AI 모델의 주요 과제 및 한계 - 분석 Vidhya

소개

인공 지능 (AI)은 AI 연구 개발에 대한 상당한 투자로 인해 다양한 직장에 빠르게 통합되었습니다. AI의 응용 프로그램은 가상 어시스턴트와 같은 간단한 작업에서 의료 진단과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 광범위합니다. 이 광범위한 채택은 특히 다양한 산업의 잠재적 인 직업 변위에 관한 흥분과 불안을 생성했습니다. 이 기사는 현재 AI 언어 모델에 내재 된 주요 과제와 한계를 탐구합니다.

AI는 효율성, 생산성 및 혁신을 크게 향상 시키지만 상당한 장애물이 남아 있습니다. 이것은 질문을 제기합니다. AI는 광범위한 지배력을위한 준비가되어 있습니까? 아직 아님. 우리는 AI가 왜 주요한 역할을 할 준비가되어 있지 않은지를 보여주는 몇 가지 이유와 실제 사례를 살펴 봅니다.

개요

이 기사는 맥락과 상식을 이해하는 AI의 한계를 다루고, 뉘앙스 부족이 어떻게 오류로 이어지고, 적응성과 감정 지능의 인간의 우월성을 강조하며, 다양한 전문 환경에서 인간의 공감의 필요성에 대한 AI의 결점을 평가하는 방법을 보여줍니다.

목차

• AI의 맥락 적 이해 결함
• AI에서 상식의 지속적인 부재
• 실시간 적응에서 AI의 한계
• AI의 공감과 감성 지능의 부족
• AI의 추론 및 적응성 격차
• 2024 년의 주요 인공 지능 혁신
• 주요 테이크 아웃 : AI 언어 모델의 도전과 한계
• 자주 묻는 질문

AI의 맥락 적 이해 결함

현재 AI 언어 모델의 주요 한계는 상황에 대한 이해와의 투쟁입니다. 광대 한 데이터 세트에 대해 교육을 받았지만 패턴을 식별하고 예측할 수 있지만 인간 언어와 의사 소통에 대한 미묘한 이해가 부족합니다. 풍자와 관용구는 종종 다양한 언어들 사이의 정확한 번역과 마찬가지로 중요한 도전을 제기합니다.

위의 이미지는 인간의 의사 소통이 풍자를 이해하기위한 톤과 맥락 해석에 크게 의존하는 시나리오를 보여줍니다. 이 분야의 인간은 현재 AI 시스템의 주요 약점을 강조합니다.

AI에서 상식의 지속적인 부재

기존의 AI 시스템은 새로운 상황에 상식과 추론을 적용하기 위해 노력하고 있습니다. 교육 데이터에 대한 그들의 의존은 종종 학습 된 매개 변수 외부의 쿼리에 효과적으로 응답하지 못한다는 것을 의미합니다. 결정과 예측은 그들이 노출 된 데이터로 제한되어 새로운 상황에 유연한 지식 적용을 방해합니다. 이러한 결함은 AI 시스템, 특히 간단한 상황에서 오류가 발생하기 쉽습니다.

패턴 매칭 대 인간과 같은 추론

Codename "Strawberry"인 Chatgpt의 O1 모델 개발은 간단한 단어 계산 작업을 처리하는 데 과거의 과제를 강조합니다. 개선이 이루어졌지만 아래의 예는 AI가 추론 과제에서 여전히 어떻게 흔들릴 수 있는지를 보여줍니다.

답변이 명확하게 언급 되었음에도 불구하고 AI는 정확한 응답을 제공하지 않아 직접 추론보다는 교육 데이터와 일치하는 패턴에 의존하는 경향을 보여줍니다. 친숙한 템플릿에 대한 이러한 의존은 제한과 오해로 이어집니다.

실시간 적응에서 AI의 한계

AI는 현재 역동적 인 상황에 필요한 적응성이 부족합니다. 인간 스태프가있는 인도 공항의 Covid-19 프로토콜에 대한 유연한 반응과 자동화 시스템의 강성 이이 한계를 강조하는 대조는이 제한을 강조합니다. 기계 기반 프로세스에 적응하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

빠른 의사 결정과 유연성이 중요한 소방 또는 응급 의료 대응을 고려하십시오. 기술은 도움이되지만 인간의 판단과 적응성은 여전히 ​​필수적입니다. AI는 현재 그러한 작업에 필요한 의사 결정 속도와 손과 눈 조정이 부족합니다.

