Utvidebarhet

Hva er AI-utvidebarhet?

AI-utvidebarhet refererer til evnen til kunstig intelligens (AI)-systemer til å utvide sine kapasiteter til nye domener, oppgaver og datasett uten å kreve full omtrening eller betydelige endringer i arkitekturen. Dette konseptet fokuserer på å designe AI-systemer som er fleksible og tilpasningsdyktige, slik at de kan innlemme nye funksjoner, håndtere flere oppgaver og integreres sømløst med andre systemer.

I hovedsak handler AI-utvidebarhet om å lage AI-systemer som kan utvikle seg og vokse over tid. I stedet for å bygge isolerte applikasjoner for bestemte oppgaver, utformes utvidebare AI-systemer som plattformer som kan utvides for å møte skiftende krav. Denne tilnærmingen maksimerer verdien av AI-investeringer ved å gjøre det mulig for organisasjoner å effektivt utvide sine AI-kapasiteter når nye muligheter og utfordringer oppstår.

Hvordan oppnås AI-utvidebarhet?

Å oppnå AI-utvidebarhet innebærer å ta i bruk ulike teknikker og designprinsipper som gjør AI-systemer fleksible og tilpasningsdyktige. Viktige metoder inkluderer:

Overføringslæring

Overføringslæring er en teknikk der en forhåndstrent modell utviklet for én oppgave gjenbrukes til å utføre en annen, men relatert oppgave. I stedet for å trene en ny modell fra bunnen av, overføres kunnskapen fra den eksisterende modellen til den nye oppgaven, noe som reduserer behovet for data og beregningsressurser.

Eksempel:

• En datasynsmodell trent til å gjenkjenne dyr kan tilpasses for å identifisere plantesorter ved å utnytte de lærte funksjonene relatert til bildedeteksjon.
• En språkmodell trent på nyhetsartikler kan finjusteres for å forstå medisinsk terminologi til bruk i helsevesenet.

Fleroppgavelæring

Fleroppgavelæring innebærer å trene én modell til å utføre flere oppgaver samtidig. Denne tilnærmingen oppfordrer modellen til å utvikle generelle representasjoner som er nyttige på tvers av ulike oppgaver. Ved å dele kunnskap mellom oppgavene blir modellen mer allsidig og tilpasningsdyktig.

Eksempel:

• En språkmodell trent både på oversettelse og sentimentanalyse kan bedre forstå språklige nyanser, noe som gjør den mer effektiv når den introduseres for nye språkrelaterte oppgaver.
• En AI-assistent trent til å håndtere både timeplanlegging og e-postadministrasjon kan lære overordnede mønstre i brukeradferd, og dermed forbedre ytelsen på tvers av oppgaver.

Modulær design

Modulær design i AI innebærer å strukturere systemene i utskiftbare og uavhengige komponenter eller moduler. Denne arkitekturen gjør det mulig å legge til nye funksjoner eller endre eksisterende uten å påvirke kjernesystemet.

Eksempel:

• Et chatbot-system der nye moduler kan introduseres for å håndtere ulike typer henvendelser eller språk. Utviklere kan legge til disse modulene uten å bygge om hele systemet.
• En AI-drevet anbefalingsmotor kan integrere nye datakilder eller algoritmer som egne moduler, og dermed utvide sine kapasiteter uten å forstyrre eksisterende funksjonalitet.

Fleksible og tilpasningsdyktige arkitekturer

Å designe AI-systemer med fleksibilitet i tankene sikrer at de kan tilpasse seg endrede krav og integrere ny teknologi. Dette inkluderer bruk av åpne standarder, designe API-er for samhandling med andre systemer, og støtte for plugins eller utvidelser som legger til nye funksjoner.

Eksempel:

• En AI-plattform som tilbyr API-er slik at utviklere kan bygge tilpassede applikasjoner på toppen av kjernefunksjonaliteten.
• Støtte for plugins gjør det mulig for tredjepartsutviklere å utvide AI-systemets kapasiteter og skape et økosystem av utvidelser.

