Решение генерального директора Nvidia о галлюцинациях ИИ и его потенциальном влиянии на криптовалюты

Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг недавно поделился своей верой в то, что искусственный интеллект (ИИ) на уровне человека может быть достигнут в течение следующих пяти лет. Во время своего выступления на конференции разработчиков Nvidia GTC в Сан-Хосе, Калифорния, 20 марта Хуанг рассказал о проблемах искусственного интеллекта общего назначения (ИИОН) и предложил простое решение для устранения конкретной проблемы: ИИ-галлюцинация.

Проблемы искусственного общего интеллекта (ИО)

Хуанг подчеркнул, что появление AGI зависит от бенчмарков и специальных тестов. Если программа сможет превзойти большинство людей со значительным отрывом, то, по его мнению, AGI может быть достигнут в течение пяти лет. Хотя точная природа этих тестов остается неясной, концепция AGI подразумевает систему искусственного интеллекта, способную выполнять любые задачи, которые может сделать обычный человек при наличии достаточных ресурсов.

Проблема галлюцинаций в искусственном интеллекте

Одним из непредвиденных последствий обучения больших языковых моделей в качестве генеративных систем ИИ является возникновение галлюцинаций. Галлюцинации возникают, когда модели ИИ генерируют новую, часто неверную информацию, которой нет в обучающих данных. Хуанг признал эту проблему и предложил простое решение.

Простое решение проблемы галлюцинаций ИИ от генерального директора Nvidia

По мнению Хуанга, ключ к решению проблемы галлюцинаций заключается в том, чтобы ввести правило, требующее от систем ИИ искать ответ на каждый сгенерированный ими ответ. Вместо того чтобы сразу давать ответ, ИИ должен провести исследование, чтобы определить наиболее точный ответ. Введя это правило, система ИИ избавится от генерации сфабрикованных ответов и повысит свою надежность.

Потенциальное влияние на финансы и криптовалюты

Если проблема галлюцинаций в ИИ будет решена, это может оказать глубокое влияние на различные отрасли, включая финансы и криптовалюты. В настоящее время системы генеративного ИИ предостерегают от того, чтобы на них можно было полагаться только при решении задач, зависящих от точности. Например, ChatGPT от OpenAI советует пользователям перепроверять важную информацию, так как он может допускать ошибки.
В сфере финансов и криптовалют, где точность имеет решающее значение, ограничения генеративных систем ИИ мешают раскрыть их потенциал. Однако если устранить галлюцинации, эти модели ИИ смогут автономно заключать сделки и давать финансовые рекомендации без вмешательства человека. Потенциально это может привести к полностью автоматизированной торговле и произвести революцию в отрасли.

Последствия для криптопрофессионалов

Потенциальное развитие ИИ в связи с решением проблемы галлюцинаций может существенно повлиять на криптовалютных профессионалов. Торговые боты, работающие на основе генеративных систем ИИ, уже существуют, но часто ограничены строгими правилами, препятствующими автономному исполнению. Если модели ИИ смогут генерировать результаты без галлюцинаций, они смогут самостоятельно проводить сделки, принимать финансовые решения и давать рекомендации без участия человека.

Дорога вперед

Хотя решение Хуанга проблемы галлюцинаций ИИ кажется простым в теории, его практическая реализация и эффективность пока неясны. Многие системы генеративного ИИ, такие как CoPilot AI от Microsoft, Gemini от Google, ChatGPT от OpenAI и Claude 3 от Anthropic, уже включают в себя возможность предоставлять источники для своих результатов из интернета. Однако полное устранение галлюцинаций — сложная задача, требующая дальнейших исследований и разработок.
В заключение следует отметить, что предложение генерального директора Nvidia Дженсена Хуанга по борьбе с галлюцинациями ИИ может оказать значительное влияние на будущее финансов и криптовалют. В случае успешной реализации оно может проложить путь к полностью автоматизированной торговле и самостоятельному принятию решений системами ИИ. Однако для реализации всего потенциала ИИ в этих сферах необходимы дальнейшие разработки и исследования.