शोधकर्ताओं ने क्लाउड, जीपीटी और जेमिनी जैसे बड़े भाषा मॉडल की आंतरिक तर्क प्रक्रियाओं की जांच करने के लिए एक नई तकनीक विकसित की है। यह विधि, जो “रीज़निंग ट्रेस” निकालती है, ने निष्कर्षों की ओर अग्रसर किया है जो सुझाव देते हैं कि कुछ चीनी एआई मॉडल अमेरिकी-विकसित मॉडलों से प्राप्त डेटा पर प्रशिक्षित किए जा सकते हैं।
अनुसंधान टीम ने इन कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों के ‘आंतरिक विचारों’ में झांकने का एक तरीका तैयार किया। प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते समय मॉडलों द्वारा उठाए गए चरणों का विश्लेषण करके – 'रीज़निंग ट्रेस' – वे पैटर्न की पहचान करने में सक्षम थे जो एआई ज्ञान आधार की संभावित उत्पत्ति को इंगित करते हैं। शोधकर्ताओं ने प्रश्नगत विशिष्ट चीनी एआई मॉडल का नाम नहीं दिया।
The findings suggest a possible reliance on US-created AI for training purposes. स्रोत के अनुसार, यह इन रीज़निंग ट्रेस के विश्लेषण के माध्यम से प्रकट होता है। यह विधि जांचकर्ताओं को यह देखने की अनुमति देती है कि एक एआई अपने निष्कर्षों पर कैसे पहुंचता है, संभावित रूप से उस डेटा को उजागर करता है जिस पर उसे प्रशिक्षित किया गया था और उन प्रभावों को आकार देता है जो इसकी प्रतिक्रियाओं को आकार देते हैं। शोधकर्ता बताते हैं कि उन्होंने जो पाया है वह इंगित करता है कि कुछ चीनी एआई प्रमुख अमेरिकी मॉडलों पर प्रशिक्षित किए जा सकते हैं।
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