Eksempler på AI-utvidebarhet

Utvidbare chatboter

Tenk deg en kundeservice-chatbot opprinnelig designet for å håndtere supporthenvendelser. Gjennom utvidebarhet kan samme chatbot utvides til å håndtere:

• Salgsforespørsler: Ved å integrere en ny modul for salgsrelaterte spørsmål kan chatboten hjelpe kunder med produktinformasjon og kjøpsbeslutninger.
• IT-support: En IT-supportmodul gjør at chatboten kan feilsøke tekniske problemer.
• HR-henvendelser: Ved å utvide chatboten til å svare på HR-relaterte spørsmål øker dens nytteverdi i organisasjonen.

Utviklere kan legge til disse funksjonene ved å trene den eksisterende modellen på nye datasett eller integrere nye moduler, uten å måtte bygge hele systemet på nytt.

Datasynssystemer

En datasynsmodell utviklet for kvalitetskontroll i produksjon kan utvides til å utføre:

• Lagerstyring: Modellen kan tilpasses for å gjenkjenne og telle lagerartikler.
• Sikkerhetsovervåking: Modellen kan trenes til å oppdage sikkerhetsrisikoer eller overvåke etterlevelse av sikkerhetsprosedyrer.

Ved å bruke overføringslæring kan modellen tilpasses disse nye oppgavene effektivt.

Plattformer for naturlig språkprosessering (NLP)

En NLP-motor brukt til sentimentanalyse i sosiale medier kan utvides til:

• Analyse av juridiske dokumenter: Finjustering av modellen med juridiske tekster for å bistå i kontraktgjennomgang.
• Oppsummering av medisinske journaler: Tilpasse modellen for å oppsummere pasientjournaler for helsepersonell.

Denne utvidelsen oppnås ved å trene modellen på domenespesifikke data, slik at den kan håndtere spesialiserte oppgaver.

Forskning på AI-utvidebarhet

AI-utvidebarhet er et komplekst og voksende fagfelt som har fått betydelig oppmerksomhet de siste årene. Forskningslandskapet er rikt på studier som fokuserer på ulike aspekter ved AI-systemer og deres integrasjon i forskjellige domener.

1. Trustworthy, Responsible, and Safe AI: A Comprehensive Architectural Framework for AI Safety with Challenges and Mitigations av Chen Chen m.fl. (Publisert: 2024-09-12).
   Denne artikkelen fremhever den avgjørende viktigheten av AI-sikkerhet i sammenheng med rask teknologisk utvikling, spesielt med generativ AI. Den foreslår et nytt rammeverk som tar for seg AI-sikkerhet fra perspektivene troverdighet, ansvarlighet og sikkerhet. Studien gjennomgår aktuell forskning og fremskritt, diskuterer nøkkelutfordringer og presenterer innovative metoder for utforming og testing av AI-sikkerhet. Målet er å styrke tilliten til digital transformasjon gjennom å fremme AI-sikkerhetsforskning. Les mer.

2. AI-Mediated Exchange Theory av Xiao Ma og Taylor W. Brown (Publisert: 2020-03-04).
   Dette posisjonsnotatet introduserer AI-Mediated Exchange Theory (AI-MET) som et rammeverk for å legge til rette for kommunikasjon og integrasjon mellom ulike forskningsmiljøer innen menneske-AI. AI-MET utvider Social Exchange Theory ved å se på AI som en megler i forhold mellom mennesker. Artikkelen skisserer innledende meklingsmekanismer og viser hvordan AI-MET kan bygge bro mellom ulike akademiske perspektiver på menneske-AI-relasjoner. Les mer.

3. Low Impact Artificial Intelligences av Stuart Armstrong og Benjamin Levinstein (Publisert: 2017-05-30).
   Denne forskningen utforsker konseptet “lav-innvirknings-AI”, som har som mål å minimere potensielle farer ved superintelligent AI ved å sikre at den ikke i vesentlig grad endrer verden. Artikkelen foreslår definisjoner og metoder for å forankre lav innvirkning, og adresserer kjente problemer og fremtidige forskningsretninger. Les mer.

4. On the Utility of Accounting for Human Beliefs about AI Behavior in Human-AI Collaboration av Guanghui Yu m.fl. (Publisert: 2024-06-10).
   Denne studien understreker viktigheten av å ta hensyn til menneskelige oppfatninger ved utforming av AI-agenter for effektivt menneske-AI-samarbeid. Den kritiserer eksisterende tilnærminger som antar statisk menneskelig atferd, og påpeker behovet for å ta hensyn til dynamiske menneskelige reaksjoner på AI-adferd for å forbedre samarbeidsytelsen. Les mer.