ລະບົບ AI Generative ຂອງ Google, Bard, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປະຕິວັດການດູແລສຸຂະພາບ

ການແຂ່ງຂັນເພື່ອປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນທາງທີ່ມີຄວາມຫມາຍບໍ່ເຄີຍມີຄວາມຮຸນແຮງກວ່າ. ໂດຍສະເພາະ, AI ທົ່ວໄປບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ເອົາໂລກໂດຍພະຍຸ, ສ້າງໂດເມນທັງຫມົດຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ, ເຕັກໂນໂລຢີແລະມູນຄ່າທີ່ມີທ່າແຮງ.

JP Morgan Insights ບໍ່ດົນມານີ້ໄດ້ພິມເຜີຍແຜ່ບົດຄວາມທີ່ມີຊື່ວ່າ "Generative AI ເປັນຕົວປ່ຽນເກມບໍ?"ການອະທິບາຍວ່າ "AI Generative - ປະເພດຂອງລະບົບປັນຍາປະດິດທີ່ສາມາດສ້າງເນື້ອຫາໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ - ໄດ້ຖືກຍົກຍ້ອງວ່າເປັນຊາຍແດນຕໍ່ໄປສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ, ຈາກເຕັກໂນໂລຢີກັບທະນາຄານແລະສື່." Gokul Hariharan, ຫົວຫນ້າຮ່ວມຂອງອາຊີປາຊີຟິກເຕັກໂນໂລຢີ, ການຄົ້ນຄວ້າສື່ມວນຊົນແລະໂທລະຄົມຂອງ JP Morgan, ໄດ້ກ່າວຢໍ້າຕື່ມອີກວ່າ "ໂດຍພື້ນຖານແລ້ວ, AI ການຜະລິດຫຼຸດຜ່ອນເງິນແລະເວລາທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບການສ້າງເນື້ອຫາ - ໃນທົ່ວຂໍ້ຄວາມ, ລະຫັດ, ສຽງ, ຮູບພາບ, ວິດີໂອແລະການປະສົມປະສານຂອງມັນ. ”—ການ​ປູ​ທາງ​ໃຫ້​ແກ່​ນະ​ວັດ​ຕະ​ກຳ​ທີ່​ຂັດ​ສົນ.

ປະຕິເສດບໍ່ໄດ້, ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຕ້ອງການຢູ່ແຖວຫນ້າຂອງນະວັດຕະກໍານີ້.

ໃນຕົ້ນອາທິດທີ່ຜ່ານມາ, Google ໄດ້ປະກາດຄວາມຄາດຫວັງຫຼາຍໃນບາດກ້າວຕໍ່ໄປກ່ຽວກັບ AI ການຜະລິດ. ໃນ blog ຢ່າງເປັນທາງການຂອງ Google, ຄໍາ​ສໍາ​ຄັນ​, Sissie Hsiao, ຮອງປະທານຝ່າຍຜະລິດຕະພັນ, ແລະ Eli Collins, ຮອງປະທານຝ່າຍຄົ້ນຄ້ວາ, ໄດ້ນໍາສະເຫນີການເປີດການເຂົ້າເຖິງ Bard, ການທົດລອງທີ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດພົວພັນໂດຍກົງກັບແພລະຕະຟອມ AI generative ຂອງ Google ແລະແບ່ງປັນຄວາມຄິດເຫັນຕາມຄວາມເຫມາະສົມ.

ຜູ້ຂຽນໄດ້ອະທິບາຍວ່າ: "ມື້ນີ້ພວກເຮົາເລີ່ມເປີດການເຂົ້າເຖິງ Bard, ການທົດລອງເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຮ່ວມມືກັບ AI ທົ່ວໄປ [... ] ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ Bard ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງທ່ານ, ເລັ່ງແນວຄວາມຄິດຂອງທ່ານແລະເພີ່ມຄວາມຢາກຮູ້ຢາກເຫັນຂອງທ່ານ. ທ່ານອາດຈະຂໍໃຫ້ Bard ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາແກ່ທ່ານເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍຂອງທ່ານໃນການອ່ານຫນັງສືຫຼາຍໃນປີນີ້, ອະທິບາຍຟີຊິກ quantum ໃນຄໍາສັບທີ່ງ່າຍດາຍຫຼືກະຕຸ້ນຄວາມຄິດສ້າງສັນຂອງທ່ານໂດຍການອະທິບາຍບົດຄວາມ blog. ພວກເຮົາໄດ້ຮຽນຮູ້ຫຼາຍຢ່າງມາເຖິງຕອນນັ້ນໂດຍການທົດສອບ Bard, ແລະຂັ້ນຕອນທີ່ສໍາຄັນຕໍ່ໄປໃນການປັບປຸງມັນແມ່ນການໄດ້ຮັບຄໍາຄິດເຫັນຈາກປະຊາຊົນຫຼາຍຂຶ້ນ."

