Mikä on negatiivinen kehote tai negatiivinen kehote? Tekoälyn (AI) negatiivinen kehote on käyttäjän antama tekstimuotoinen ohje ohjelmistolle, sovellukselle tai kuvantamisohjelmalle välttää tiettyjen ominaisuuksien käyttämistä sisältöä luotaessa, jotta ei syntyisi ei-toivottuja tai asiayhteyden ulkopuolisia tuloksia.

Näitä negatiivisia kehotuksia käytetään opettamaan tekoälylle, mitä se ei saa tehdä tai sanoa, jotta varmistetaan, että se tuottaa tarkempia ja asianmukaisempia tuloksia. Esimerkki negatiivisen kehotuksen käytöstä kuvantamisessa on, kun haluamme luoda kuvia tietystä esineestä, mutta haluamme sulkea pois joitakin tiettyjä ominaisuuksia kyseisestä esineestä.

Jos esimerkiksi haluamme luoda kuvia autoista, mutta haluamme estää tekoälymallia tuottamasta autoja, joissa on tiettyjä värejä, kuten vihreä tai violetti, voimme käyttää negatiivista kehotetta, jolla voimme ohjeistaa tekoälymallia olemaan sisällyttämättä näitä värejä luotuihin kuviin.

Näiden negatiivisten kehotusten luomiseksi voimme kouluttaa tekoälymallia joukolla autokuvia ja merkitä niihin värit, joita emme halua sisällyttää kuviin. Tämä auttaa mallia ymmärtämään, että näitä värejä ei haluta käyttää tuotetuissa kuvissa.

Toinen esimerkki on kasvokuvien tuottaminen, jossa voimme käyttää negatiivisia kehotuksia, joilla voimme ohjeistaa tekoälymallia välttämään ei-toivottujen piirteiden, kuten arpien tai syntymämerkkien, tuottamista.

Tätä varten voimme antaa mallille esimerkkikuvia kasvoista, joissa on näitä piirteitä, ja merkitä ne "ei-toivotuiksi". Tekoälymalli oppii välttämään näiden piirteiden tuottamista tuotetuissa kuvissa.

Lexica-kuvantamisessa on erityinen valintaikkuna negatiivisten kehotusten lisäämistä varten.

Negatiivisia kehotuksia voidaan käyttää erilaisissa tekoälysovelluksissa, kuten kuvien luokittelussa, kielenkääntämisessä ja tunneanalyysissä. Monissa tapauksissa ne auttavat välttämään tuloksia, jotka eivät ole relevantteja tai joita voidaan pitää loukkaavina tai sopimattomina. Jos esimerkiksi luomme chatbot-mallia yritykselle, joka myy vegaanisia tuotteita, voimme käyttäänegatiiviset kehotukset, jotka estävät botin ehdottamasta tuotteita, joissa on eläinperäisiä ainesosia.

Toinen esimerkki on kielenkääntäminen. Oletetaan, että koulutamme tekoälymallia kääntämään tekstejä englannista portugaliksi, mutta haluamme estää sitä kääntämästä mauttomia termejä tai kirosanoja.

Tässä tapauksessa voimme antaa negatiivisia kehotuksia, jotka ohjeistavat mallia olemaan kääntämättä näitä sanoja ja sen sijaan antamaan sopivan käännöksen tai yksinkertaisesti jättämään sanan pois. Nämä negatiiviset kehotukset auttavat varmistamaan, että käännös on tarkka ja kohderyhmälle sopiva.

Kuinka käyttää negatiivista kehotusta tekoälyssä?

Negatiivisten kehotusten käyttämiseksi tekoälyssä on tunnistettava tulokset, joita tulisi välttää, ja luotava luettelo sanoista tai lauseista, jotka voivat johtaa näihin tuloksiin. Nämä negatiiviset kehotukset voidaan sitten lisätä tekoälyalgoritmiin tai -malliin estämään järjestelmää tuottamasta toivottuja tuloksia.

Toinen esimerkki negatiivisen kehotuksen käytöstä tekoälyssä on kuvien luokittelu. Oletetaan, että meillä on tekoäly, joka on koulutettu tunnistamaan eläimiä kuvista, mutta haluamme estää sitä luokittelemasta lemmikkejä villeiksi eläimiksi.

Tässä tapauksessa voimme luoda negatiivisia kehotuksia, jotka opastavat mallia olemaan tunnistamatta eläimiä, kuten "koira" tai "kissa", villieläimiksi, vaikka niillä voi olla samankaltaisia ominaisuuksia kuin muilla villieläimillä, kuten leijonilla tai tiikerillä.

Näiden negatiivisten kehotusten luomiseksi voimme antaa mallille esimerkkikuvia lemmikkieläimistä ja merkitä ne luokkaan "ei villieläimiä". Nämä kuvat auttavat mallia ymmärtämään, että näitä eläimiä ei pitäisi luokitella villieläimiksi.

On tärkeää muistaa, että negatiivisten kehotusten tehokkuus riippuu harjoitusdatan laadusta ja tekoälymallin tarkkuudesta yleensä. Siksi on tärkeää seurata jatkuvasti mallin suorituskykyä ja mukauttaa negatiivisia kehotuksia tarpeen mukaan.

Miksi käyttää negatiivista kehotusta?

Kielteiset kehotukset ovat tärkeä väline, jolla varmistetaan tulosten tarkkuus ja asianmukaisuus tekoälysovelluksissa. Niiden avulla järjestelmä voidaan kouluttaa välttämään ei-toivottuja tuloksia, mikä parantaa tuotettujen tulosten yleistä laatua.

On kuitenkin tärkeää muistaa, että negatiivisten kehotusten oikeaoppinen toteuttaminen edellyttää teknistä osaamista ja datatieteen taitoja. Jos siis harkitset negatiivisten kehotusten käyttöä tekoälyhankkeissasi, on suositeltavaa konsultoida tekoälyasiantuntijoita saadaksesi asianmukaista opastusta.