AI na wakacjach, awatary i deepfake'i (o przyszłości, która już nadeszła) | Newsy AI

Poniższy wpis jest uzupełnieniem szóstego odcinka naszego podcastu Beyond AI. Poza poniższymi opisami możesz z rozmowy Michała i Ziemka dowiedzieć się wielu dodatkowych rzeczy na temat nowości w świecie AI. Zapraszamy!

Sztuczna inteligencja (AI) oraz modele językowe, takie jak LLM (Large Language Models), to dynamicznie rozwijające się technologie, które mają coraz większe znaczenie we współczesnym świecie. W artykule przyjrzymy się, jak te modele działają, jak dane, na których są trenowane, wpływają na ich zdolności, oraz jakie wyzwania i zagrożenia stawia przed nami rozwój tej technologii.

Modele językowe i osobowości użytkowników

Współczesne modele językowe, takie jak GPT-4o, nie tylko potrafią generować tekst, ale także są w stanie analizować komunikację i wyciągać wnioski dotyczące osobowości użytkowników. Jest to możliwe dzięki zaawansowanym algorytmom, które potrafią interpretować styl wypowiedzi oraz jego kontekst. Przy odpowiednim "promptowaniu", czyli zadawaniu poleceń, modele te mogą wygenerować opisy cech osobowości na podstawie analizy tekstu.

Tego typu zastosowania mogą okazać się przydatne nie tylko w codziennej komunikacji, ale także w bardziej zaawansowanych obszarach, takich jak psychologia czy marketing. Modele językowe analizujące styl wypowiedzi mogą pomóc lepiej zrozumieć preferencje i potrzeby klientów, co otwiera nowe możliwości personalizacji usług.

Porównanie modeli: Chat GPT vs. Claude

W dyskusji na temat modeli językowych często porównuje się różne rozwiązania, np. Chat GPT i Claude. Warto zauważyć, że modele te różnią się pod względem jakości generowania języka, zwłaszcza w kontekście języków innych niż angielski. Claude, choć posiada wiele zalet, wykazuje tendencję do anglicyzacji w trakcie generowania polskiego tekstu. Z kolei Chat GPT radzi sobie z polskim lepiej, co może wynikać z jego zdolności do „uczenia się” na podstawie historii konwersacji z użytkownikiem, czyli funkcji "memory". Dzięki temu model ten dostosowuje swoje odpowiedzi do stylu użytkownika, co podnosi jakość generowanych treści.

Małe modele językowe i ich zalety

Oprócz dużych modeli, takich jak GPT-3 czy GPT-4, rozwijane są również mniejsze modele językowe, takie jak Ministral 3B i 8B. Są to kompaktowe rozwiązania, które można uruchomić lokalnie na urządzeniach użytkowników, bez potrzeby przesyłania danych do zewnętrznych serwerów.

Główną zaletą tych małych modeli jest ochrona prywatności użytkowników, ponieważ nie wymagają one wysyłania informacji do firm trzecich. Dodatkowo, modele te radzą sobie dobrze z generowaniem tekstu w języku polskim, co czyni je interesującą alternatywą dla dużych, zewnętrznych rozwiązań.

Zastosowania modeli językowych w praktyce

Modele językowe znajdują coraz szersze zastosowanie w różnych dziedzinach życia. Jednym z ciekawszych przykładów jest asystent zakupowy Rufus, rozwijany przez firmę Amazon. Rufus pomaga klientom w wyborze produktów, oferując porady na podstawie specyfikacji technicznej i opinii innych użytkowników.

Kolejnym przykładem praktycznego zastosowania LLM-ów jest chatbot w serwisie wakacje.pl. Ten wirtualny doradca potrafi udzielać informacji na temat hoteli, pogody czy opinii turystów, pomagając użytkownikom w wyborze idealnych wakacji.

Awatary interaktywne – nowy sposób na komunikację

Nowoczesne technologie, takie jak AI, dają także nowe możliwości w zakresie komunikacji, w tym interaktywne awatary. Firma Zoom planuje wprowadzenie awatarów, które mogą zastępować użytkowników podczas spotkań online. Inna firma, HeyGen, tworzy awatary, które potrafią tłumaczyć mowę na inne języki, a jednocześnie synchronizować ruch ust z dźwiękiem. Co więcej, HeyGen rozwija także funkcję interaktywnych awatarów, które będą pełniły funkcję chatbotów, udając użytkownika i odpowiadając na pytania.

