Magtagumpay kaya si Elon Musk Sa Pagbuo ng Generative AI ChatGPT Knockoff "TruthGPT" Na Magiging Matapat Sa Lahat ng Oras, Nagtatanong sa AI Ethics At AI Law

May kumatok sa pinto ng cabin.

Dapat ba nating buksan ang pinto?

Karaniwang iminumungkahi ng mga pelikula na hindi natin dapat hayaang maunahan tayo ng ating pag-uusisa, ibig sabihin, dapat na talagang hindi natin bubuksan ang pinto. Well, na sinasabi, ang pag-opt na umalis sa pinto sarado ay hindi mukhang gumawa para sa isang karapat-dapat na kuwento. Parang nadala kami sa excitement at hindi alam.

Kaya, sige at buksan natin ang pinto.

Sa partikular na kaso na ito, tinutukoy ko ang ilang umuusbong na scuttlebutt sa larangan ng Artificial Intelligence (AI) na naglalarawan ng magandang panahon sa hinaharap o ang pinakamasamang panahon para sa ating lahat. Ang sitwasyon ay potensyal na nangangailangan ng hinaharap ng AI. At maaaring mataimtim na isipin ng isa na ang kinabukasan ng AI ay sumasaklaw sa mga kapansin-pansing epekto sa lahat ng sinabi, kabilang ang kunwari na humuhubog sa kinabukasan ng lipunan at sa kapalaran ng sangkatauhan.

Narito ang deal.

Ayon sa kamakailang mga ulat ng balita, si Elon Musk, ang pinakamayamang tao sa mundo, ay nangingisda sa paligid para sa mga nangungunang AI researcher na sumakay sa isang bagong AI venture na nasa isip niya. Tahimik na nilapitan ang iba't ibang mga developer ng AI at AI scientist. Ang katok sa kanilang pinto ay maliwanag na nagbibigay ng magandang pangako at posibleng kumikitang balita.

Ang sinasabing kakanyahan ng inisyatiba ng AI na hindi pa nabubunyag ay sinasabing isang knockoff ng malawak at napakasikat na ChatGPT na inilabas ng OpenAI noong Nobyembre. Halos tiyak na narinig mo na o nakakita ka ng malalagong mga headline tungkol sa ChatGPT. Magpapaliwanag ako saglit tungkol sa kung ano ang ChatGPT. Dapat mo ring malaman na ang ChatGPT ay isang halimbawa ng isang uri ng AI na kilala bilang Generative AI. Mayroong maraming mga generative AI app na lumulutang sa mga araw na ito. Ang ChatGPT ay isa na may pinakamataas na pampublikong profile at tila kilala ng lahat, kahit na marahil sa mga nakatira sa isang kuweba.

Narito ang isang halimbawa ng pag-uulat sa semi-secretive na mabilis na umuusbong na alamat:

• "Nilapitan ni Elon Musk ang mga mananaliksik ng artificial intelligence nitong mga nakaraang linggo tungkol sa pagbuo ng bagong research lab para bumuo ng alternatibo sa ChatGPT, ang high-profile na chatbot na ginawa ng startup na OpenAI, ayon sa dalawang tao na may direktang kaalaman sa pagsisikap at isang ikatlong tao na binilinan. sa mga pag-uusap” (Ang impormasyon, “Fighting 'Woke AI,' Musk Recruits Team to Develop OpenAI Rival”, Jon Victor at Jessica E. Lessin, Peb. 27, 2023).

Ang una mong iniisip ay maaaring kung gusto ni Elon Musk na gumawa ng knockoff ng ChatGPT, nasa kanya na iyon at kung paano niya gustong gastusin ang kanyang pera. Good luck. Magdaragdag lang siya sa umiiral na at lumalagong smattering ng mga generative AI app. Marahil ay kikita siya ng karagdagang kapalaran mula sa kanyang sariling homegrown na bersyon ng ChatGPT. O marahil ito ay isang malaking ho-hum at ang maliit na bahid ng kanyang napakalaking kayamanan mula sa katamtamang mahal na pagtugis ay magiging katulad ng isang rounding error sa departamento ng accounting.

Sa halip na isang malakas na katok sa pinto, siguro, ito ay mas katulad ng isang mahinang pag-tap-tap-tap sa pinto.

Humanda ka sa twist.

