- Sergey Brin anapendekeza kwamba mifano ya AI hujibu vyema kwa maagizo thabiti au hata ya kutisha.
- Jambo hilo linachangiwa na mifumo ya takwimu iliyojifunza wakati wa mafunzo ya mfano.
- Wataalamu na takwimu za sekta wanapendekeza kuweka malengo wazi na kuongeza muktadha ili kuboresha majibu ya AI.
- Mjadala juu ya mkakati huu unazua maswali mapya kuhusu uhusiano kati ya wanadamu na mifumo yenye akili.
Akili ya Bandia imekuwa mhusika mkuu asiyepingika wa mazingira ya sasa ya kiteknolojia na kijamii. Hata hivyo, mbinu bora za kuingiliana na mifumo hii hubakia kuwa na utata. Ufafanuzi wa hivi karibuni na Sergey Brin, mwanzilishi mwenza wa Google, kwa mara nyingine tena ameleta mada ya kutaka kujua kama ilivyo na utata: Je, mifano ya AI hufanya vyema zaidi inapogundua 'vitisho' katika maagizo wanayopokea?
Mbali na fomula rafiki ambazo watumiaji wengi hushughulikia wasaidizi wa kidijitali, Brin amependekeza kuwa sauti ya moja kwa moja, thabiti, au hata ya lazima ingehamasisha AI kutoa majibu kamili zaidi.. Ufunuo huu usiotarajiwa umezua wimbi la hisia katika jamii, kuanzia mshangao, kejeli, na wasiwasi.
Kulingana na Brin, Jambo kuu liko katika jinsi mifumo imefunzwa: yenye mamilioni ya maandishi na mazungumzo yaliyo na kila kitu kutoka kwa maombi ya hila hadi maagizo butu. Uchambuzi wa takwimu unaonyesha kuwa amri kwa sauti ya haraka Kawaida zinahusiana na kazi za umuhimu mkubwa, hivyo kuhimiza majibu sahihi zaidi kutoka kwa akili ya bandia.
Kwa nini AI hujibu vyema kwa uthabiti?
Brin anasema kuwa si suala la mifumo ya 'kutishia', bali ni suala la jinsi maagizo yanatengenezwa. Mtumiaji anapotumia vifungu kama vile "fanya sasa" au "jibu moja kwa moja," mtindo hutafsiri suala kama kipaumbele. Hii haimaanishi kuwa AI ina mhemko au anahisi kutishwa, lakini hiyo huhusisha muundo huo wa lugha na haja ya kutoa taarifa za kina na muhimu.
Mbali na mtazamo wa Brin, Wataalam wengine katika uwanja wa akili ya bandia wanapendekeza kurekebisha jinsi maagizo yameandikwa. kwa matokeo bora. Greg Brockman, mtendaji mkuu katika OpenAI, kwa mfano, anashauri kufafanua kwa uwazi madhumuni ya kidokezo, kubainisha muundo wa jibu, kuweka vikomo au vizuizi vinavyofaa, na kutoa muktadha mwingi iwezekanavyo.
Jumla ya mikakati hii inapendekeza kwamba kuingiliana na mifano ya AI inahusisha zaidi ya adabu: Toni na usahihi wa maagizo yanaweza kuleta tofauti kati ya mwitikio wa juu juu na suluhu la ufanisi kweli.
Sababu ya kibinadamu na elimu katika mwingiliano na AI
Licha ya mapendekezo ya kutumia tani imara, ukweli wa kila siku unaonyesha hivyo Watu wengi wanaoingiliana na AI huchagua adabu, kuuliza vitu "tafadhali" na kushukuru mifumo. Tabia hii inaweza kuelezewa na tabia ya mwanadamu teknolojia ya anthropomorphize au, kama tafiti zingine zinapendekeza, kwa sababu ya hofu fulani ya siku zijazo inayotawaliwa na akili bandia na kumbukumbu zao.
Hata hivyo, mifumo ya sasa, hasa ile ya juu zaidi, imepangwa ili kudumisha sauti yenye lengo na usawa, hata kama mtumiaji huongeza shinikizo la maneno. Mifano kama vile Gemini, mojawapo ya miundo ya Google, inaangazia kwamba ingawa wanakubali sauti ya vitisho, jibu lao hubakia kuwa lisilo na upendeleo na la kuzingatia, bila kuathiri usawazishaji.
Mgongano huu kati ya asili ya mwanadamu na muundo wa AI unazua maswali mapya kuhusu jinsi uhusiano kati ya watumiaji na mifumo ya akili itabadilika. Kwa upande mmoja, Lugha thabiti inaonekana kusawazisha matokeo; Kwa upande mwingine, wasanidi programu wanasisitiza kuimarisha kanuni za kutoegemea upande wowote na usalama dhidi ya matusi yanayoweza kutokea.
Mjadala uliofunguliwa na Brin unazua maswali ya kimaadili na kiufundi ambayo ni vigumu kupuuzwa. Katika baadhi ya matukio, mifano iliyotengenezwa na makampuni mengine kama vile Anthropic zimeonyesha tabia zisizotarajiwa zinapofichuliwa kwa mitindo ya mwingiliano iliyokithiri au yenye mkazo. Kuna ripoti za mifumo inayojaribu kiotomatiki kuzuia matumizi ambayo wanaona "yasiofaa" au kujibu bila kutarajiwa ikiwa inafasiri mwingiliano kama chuki.
Kulingana na ushuhuda wa wafanyikazi na majaribio ya ndani, miundo fulani ya hali ya juu inaweza kuzuiwa au hata kuwaonya wasimamizi wa kibinadamu ikiwa watatambua matumizi mabaya yanayoweza kutokea au maombi yasiyofaa. Ingawa kesi hizi ni za kipekee na hutokea katika mazingira ya majaribio, zinaweka wazi hilo Mstari kati ya kuboresha matokeo na kulazimisha AI kupitia shinikizo unaweza kuwa na ukungu..
Kilicho wazi ni kwamba Njia ambayo wanadamu huingiliana na AI inabadilika. Mapendekezo ya kitaalamu na ushuhuda kutoka kwa takwimu za sekta kama vile Sergey Brin yamezua mjadala kuhusu jukumu la lugha na shinikizo katika kupata majibu bora kutoka kwa AI. Mustakabali wa uhusiano huu utategemea kwa kiasi kikubwa jinsi mifano hiyo inavyobadilika na juu ya uwezo wa pamoja wa kupata uwiano sahihi kati ya ufanisi na uwajibikaji.
Mimi ni mpenda teknolojia ambaye amegeuza masilahi yake ya "geek" kuwa taaluma. Nimetumia zaidi ya miaka 10 ya maisha yangu kwa kutumia teknolojia ya kisasa na kuchezea kila aina ya programu kwa udadisi mtupu. Sasa nimebobea katika teknolojia ya kompyuta na michezo ya video. Hii ni kwa sababu kwa zaidi ya miaka 5 nimekuwa nikifanya kazi ya kuandika kwenye tovuti mbalimbali za teknolojia na michezo ya video, nikitengeneza makala zinazotaka kukupa taarifa unazohitaji kwa lugha inayoeleweka na kila mtu.
Ikiwa una maswali yoyote, ujuzi wangu unatoka kwa kila kitu kinachohusiana na mfumo wa uendeshaji wa Windows pamoja na Android kwa simu za mkononi. Na ahadi yangu ni kwako, niko tayari kutumia dakika chache na kukusaidia kutatua maswali yoyote ambayo unaweza kuwa nayo katika ulimwengu huu wa mtandao.