Вокруг генеративного искусственного интеллекта хватает шумихи, но есть и реальность.
На сегодняшней встрече VentureBeat Transform 2023 Джефф Вонг, главный ИТ-директор Ernst and Young (EY), провел открытую беседу с Усамом Файядом, исполнительным директором Института экспериментального ИИ в Северо-восточном университете, где они обсудили реальность генеративного искусственного интеллекта на сегодняшний день.
«Я изучаю технологии уже долгое время, и всегда есть разница между тем, что я называю кривой шума и кривой реальности», — сказал Вонг. «Есть шум и восторги от того, что возможно с этими новыми вещами, а также реальность того, что на самом деле происходит на практике и что реально возможно с этими технологиями».
Хотя у генеративного искусственного интеллекта есть множество реальных возможностей, Файяд подчеркнул, что вокруг технологии также есть шум. Файяд утверждает, что несмотря на значительные успехи в области больших языковых моделей (LLM) и генеративного искусственного интеллекта, такие модели все еще сильно зависят от человеческого контроля и вмешательства.
«Они являются стохастическими попугаями», — сказал Файяд. «Они не понимают, что говорят, они повторяют то, что уже слышали раньше».
Файяд добавил, что «попугай» относится к повторению изученных элементов, а «стохастический» предоставляет случайность. Именно эта случайность, по его мнению, ставит модели в затруднительное положение и может привести к потенциальным галлюцинациям.
Почему циклы шума вокруг генеративного искусственного интеллекта коренятся в реальности
Циклы шума в технологиях — это не новость, хотя Файяд считает, что генеративный искусственный интеллект имеет основу в реальности, которая будет способствовать будущей продуктивности и экономическому росту.
В прошлом искусственный интеллект использовался для решения разных проблем, например, помощи компьютеру в победе над человеком в шахматы. Генеративный искусственный интеллект имеет более широкий набор практических применений, и его использование также более просто.
«Навыки, которые вы получаете с генеративными моделями, очень хорошо соответствуют тому, что мы делаем в экономике знаний», — сказал он. «Большая часть того, что мы делаем в экономике знаний, является повторяющимся, трудоемким и механическим, и это может обеспечить автоматизацию, экономию затрат и ускорение».
Место правительства и регулирования
По мнению Файяда, роль государства в целом заключается в определении и ясном указании на то, кто несет ответственность при возникновении проблемы и каковы последствия этой ответственности.
Когда источник ответственности определен, есть лицо или юридическое лицо, а не просто модель, которое виновато. Потенциальная ответственность будет стимулировать организации помогать обеспечить точность и справедливость.
Однако в конечном итоге Файяд видит текущее поколение генеративного искусственного интеллекта как дополняющее людей принимающих решения. Например, если генеративный инструмент искусственного интеллекта создает юридическое заключение, адвокат все равно должен его прочитать и нести за него ответственность. То же самое относится к коду, где разработчик должен быть ответственным и иметь возможность исправлять потенциальные ошибки.
«Люди задают мне вопрос: ‘А возьмет ли искусственный интеллект мою работу?'», — сказал Файяд. «Мой ответ — нет, искусственный интеллект не заберет вашу работу, но человек, использующий искусственный интеллект, заменит вас».