Ang paniniwala ay nais ni Elon Musk na iwaksi ang batayan ng mga generative AI app ngayon at muling buuin ang ilang mahahalagang aspeto kung paano sila gumagana at kung ano ang ginagawa ng mga ito. Gaya ng ipapaliwanag ko sa ilang sandali dito, ang isang pangkaraniwan at bonafide qualm tungkol sa kasalukuyang generative AI ay na maaari itong makabuo ng mga error, kasinungalingan, at tinatawag na AI hallucinations. Ang sinumang gumamit ng generative AI ay walang alinlangan na nakatagpo ng mga nakakaligalig na isyu. Tila, umaasa si Elon Musk na bawasan at posibleng kahit papaano ay alisin ang mga uri ng anomalya at may problemang proclivities.

Ito ay tila isang maipakitang kapaki-pakinabang at marangal na hangarin. Sa katunayan, mangyaring malaman na halos o marahil ay maaari kong sabihin na ang lahat ng mga generative AI deviser ay lubos na nagsisikap na bawasan ang mga pagkakataon ng mga na-output na error, kasinungalingan, at AI hallucinations. Mahihirapan kang makahanap ng anumang makatwirang kaluluwa na magpipilit na panatilihin ang mga pagkakamali, kasinungalingan, at mga guni-guni ng AI na iyon sa generative AI.

Nang hindi gumagawa ng masyadong malawak na pahayag, mayroong halos pangkalahatang kasunduan na ang mga sakit ng generative AI na kinasasangkutan ng paggawa ng mga pagkakamali, kasinungalingan, at mga guni-guni ng AI ay kailangang matatag, patuloy, at mahigpit na harapin. Ang layunin ay upang ayusin, baguhin, pinuhin, overhaul, o sa isang AI teknolohikal na paraan o iba pang lutasin at lutasin ang problemang ito.

Ang bawat araw na ang generative AI ay patuloy na naglalabas ng mga error, kasinungalingan at AI hallucinations sa mga output ay isang masamang araw para sa halos lahat. Ang mga taong gumagamit ng generative AI ay tiyak na hindi nasisiyahan sa mga fouled na output na iyon. Ang mga taong umaasa o kailangang gumamit ng mga fouled na output ay nasa panganib na magkamali sa pagdepende sa isang bagay na mali o mas malala pa na gagabay sa kanila sa isang mapanganib na direksyon.

Ang mga gumagawa ng AI na sumusubok na gumawa ng isang negosyo mula sa generative AI ay nasa potensyal na legal na panganib ng mga nahuhuli dahil sa pag-asa sa mga fouled na output. Ang mga demanda ng mga na-claim na pinsala ay halos tiyak na malapit nang lumabas. Maaari naming asahan na pipiliin ng mga regulator na magtimbang, at ang mga bagong batas ng AI ay maaaring ipatupad upang maglagay ng legal na tali sa generative AI, tingnan ang aking saklaw sa ang link dito. Dagdag pa, ang mga tao ay maaaring masiraan ng loob sa kalaunan na ang mga reputasyon ng mga gumagawa ng AI ay lubhang nadungisan at ang generative na AI ay mabilis na nai-boot sa gilid ng bangketa.

Okay, para malaman namin na isang magiting na katotohanan na ang mga gumagawa ng AI at mga mananaliksik ng AI ay lagnat na nagsisikap na mag-imbento, magdisenyo, magtayo, at magpatupad ng AI technological wizardry para maiwasan ang mga kakila-kilabot na karamdamang ito na nauugnay sa mga generative AIlment ngayon. Ang Elon Musk ay dapat na tanggapin sa fold. Mas marami mas masaya. Mangangailangan ng maraming talento at pera ng AI para mapaamo ang halimaw na ito. Ang pagdaragdag ng Elon Musk ay tila isang masigla at nakapagpapatibay na senyales na marahil ang tamang dami ng rocket science, cash, at determinasyon ay makakahanap ng AI cure-all.

Ang twist bagaman ay dumating kapag sinimulan mong buksan ang pinto upang makita kung ano ang nakatayo doon.

Sa halip at gaya ng nakasanayang maikling tweet ni Elon Musk, na nagaganap noong Pebrero 17, 2023, nakuha namin ang ipinapalagay na pahiwatig na ito:

• "Ang kailangan natin ay TruthGPT"

Iyan ang dahilan kung bakit ang ilan ay nagpasya na marahil ang pinto ay kailangang isara at ipako sarado.

Bakit ganon?

Ang alalahanin na ipinahayag ng ilan ay ang "katotohanan" na pinagbabatayan ng isang inaakala na TruthGPT ay maaaring isang generative AI na binuo at gumagawa lamang ng mga output na eksklusibo batay sa isang discombobulation ng Katotohanan na mahigpit na tumutugma sa pananaw ng isang tao sa mundo. Oo, ang handwringing ay makakakuha tayo ng generative AI app na naglalabas ng katotohanan ayon kay Elon Musk.

