„Ebbe a tükörbe nehéz belenézni” – unokájuk fotózta végig Marika és Sándor tízéves búcsúját
Szajki Bálint fotóriporter éveken át dokumentálta, ahogy nagymamája otthon ápolja súlyos beteg nagypapáját.
Minél többet tanul valaki, annál okosabb lesz, és valahogy így lehet ezt a mesterséges intelligenciánál is. Azonban míg ez egyfelől igaz, és a MI szinte mindent próbál megválaszolni, egyre többször téved, amit viszont nehéz észrevenni.
A mesterséges intelligencia igen okos, azonban nem tévedhetetlen. És minél eszesebb, annál kevésbé ismeri ezt be, és annál nagyobb a valószínűsége annak, hogy megtéveszti az embereket. Valahogy így foglalható össze spanyol kutatók elemzésének eredménye.
A Valenciai Mesterséges Intelligencia Kutatóintézet szakemberei három nagy MI-chatbot (OpenAI GPT, Meta LLaMA és BigScience akadémiai csoport által fejlesztett nyílt forráskódú modell, a BLOOM) válaszait tették górcső alá, hogy értékeljék a hozzájuk intézett kérdések nehézségét, a feleleteiket, valamint hogy az emberek észreveszik-e a rossz válaszokat.
Valamennyi modell esetében megnézték a korábbi nyers, majd a későbbi, jóval több adattal trenírozott, azaz jóval okosabbá vált változatokat. Több ezer kérdéssel tesztelték a modelleket, és rangsorolták a kérdések ember által észlelt nehézségét is. Nem meglepő módon azt találták, hogy LLM-ek későbbi, kifinomultabb változatai többet tudtak, pontosabbak lettek, hiszen finomhangolási módszerekkel alakították őket, például az emberi visszajelzéseken alapuló megerősítő tanulással. Azonban ahogy nehezedtek a kérdések, úgy nőtt meg a hibás válaszok aránya, mivel kevésbé kerülték el egy téma megválaszolását, még ha nem is tudták pontosan a feleletet. Bizonyos esetekben a modellek, ha nem tudják a feleletet, elkerülik egy-egy kérdés megválaszolását, például témaváltással, a mostani kísérletnél viszont mást tapasztaltak. Például a GPT-4 szinte mindenre válaszolt. A hibás válaszok aránya a modellek növekedésével emelkedett, több finomított modellnél meghaladta a 60 százalékot – összegzi a Nature.
Manapság a fejlett MI-k szinte mindenre válaszolnak, úgy tesznek, mintha mindenhez értenének – vélik a szakemberek, és úgy gondolják, mindennek az az eredménye, hogy az emberek túlbecsülik a chatbotok képességeit. Ez utóbbi megállapításukat abból szűrték le, hogy a kutatásuk során embereknek kellett értékelniük a válaszokat helyesnek, helytelennek vagy elkerülőnek, és bizony az esetek 10–40 százalékában helytelenül minősítették a pontatlan válaszokat.
José Hernández-Orallo kutatásvezető úgy véli, hogy a fejlesztőknek tovább kell erősíteniük a chatbotok tudását a könnyű kérdéseknél. viszont arra kell ösztönözni őket, hogy a nehezekre ne válaszoljanak. Az embereknek meg kell érteniük, hogy vannak területek, amelyeken használhatják a MI-t, és vannak olyanok, amelyeken nem. Érdemes meghatározni egy küszöböt, hogy amikor egy kérdés kihívást jelent, akkor a chatbot mondja azt, hogy „nem tudom”.
A legtöbb komoly MI-vállalat keményen dolgozik azon, hogy visszaszorítsa chatbotjaik hallucinációit, és ennek különösen az orvosi felhasználásra szánt mesterséges intelligenciánál van jelentősége. Azonban az univerzális chatbotokat értékesítő cégeknek ez nem annyira fontos szempont – állítja Vipula Rawte, a Columbiai Dél-Karolinai Egyetem informatikusa.
Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.
Szajki Bálint fotóriporter éveken át dokumentálta, ahogy nagymamája otthon ápolja súlyos beteg nagypapáját.
A tanárok bérét meg kellene háromszorozni, de Mészáros Lőrinc vagyonát csak egyszet lehet elvenni.
Múktkor is megígérte, aztán változtak. Szavazzon, ön hisz-e a miniszternek.
Igyekeznek javítani a munkaerő-hatékonyságon.
Az ukránellenes felszólalásokban a Fidesz élen járt.
A veszteséges bababolt most a belvárosban próbál szerencsét.
A lap szerint a Fideszen belül is törésvonalakat okoz az egyre szélsőségesebb kormányzás.