Generuojanti dirbtinio intelekto (DI) technologija, tokia kaip GPT-4, dideliu kalbos modeliu, jau įrodė, kad ji turi stebėtinų gebėjimų, bet taip pat turi ir savo ribas. GPT-4 gali greitai išspręsti sudėtingus uždavinius, kurie keltų iššūkį žmonių ekspertams, tačiau ji dažnai varžosi su paprasta matematika ir kovoja su uždaviniais, kuriuos lengvai galėtų įveikti 10 metų vaikas.
Nikolas Carlini, „Google Deepmind“ tyrėjas, sukūrė priklausomybę keliančią quizą savo tinklalapyje, kad parodytų GPT-4 įspūdingus ir painius gebėjimus. Modelio nesėkmės „Wordle“ iššūkyje ir taškų-kryžiukų žaidime atskleidžia jo ribas. Tačiau GPT-4 be vargo generuoja pilną „JavaScript“ tinklalapį, kuriame galima žaisti taškus-kryžiukus prieš kompiuterį, užtikrinant, kad kompiuteris niekada neprarastų.
GPT-4 elgesio neprognozuojamumas aiškiai matomas tyrėjų komandos, dirbančios su Boston Consulting Group (BCG), atliktame tyrime. Vadybos konsultantai, turintys GPT-4 įrankį, daug geriau pasirodė nei jų kolegos be tokio įrankio, sprendžiant realistiškus uždavinius, tokius kaip produktų idėjų generavimas, rinkos segmentavimo analizė ir spaudos pranešimų rašymas. Konsultantai, turintys DI pagalbą, atliko daugiau darbo aukštesniu lygmeniu ir mažesniu laiko sąnaudomis.
Tačiau tyrime buvo parodyta užduotis, specialiai sukurti, kad supainiotų GPT-4, atskleidžiant jos pažeidžiamumą. Modelis kėlė sunkumų teikiant strategines rekomendacijas remiantis finansiniais duomenimis ir darbuotojų interviu. Jis dažnai teikė blogas rekomendacijas, nepamąstydamas apie interviu išvadas. Šioje užduotyje tinkamai nepasirodė tik konsultantai be įrankių.
Generuojantys DI technologijos iššūkis yra mokėti interpretuoti rezultatus. Kartais žmonėms pavyksta labiau, o kartais pranašauja DI. Tad itin svarbu žinoti, kada pasikliauti DI pagalba ir kada pasitikėti žmogaus sprendimais.
Lyginant su iPhono įtaka, svarbu prisiminti, kaip greitai visuomenė priprato prie išmaniuosius telefonus ir dažnai jų naudojosi įpročio dėka, o ne sąmoningai pasirinkdama. Generuojanti DI technologija gali atrasti savo vietą ateityje, tačiau reikia atidžiai įvertinti jos naudingumą ir galimus trūkumus. Skirtingai nei su DI, bet kas gali sudaryti sąrašą to, ką jie geriausiai padaro su išmaniuoju telefonu ir kuo jie geriau rengiasi, kai jis yra už matymo ribų. Iššūkis susijęs su prisiminimu ir veiksmų atitinkamų priėmimu.
Besistengdami naudoti DI įrankius, dar reikia pamatyti, ar galime jais efektyviau naudotis nei su savo išmaniuoju telefonu.
Dažnai užduodami klausimai apie generuojantį dirbtinį intelektą
1. Kas yra generuojanti dirbtinio intelekto technologija?
Generuojanti dirbtinio intelekto technologija apima dirbtinio intelekto modelius, kurie gali generuoti, kurti arba gaminti turinį, tokį kaip tekstas, vaizdai arba net kodas, remiantis įvesties duomenimis arba modeliuose esančiais modeliais. Vienas pavyzdys generuojančios dirbtinio intelekto technologijos yra GPT-4, didelis kalbos modelis, sukurtas „OpenAI“.
2. Kokių gebėjimų turi GPT-4?
GPT-4 turi įspūdingas problemų sprendimo gebėjimas ir gali susidoroti su sudėtingais uždaviniais, kurie kelia iššūkį žmonių ekspertams. Ji gali generuoti pilnus „JavaScript“ tinklalapius interaktyviems žaidimams, tokiam kaip taškų-kryžiukų žaidimas, užtikrinant, kad kompiuteris niekada neprarastų.
3. Kokios yra GPT-4 ribos?
GPT-4 sunkumų kelia paprasti matematikos uždaviniai ir uždaviniai, kuriuos gali lengvai atlikti 10 metų vaikas. Jis dažnai sunkumus patiria žaidžiant „Wordle“ žaidimą ir priimant optimalius sprendimus taškų-kryžiukų žaidime.
4. Kaip tyrėjai demonstravo GPT-4 gebėjimus ir ribas?
Nikolas Carlini, „Google Deepmind“ tyrėjas, sukūrė quizą, kad parodytų GPT-4 įspūdingus gebėjimus ir nustebinančias ribas. Quizas buvo sudarytas iš „Wordle“ iššūkių ir taškų-kryžiukų žaidimų.
5. Kaip GPT-4 pasirodė tyrime, kurį atliko Boston Consulting Group (BCG)?
Tyrime buvo parodyta, kad vadovavimo konsultantai, turintys GPT-4 įrankį, geriau pasirodė nei jų kolegos be šio DI įrankio sprendžiant įvairias užduotis, tokias kaip produktų idėjų generavimas, rinkos segmentavimo analizė ir spaudos pranešimų rašymas. Jie atliko daugiau darbų aukštesniu lygmeniu ir mažesniu laiko sąnaudomis.
6. Ar GPT-4 buvo sėkmingas visose tyrime dalyvaujančiose užduotyse?
Ne, viena užduotis, specialiai sukurtos painiavai GPT-4, buvo rekomendacijos dėl strategijos priklausomos nuo finansinių duomenų ir darbuotojų interviu. Modeliui buvo sunku su ja susidoroti ir dažnai jis teikė blogas rekomendacijas, priešingai nei padarė geriau pasirodę konsultantai be įrankių.
7. Kada turėtume pasitikėti DI pagalba, o kada pasitikėti žmonių sprendimais?
Svarbu nustatyti, kada pasitikėti DI pagalba, o kada pasitikėti žmonių sprendimais. Generuojanti DI gali būti naudinga tam tikrose užduotyse, bet svarbu pripažinti jos ribas ir žinoti, kad žmonių sprendimai kartais yra tinkamesni. Reikalingas vertinimas ir tikras įvertinimas.
8. Ar generuojanti DI gali tapti tokia įprasta visuomenėje kaip ir išmanieji telefonai?
Straipsnyje aptariamas visuomenės greitas išmanujų telefonų priėmimas ir priklausomybė nuo jų, dažnai dėl įpročio, o ne sąmoningai pasirinktų sprendimų. Generuojančios DI technologijos įtaka dar turi būti įvertinta, ir svarbu atidžiai įvertinti jos naudingumą ir galimus trūkumus, kai toliau naudodamiesi DI įrankiais.
Daugiau informacijos apie generuojantį dirbtinį intelektą galite rasti „OpenAI“ svetainėje.
The source of the article is from the blog myshopsguide.com