Nakakabahala, sabi ng ilan.

Matapang na mapangahas at lubos na nakababahala, ang ilan ay humihikayat.

Ang isang agarang sagot ay kung nais niyang ilabas ang kanyang TruthGPT, anuman ang bumubuo nito, pera niya ang gagastusin. Maaaring pipiliin ng mga tao na gamitin ito o hindi. Ang mga gumagamit nito ay dapat sapat na matalino upang mapagtanto kung ano ang kanilang pinapasok. Kung gusto nila ng mga output mula sa partikular na variant ng generative AI, isa na maaaring hugis sa paligid ng worldview ng Elon Musk, iyon ang kanilang karapatan na hanapin ito. Katapusan ng kwento. Move on.

Whoa, isang counterargument ang napupunta, nagse-set up ka ng mga tao para sa isang kakila-kilabot at kakila-kilabot na bitag. May mga taong hindi makakaalam na ang TruthGPT ay ilang Elon Musk-honed generative AI app. Mahuhulog sila sa mental trap ng pag-aakalang ang generative AI na ito ay nasa itaas. Sa katunayan, kung mananatili ang pagpapangalan bilang "TruthGPT" (o katulad), natural na maniniwala ka na ito ay generative AI na mayroong ganap na katotohanan upang sabihin sa mga output na sanaysay at teksto nito.

Bilang isang lipunan, marahil ay hindi natin dapat hayaan ang mga hindi mapag-aalinlangan na mahulog sa gayong mga bitag, sila ay mag-iingat.

Ang pagbibigay-daan sa isang generative AI app na may ganitong ipinapalagay na kalikasan na lumulutang at ginagamit ng lahat ng uri ng mga tao ay lilikha ng kaguluhan. Ituturing ng mga tao bilang sagradong "katotohanan" ang mga output ng TruthGPT na ito, kahit na ang mga nai-output na sanaysay ay punung-puno ng mga pagkakamali, kasinungalingan, mga guni-guni ng AI, at lahat ng uri ng hindi magandang bias. Higit pa rito, kahit na ang pag-aangkin ay ang variant na ito ng generative AI ay hindi magkakaroon ng mga error, kasinungalingan, at AI hallucinations, paano natin malalaman na ang nagreresultang tila purified AI ay hindi magkakaroon ng hindi nararapat na mga bias kasama ng isang mapanlinlang na trove ng maling impormasyon at disinformation?

I am guessing na makikita mo ang namumuong kontrobersya at kaguluhan.

Sa isang free-market na batayan, ang Elon Musk ay dapat na maaaring magpatuloy sa paglikha ng anumang uri ng generative AI na nais niyang gawin. Dahil lang sa maaaring hindi pabor ang iba sa kanyang bersyon ng "katotohanan", hindi ito dapat maging hadlang sa kanyang magpatuloy. Hayaan siyang gawin ang kanyang bagay. Maaaring may kasamang mensahe ng babala o ibang abiso kapag ginamit ito ng sinuman para ipaalam sa kanila kung ano ang gusto nilang patakbuhin. Gayunpaman, ang mga tao ay kailangang maging responsable para sa kanilang sariling mga aksyon at kung pipiliin nilang gumamit ng TruthGPT kung gayon.

Maghintay ng isang segundo, isa pang muling pagsang-ayon ang napupunta. Ipagpalagay na may gumawa ng generative AI app na ginawa para sa paggawa ng masama. Ang intensyon ay lituhin ang mga tao. Ang pag-asa ay upang magalit ang mga tao at mag-udyok. Tayo ba bilang isang lipunan ay tumatanggap ng ganoong uri ng generative AI? Gusto ba nating payagan ang mga AI app na maaaring makapukaw ng mga tao, na nagpapahina sa kanilang kalusugang pangkaisipan at posibleng mag-udyok sa kanila sa mga masamang aksyon?

Kailangang may linya sa buhangin. Sa isang punto, kailangan nating sabihin na ang ilang uri ng generative AI ay isang kasuklam-suklam at hindi maaaring pahintulutan. Kung hahayaan natin ang walang pigil na generative AI na mabuo at maisakatuparan, ang sukdulang kapahamakan at kadiliman ay tiyak na sasapit sa ating lahat. Ito ay hindi lamang ang mga mangyayari na gumamit ng AI app. Ang lahat ng bagay at lahat ng iba pa na lumitaw sa paligid at konektado sa AI app ay maaapektuhan ng masama.