Deepfake'i i wyzwania prawne

Jednym z wyzwań związanych z rozwojem sztucznej inteligencji są deepfake'i, czyli technologie pozwalające na tworzenie realistycznych, ale fałszywych obrazów lub filmów. Przykładem jest deepfake Kamali Harris, który stał się częścią kampanii wyborczej w USA. Podobne technologie są wykorzystywane nie tylko w polityce, ale także w rozrywce, jak np. parodia stworzona przez Elona Muska.

Chociaż niektóre z tych przykładów są stosunkowo nieszkodliwe, deepfake'i mogą być również narzędziem manipulacji. Na przykład, w kampanii dezinformacyjnej w Rosji wykorzystano deepfake'a przedstawiającego prezydenta Zełenskiego. W związku z tym wiele krajów, takich jak Kalifornia, stara się wprowadzać regulacje prawne dotyczące politycznych deepfake'ów. Mimo to kwestie związane z wolnością słowa utrudniają egzekwowanie takich przepisów.

Badania nad rozumowaniem modeli językowych

Kolejnym interesującym aspektem sztucznej inteligencji są badania nad zdolnościami logicznego rozumowania LLM-ów. Badania prowadzone przez Apple oraz Microsoft i DeepMind wykazały, że modele te mają trudności z wykonywaniem zadań wymagających rozumowania, zwłaszcza gdy zadania są modyfikowane. Modele te polegają głównie na rozpoznawaniu wzorców, a nie na prawdziwym zrozumieniu problemu.

Warto także zwrócić uwagę, że modele open-source’owe, takie jak GPT-3, są bardziej podatne na spadek jakości wyników, gdy do zadania dodane zostaną elementy niezwiązane z tematem. Problemy te dotyczą również innych modeli, takich jak GPT „o one preview”.

Znaczenie promptów w generowaniu treści przez AI

Kluczowym elementem pracy z modelami językowymi jest odpowiednie "promptowanie". Badania wskazują, że precyzja i zwięzłość promptu mają ogromny wpływ na jakość generowanej przez AI odpowiedzi. Eksperymentowanie z różnymi promptami oraz iteracyjne ich poprawianie pozwala uzyskać bardziej trafne i spójne odpowiedzi. Ważne jest także, aby zapewnić pełen kontekst w poleceniach, co przypomina zasady skutecznej komunikacji międzyludzkiej.

Zagrożenia związane z rozwojem sztucznej inteligencji

Zegar "Doomsday Clock", znany symbol ostrzegający przed globalnymi zagrożeniami, w ostatnich latach wskazuje również na ryzyka związane z niekontrolowanym rozwojem sztucznej inteligencji. Automatyzacja i samodoskonalące się systemy AI budzą obawy w kontekście bezpieczeństwa i etyki.

Obok potencjalnych zagrożeń związanych z wojną nuklearną czy zmianami klimatycznymi, AI staje się kolejnym kluczowym czynnikiem, który może mieć decydujący wpływ na przyszłość ludzkości.

FAQ – sztuczna inteligencja i modele językowe

1. Jak działają modele językowe?

Modele językowe, takie jak GPT-3, są trenowane na ogromnych zbiorach tekstu, co pozwala im generować odpowiedzi na pytania, pisać artykuły, a nawet prowadzić rozmowy.

2. Czym jest deepfake?

Deepfake to technologia pozwalająca na tworzenie realistycznych, ale fałszywych obrazów, filmów czy nagrań dźwiękowych, które mogą być wykorzystane do manipulacji.

3. Jakie są zalety małych modeli językowych?

Małe modele językowe, takie jak Ministral 3B, działają lokalnie na urządzeniach użytkowników, co zapewnia większą prywatność i nie wymaga przesyłania danych do zewnętrznych serwerów.

Słowniczek pojęć

• ‍AI (sztuczna inteligencja) – dziedzina technologii zajmująca się tworzeniem systemów zdolnych do wykonywania zadań wymagających inteligencji ludzkiej
• ‍LLM (Large Language Model) – duży model językowy, który generuje teksty na podstawie danych treningowych
• ‍Promptowanie – proces zadawania poleceń AI w celu uzyskania odpowiedniej odpowiedzi
• ‍Deepfake – technologia generująca realistyczne, ale fałszywe obrazy lub filmy

Zapraszamy do odwiedzenia kanału Beyond AI, gdzie znajdziesz więcej treści na temat dynamicznego świata sztucznej inteligencji. Hasło przewodnie kanału to "Twój przewodnik po dynamicznym świecie AI".