Дослідники з Техаського університету в Остіні представили новий метод «машинного відучування», який допомагає генеративному штучному інтелекту забути про контент, захищений авторськими правами, або про жорстокий контент.

Цей метод відкриває шлях до видалення проблемного матеріалу без необхідності повного перенавчання моделі.

Генеративні моделі штучного інтелекту, що навчаються на величезних обсягах даних з Інтернету, стикаються з проблемами використання матеріалів, що містять небажаний контент або порушують авторські права. До розробки методу «машинного відучування» видалення проблемного контенту вимагало перенавчання моделі з нуля, що було ресурсовитратним і трудомістким процесом.

Основний напрямок дослідження становлять моделі «зображення-зображення», які змінюють вхідну картинку відповідно до заданого контексту або інструкцій. Новий алгоритм машинного навчання дає змогу моделі «забувати» або видаляти контент, який позначено з будь-якої причини, без необхідності перенавчання моделі з нуля.

Цей підхід до «машинного відучування» має великий потенціал у різних галузях, таких як забезпечення дотримання авторських прав і захист особистої інформації. Він також відкриває нові перспективи для застосування генеративних моделей штучного інтелекту в комерційних цілях.

Хоча застосування машинного відучування до генеративних моделей перебуває на ранній стадії досліджень, його потенціал уже привертає увагу у сфері штучного інтелекту. Цей метод обіцяє поліпшити ефективність моделей і підвищити рівень безпеки та надійності їхнього застосування в різних галузях.

Источник: techno.nv.ua