AI의 공감과 감성 지능의 부족

심리적 상담과 같은 분야에 AI가 없으면 공감이나 동정과 같은 감정을 경험하거나 표현할 수 없다는 것을 강조합니다. 고객 서비스의 AI 챗봇은 사과를 제공 할 수 있지만, 이는 단순히 프로그램 된 응답 일뿐 아니라 진정한 정서적 이해가 부족합니다. AI 지원을 받더라도 인간의 상호 작용의 필요성은 정서적 지원이 필요한 상황에서 여전히 중요합니다.

AI의 추론 및 적응성 격차

추론 및 의사 결정을위한 AI 언어 모델의 능력은 지속적인 토론의 대상으로 남아 있습니다. RAG (Respreval-Augmented Generation) 및 Guardrails와 같은 기술은 AI가 의도 한 목적에서 벗어나는 것을 방지하는 것을 목표로하지만 제한은 지속됩니다. 위의 예는 Amazon의 Rufus Shopping Assistant를 사용한 실험을 바탕으로 AI가 보호 조치를 취하면서도 관련이없는 작업에 참여할 수있는 방법을 보여줍니다.

이 시나리오의 핵심 요점

1. LLM은 속도와 유연성에서 인간의 추론과 실질적으로 다릅니다.
2. 걸레와 가드 레일은 완전히 신뢰할 수 없습니다.
3. LLM의 복잡한 추론은 계산적으로 비싸고 다양성이 부족합니다.
4. 현재 시스템은 모델 의존적으로 유지되어 적응성을 제한합니다.

미래의 발전은 더 자연스럽게 추론을 처리하고 더 효과적으로 문맥에 적응하는 AI를 만드는 것을 목표로합니다.

2024 년의 주요 인공 지능 혁신

2024 년에 몇 가지 주목할만한 AI 발전이 발생했습니다.

1. 실시간 AI Voice Assistant 인 Moshi는 다양한 감정과 스타일을 제공합니다.
2. 개인화 된 권장 사항을 제공하는 AI 기반 건강 코치 인 AI Health는 Thrive AI Health .

주요 테이크 아웃 : AI 언어 모델의 도전과 한계

도전	설명
맥락 적 이해	AI는 미묘한 인간 언어로 어려움을 겪고 효과적인 의사 소통을 방해합니다.
상식의 부족	AI는 유연한 추론 대신 패턴에 의존하여 오류를 초래합니다.
제한된 적응성	AI는 변화하는 환경에 대한 실시간 적응성이 부족합니다.
감성 지능의 부재	AI는 감정을 느끼거나 표현할 수 없으며 감정적으로 고소 된 상황에서의 효과를 제한 할 수 없습니다.
추론 도전	AI 추론은 훈련 데이터에 의해 엄격하고 제한적입니다.

결론

AI는 다양한 응용 분야에서 상당한 효율성과 생산성을 보여 주지만, 특히 상식, 적응성 및 감성 지능과 같은 인간 특성이 필요한 영역에서는 상당한 한계가 남아 있습니다. AI는 데이터 중심의 작업에 탁월하지만 상황에 맞는 이해, 적응성 및 정서적 인식의 결점은 미묘한 사고와 인간의 관계를 요구하는 역할에 대한 적합성을 제한합니다. AI의 진보는 놀랍지 만 아직 많은 분야에서 인간 능력을 완전히 대체하지는 않습니다.

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자주 묻는 질문

Q1. AI와 관련하여 주요 직장 문제는 무엇입니까? AI는 직업 변위와 다양한 산업에 미치는 영향에 대한 우려를 제기합니다.

Q2. AI 챗봇은 좌절 된 고객을 어떻게 처리합니까? AI 챗봇에는 진정한 정서적 이해가 부족하여 고객 좌절을 해결하는 데있어 효과를 제한합니다.

Q3. AI는 어디에 효과적으로 사용됩니까? AI는 일상적인 작업을 위해 의료 및 고객 서비스에 성공적인 응용 프로그램을 찾습니다.

Q4. 직장에서 AI의 미래는 무엇입니까? AI의 미래는 추론, 적응성 및 감성 지능의 현재 한계를 극복하는 데 달려 있습니다.

Q5. AI는 어떻게 개선 할 수 있습니까? AI의 맥락 적 이해, 추론 및 감성 지능을 향상시키기 위해서는 추가 연구와 개발이 필요합니다.

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