៊ូមតិ និងអតីតបុគ្គលិក OpenAI អំពាវនាវឱ្យរដ្ឋាភិបាលសហព័ន្ធពិចារណាលើបទប្បញ្ញត្តិ AI ។ យ៉ាងហោចណាស់ OpenAI ត្រូវការដោះស្រាយកំហុសនេះ។

លោក William Saunders វិស្វករស្រាវជ្រាវនៅសាន់ហ្វ្រាន់ស៊ីស្កូ ដែលបានចាកចេញពី OpenAI កាលពីខែកុម្ភៈ បាននិយាយថា "បញ្ហានេះអាចដោះស្រាយបាន ប្រសិនបើក្រុមហ៊ុនមានឆន្ទៈក្នុងការផ្តល់អាទិភាពដល់វា" ។

"វានឹងមានបញ្ហាប្រសិនបើអ្នកដាក់វានៅទីនោះ ហើយមនុស្សមានទំនុកចិត្តខ្លាំងពេកអំពីអ្វីដែលវាអាចធ្វើបាន ហើយបន្ទាប់មកបញ្ចូលវាទៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សេងទៀតទាំងអស់នេះ។" អ្នកនាំពាក្យរបស់ OpenAI បាននិយាយថា ក្រុមហ៊ុនកំពុងស្រាវជ្រាវឥតឈប់ឈរនូវវិធីដើម្បីកាត់បន្ថយ "ការបំភាន់" និងកោតសរសើរចំពោះការរកឃើញរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវ ដោយបន្ថែមថា OpenAI បញ្ចូលមតិកែលម្អទៅក្នុងការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពគំរូ។

ខណៈពេលដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ភាគច្រើនសន្មត់ថាម៉ាស៊ីនអត្ថបទទៅការនិយាយអាចធ្វើឱ្យវាយអក្សរឬកំហុសផ្សេងទៀត វិស្វករ និងអ្នកស្រាវជ្រាវនិយាយថាពួកគេមិនដែលឃើញម៉ាស៊ីនអត្ថបទទៅការនិយាយដែលដំណើរការដោយ AI ដែល "យល់ច្រឡំ" ច្រើនដូចការខ្សឹបប្រាប់។

រង្វាន់ណូបែលផ្នែករូបវិទ្យា 2024៖ ស្ថាបនិក AI

រង្វាន់ណូបែលរូបវិទ្យានៅឆ្នាំនេះត្រូវបានប្រគល់ជូនអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រពីរនាក់គឺ John J. Hopfield និង Geoffrey E. Hinton សម្រាប់ "របកគំហើញ និងការច្នៃប្រឌិតជាមូលដ្ឋានដែលនាំទៅដល់ការអភិវឌ្ឍន៍ការរៀនម៉ាស៊ីនជាមួយបណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត"។