ບົດຄວາມຍັງອະທິບາຍແນວຄວາມຄິດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLM), ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ມີອໍານາດຂອງລະບົບ: "Bard ແມ່ນຂັບເຄື່ອນໂດຍແບບຈໍາລອງພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງການຄົ້ນຄວ້າ (LLM), ໂດຍສະເພາະສະບັບພາສາທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາແລະ optimized ຂອງ LaMDA, ແລະຈະໄດ້ຮັບການປັບປຸງດ້ວຍ. ຮຸ່ນທີ່ໃໝ່ກວ່າ, ມີຄວາມສາມາດຫຼາຍຂຶ້ນຕາມເວລາ. ມັນອີງໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງ Google ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ທ່ານສາມາດຄິດວ່າ LLM ເປັນເຄື່ອງຈັກໃນການຄາດຄະເນ. ເມື່ອໄດ້ຮັບການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ມັນຈະສ້າງການຕອບສະຫນອງໂດຍການເລືອກ, ຫນຶ່ງຄໍາໃນເວລາ, ຈາກຄໍາທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມາຕໍ່ໄປ. ການເລືອກທາງເລືອກທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຸດທຸກໆຄັ້ງຈະບໍ່ນໍາໄປສູ່ການຕອບສະຫນອງທີ່ສ້າງສັນຫຼາຍ, ດັ່ງນັ້ນມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນບາງປັດໄຈໃນ. ພວກເຮົາສືບຕໍ່ເຫັນວ່າຫຼາຍຄົນໃຊ້ພວກມັນ, LLMs ທີ່ດີກວ່າໄດ້ຮັບການຄາດຄະເນວ່າຄໍາຕອບໃດອາດຈະເປັນປະໂຫຍດ."

LaMDA, ຫຍໍ້ມາຈາກ “ຕົວແບບພາສາສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນສົນທະນາ,” ແມ່ນຄວາມບຸກທະລຸຂອງ Google ໃນການສ້າງຕົວແບບພາສາການສົນທະນາທີ່ປັບຕົວໄດ້, ໄດ້ຮັບການເຝິກອົບຮົມກ່ຽວກັບການສົນທະນາຂັ້ນສູງ ແລະຄວາມແຕກຕ່າງຂອງພາສາຂອງມະນຸດ. ໃນປັດຈຸບັນ, Google ກໍາລັງໃຊ້ການທົບທວນຄືນຄວາມກ້າວຫນ້ານີ້ກັບ Bard, ເພື່ອຫວັງວ່າຈະສ້າງເຕັກໂນໂລຢີເຂົ້າໄປໃນບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ສາມາດເປັນປະໂຫຍດແລະສ້າງມູນຄ່າສໍາລັບຜູ້ໃຊ້.

ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ເຕັກໂນໂລຢີນີ້ມີຜົນກະທົບຢ່າງບໍ່ຫນ້າເຊື່ອສໍາລັບການດູແລສຸຂະພາບ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຊັດເຈນທີ່ສຸດແມ່ນວ່າດ້ວຍຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລະການທົດສອບທີ່ເຫມາະສົມ, ຄົນເຈັບອາດຈະເລີ່ມຊອກຫາຄໍາແນະນໍາທາງການແພດແລະຄໍາແນະນໍາຈາກລະບົບ, ໂດຍສະເພາະຖ້າການໂຕ້ຕອບຂອງການສົນທະນາທີ່ເຂັ້ມແຂງ. ແນ່ນອນ, ນີ້ຕ້ອງໄດ້ຮັບການເຂົ້າຫາຢ່າງລະມັດລະວັງ, ຍ້ອນວ່າແບບຈໍາລອງແມ່ນດີເທົ່າທີ່ຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຫຼັງຈາກນັ້ນ, ກໍ່ສາມາດເຮັດຜິດພາດໄດ້.

