Co je to negativní výzva nebo negativní výzva? Negativní výzva v umělé inteligenci (AI) je uživatelem zadaný textový pokyn softwaru, aplikaci nebo zobrazovacímu zařízení, aby se při vytváření obsahu vyhnulo použití určitých funkcí, aby nedocházelo ke generování nežádoucích nebo z kontextu vybočujících výsledků.

Tyto negativní výzvy se používají k tomu, aby umělou inteligenci naučily, co nemá dělat nebo říkat, a zajistily tak přesnější a relevantnější výsledky. Příkladem použití negativní výzvy v zobrazování je situace, kdy chceme vytvořit snímky určitého objektu, ale chceme vyloučit některé konkrétní vlastnosti tohoto objektu.

Například pokud chceme generovat obrázky automobilů, ale chceme modelu umělé inteligence zabránit v generování automobilů s určitými barvami, například zelenou nebo fialovou. V takovém případě můžeme použít negativní výzvu a dát modelu umělé inteligence pokyn, aby tyto barvy do generovaných obrázků nezahrnoval.

Abychom vytvořili tyto negativní výzvy, můžeme model umělé inteligence trénovat pomocí sady obrázků automobilů a označit je barvami, které nechceme zahrnout. To pomůže modelu pochopit, že tyto barvy nejsou na generovaných obrázcích žádoucí.

Dalším příkladem je generování obrázků obličeje, kde můžeme pomocí negativních podnětů instruovat model umělé inteligence, aby se vyhnul generování nežádoucích rysů, jako jsou jizvy nebo mateřská znaménka.

Za tímto účelem můžeme modelu poskytnout příkladové snímky tváří s těmito rysy a označit je jako "nežádoucí". Model umělé inteligence se naučí vyhýbat se generování těchto rysů na generovaných snímcích.

Zobrazovač Lexica má zvláštní dialogové okno pro zadávání negativních výzev.

Negativní výzvy lze využít v různých aplikacích umělé inteligence, například při klasifikaci obrázků, překladu jazyka a analýze sentimentu. V mnoha případech pomáhají vyhnout se výsledkům, které nejsou relevantní nebo které mohou být považovány za urážlivé či nevhodné. Pokud například vytváříme model chatbota pro společnost, která prodává veganské produkty, můžeme použítnegativní výzvy, aby bot nenabízel produkty se zvířecími přísadami.

Dalším příkladem je překlad jazyků. Předpokládejme, že trénujeme model umělé inteligence pro překlad textů z angličtiny do portugalštiny, ale chceme zabránit tomu, aby překládal vulgární výrazy nebo nadávky.

V tomto případě můžeme poskytnout negativní výzvy, které modelu nařídí, aby tato slova nepřekládal a místo toho poskytl vhodný překlad nebo slovo jednoduše vynechal. Tyto negativní výzvy pomáhají zajistit, aby byl překlad přesný a vhodný pro cílovou skupinu.

Jak používat negativní výzvu v UI?

Pro použití negativních podnětů v umělé inteligenci je nutné identifikovat výsledky, kterým je třeba se vyhnout, a vytvořit seznam slov nebo frází, které by k těmto výsledkům mohly vést. Tyto negativní podněty lze poté přidat do algoritmu nebo modelu umělé inteligence, aby systém nevytvářel výsledky, které nejsou žádoucí.

Dalším příkladem použití negativního podnětu v umělé inteligenci je klasifikace obrázků. Předpokládejme, že máme umělou inteligenci vycvičenou k rozpoznávání zvířat na obrázcích, ale chceme jí zabránit, aby klasifikovala domácí zvířata jako divoká.

V tomto případě můžeme vytvořit negativní výzvy, které modelu nařídí, aby zvířata jako "pes" nebo "kočka" nepovažoval za divoká zvířata, i když mohou mít podobné vlastnosti jako jiná divoká zvířata, například lvi nebo tygři.

Pro vytvoření těchto negativních podnětů můžeme modelu poskytnout příkladové obrázky domácích zvířat a označit je třídou "nejsou to divoká zvířata". Tyto obrázky pomohou modelu pochopit, že tato zvířata by neměla být klasifikována jako divoká zvířata.

Je důležité si uvědomit, že účinnost negativních výzev závisí na kvalitě trénovacích dat a přesnosti modelu umělé inteligence obecně. Proto je nezbytné neustále sledovat výkonnost modelu a podle potřeby negativní výzvy upravovat.

Proč používat negativní výzvu?

Negativní výzvy jsou důležitým nástrojem pro zajištění přesnosti a relevance výsledků v aplikacích umělé inteligence. Umožňují vycvičit systém tak, aby se vyhnul nežádoucím výsledkům, čímž se zlepšuje celková kvalita vytvořených výsledků.

Je však důležité mít na paměti, že správná implementace negativních výzev vyžaduje technické znalosti a dovednosti v oblasti datové vědy. Pokud tedy zvažujete použití negativních výzev ve svých projektech AI, doporučujeme konzultovat s odborníky na AI, kteří vám poskytnou správné pokyny.