ຜູ້ຂຽນຂອງບົດຄວາມອະທິບາຍວ່າ "ໃນຂະນະທີ່ LLMs ເປັນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນ, ພວກເຂົາບໍ່ແມ່ນຄວາມຜິດຂອງພວກເຂົາ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ເພາະວ່າພວກເຂົາຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍທີ່ສະທ້ອນເຖິງອະຄະຕິຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງແລະ stereotypes, ບາງຄັ້ງມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຜົນໄດ້ຮັບຂອງພວກເຂົາ. ແລະພວກເຂົາສາມາດສະຫນອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຂົ້າໃຈຜິດຫຼືບໍ່ຖືກຕ້ອງໃນຂະນະທີ່ນໍາສະເຫນີມັນຢ່າງຫມັ້ນໃຈ. ຕົວຢ່າງ, ເມື່ອຖືກຖາມໃຫ້ແບ່ງປັນຄໍາແນະນໍາຄູ່ຜົວເມຍສໍາລັບພືດໃນເຮືອນທີ່ງ່າຍ, Bard ໄດ້ສະເຫນີແນວຄວາມຄິດທີ່ຫນ້າເຊື່ອຖື ... ແຕ່ມັນມີບາງສິ່ງທີ່ຜິດພາດ, ເຊັ່ນ: ຊື່ວິທະຍາສາດສໍາລັບພືດ ZZ." ພວກເຂົາເຈົ້າສືບຕໍ່ນໍາສະເຫນີຕົວຢ່າງຂອງວິທີການທີ່ລະບົບໄດ້ສະເຫນີຊື່ວິທະຍາສາດທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບພືດ Zamioculcas Zamiifolia.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າເຮັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ມັນມີທ່າແຮງຫຼາຍກ່ຽວກັບການເປີດການສົນທະນາທາງການແພດທີ່ຮູ້ຫນັງສື, ບາງທີອາດຈະເປັນວິທີການຊ່ວຍເຫຼືອແພດຫມໍແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານໃນການສ້າງແຜນການວິນິດໄສຫຼືການເບິ່ງແຍງດູແລຄົນເຈັບຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ໃນຂອບເຂດທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ, ຄວາມສາມາດໃນການຝຶກອົບຮົມແບບ intuitive ເຊັ່ນ: ເຫຼົ່ານີ້ສະຫນອງໂອກາດອັນດີທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ເຂັ້ມແຂງຈາກຂໍ້ມູນ. ການດູແລສຸຂະພາບແມ່ນເປັນອຸດສາຫະກໍາພັນຕື້ໂດລາທີ່ມີຂໍ້ມູນ terabytes ຖືກຜະລິດຕໍ່ປີ. ການວາງຊ້ອນຕົວແບບອັດສະລິຍະປັນຍາປະດິດຂັ້ນສູງ ແລະຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃສ່ຂໍ້ມູນນີ້ອາດຈະໃຫ້ໂອກາດອັນສຳຄັນໃນການເຂົ້າໃຈ ແລະນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນນີ້ໃຫ້ດີຍິ່ງຂຶ້ນ.

ແນ່ນອນ, ມີຫຼາຍສິ່ງທ້າທາຍດ້ານຈັນຍາບັນ ແລະຄວາມປອດໄພທີ່ຈະພິຈາລະນາກັບ AI ໂດຍທົ່ວໄປ ແລະໂດຍສະເພາະກັບ AI ທົ່ວໄປ. ໃນຜະລິດຕະພັນເຊັ່ນນີ້, ມີຄວາມສ່ຽງຫຼາຍຢ່າງທີ່ບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີຕ້ອງແກ້ໄຂ, ຕັ້ງແຕ່ການຜະລິດຄໍາເວົ້າທີ່ກຽດຊັງແລະພາສາທີ່ສາມາດນໍາໃຊ້ໃນທາງທີ່ຜິດ, ຈົນເຖິງການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນອັນຕະລາຍໂດຍສະເພາະໃນການດູແລສຸຂະພາບ. ໂດຍບໍ່ຕ້ອງສົງໃສ, ຄົນເຈັບຄວນຊອກຫາການດູແລທາງການແພດຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລະມີໃບອະນຸຍາດເທົ່ານັ້ນ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, Google ແລະບໍລິສັດອື່ນໆທີ່ສ້າງເຄື່ອງມືກ້າວຫນ້າທາງດ້ານດັ່ງກ່າວມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍາກທີ່ສຸດໃນໂລກ. ຕາມ​ນັ້ນ​ແລ້ວ, ພວກ​ເຂົາ​ເຈົ້າ​ຍັງ​ມີ​ຄວາມ​ຮັບ​ຜິດ​ຊອບ​ອັນ​ໃຫຍ່​ຫຼວງ​ໃນ​ການ​ສ້າງ​ຜະ​ລິດ​ຕະ​ພັນ​ເຫຼົ່າ​ນີ້​ໃຫ້​ມີ​ຄວາມ​ປອດ​ໄພ, ມີ​ຈັນ​ຍາ​ບັນ, ມຸ່ງ​ໄປ​ເຖິງ​ຜູ້​ບໍ​ລິ​ໂພກ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຖ້າເຮັດຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເຕັກໂນໂລຢີອາດຈະມີການປ່ຽນແປງການດູແລສຸຂະພາບສໍາລັບຄົນລຸ້ນຕໍ່ໆໄປ.

ເນື້ອໃນຂອງບົດຄວາມນີ້ບໍ່ໄດ້ຫມາຍຄວາມວ່າເປັນແລະບໍ່ຄວນອີງໃສ່ຫຼືທົດແທນສໍາລັບຄໍາແນະນໍາທາງການແພດມືອາຊີບ, ການວິນິດໄສຫຼືການປິ່ນປົວໂດຍວິທີໃດກໍ່ຕາມ, ແລະບໍ່ໄດ້ຂຽນຫຼືມີຈຸດປະສົງດັ່ງກ່າວ. ເນື້ອຫານີ້ແມ່ນເພື່ອຈຸດປະສົງຂໍ້ມູນເທົ່ານັ້ນ. ປຶກສາຫາລືກັບຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການແພດທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບຄໍາແນະນໍາທາງການແພດ.