Iyon ay tila isang nakakahimok na argumento.

Bagama't ang isang pangunahing pinagbabatayan ay ang generative AI na pinag-uusapan ay kailangang magkaroon ng isang nakakagambalang alalahanin na kami ay nakakumbinsi na naniniwala na ang pagpigil dito o ganap na paghinto nito nang maaga ay talagang kinakailangan. Nagtataas din ito ng maraming iba pang matitinik na katanungan. Maaari ba nating ipahayag nang maaga na ang isang generative AI ay maaaring napakasaklap na hindi ito maaaring payagan na maitayo? Mukhang napaaga iyon sa ilan. Kailangan mong maghintay man lang hanggang sa ang generative AI ay gumagana upang makagawa ng napakabigat na desisyon.

Gumising ka, ang ilan ay tumutugon nang matindi, ikaw ay hindi matalinong nagpapalabas ng kabayo sa kamalig. Ang mga panganib at pinsalang dulot ng pinakawalan na AI, ang pinakawalan na kabayo, ay yurakan ang lahat sa atin. Ang isang generative AI app ay maaaring maging katulad ng klasikong dilemma ng pagsubok na ibalik ang genie sa bote. Baka hindi mo kayanin. Pinakamainam na panatilihin ang genie sa ilalim ng lock at susi sa halip, o tiyakin na ang kabayo ay nananatiling matatag na nakakulong sa kamalig.

Ito ay isang potensyal na bagyo sa aming pintuan at maaaring magbukas ang pinto anuman ang sa tingin namin ay maingat na gawin.

Isang bagay na tiyak na magagawa natin ay tuklasin muna kung ano ang a TruthGPT maaaring maging istilo ng generative AI machination. Sa column ngayon ay ganyan talaga ang gagawin ko. Titingnan ko rin ang makatwirang batayan para sa ipinahayag na mga pagkabalisa, at isaalang-alang ang iba't ibang paraan at resulta. Paminsan-minsan, isasama nito ang pag-refer sa AI app na ChatGPT sa panahon ng talakayang ito dahil ito ang 600-pound gorilla ng generative AI, ngunit tandaan na marami pang iba pang generative AI app at sa pangkalahatan ay nakabatay ang mga ito sa parehong pangkalahatang mga prinsipyo.

Samantala, maaaring nagtataka ka kung ano ang generative AI.

Sakupin muna natin ang mga batayan ng generative AI at pagkatapos ay maaari nating tingnang mabuti ang mahahalagang bagay.

Sa lahat ng ito ay may kasamang mga pagsasaalang-alang sa AI Ethics at AI Law.

Mangyaring magkaroon ng kamalayan na may mga patuloy na pagsusumikap na mainam ang mga prinsipyo ng Etikal na AI sa pagbuo at paglalagay ng mga AI app. Ang isang lumalagong contingent ng nag-aalala at dating mga etika ng AI ay nagsisikap na matiyak na ang mga pagsisikap na mag-isip at magpatibay ng AI ay isinasaalang-alang ang isang pananaw sa paggawa AI For Good at pag-iwas AI Para sa Masama. Gayundin, may mga iminungkahing bagong batas ng AI na inilalagay sa paligid bilang mga potensyal na solusyon upang pigilan ang mga pagsusumikap ng AI na maging amok sa mga karapatang pantao at iba pa. Para sa aking patuloy at malawak na saklaw ng AI Ethics at AI Law, tingnan ang link dito at ang link dito, Lamang upang pangalanan ang ilang.

Ang pagbuo at pagpapalaganap ng Ethical AI precepts ay hinahabol upang sana ay maiwasan ang lipunan na mahulog sa napakaraming bitag na nakaka-induce ng AI. Para sa aking saklaw sa mga prinsipyo ng UN AI Ethics na ginawa at sinusuportahan ng halos 200 bansa sa pamamagitan ng pagsisikap ng UNESCO, tingnan ang link dito. Sa katulad na paraan, ang mga bagong batas ng AI ay ginagalugad upang subukan at panatilihing pantay ang AI. Ang isa sa mga pinakabagong pagkuha ay binubuo ng isang hanay ng mga iminungkahing AI Bill of Rights na inilabas kamakailan ng US White House upang tukuyin ang mga karapatang pantao sa isang edad ng AI, tingnan mo ang link dito. Kailangan ng isang nayon upang panatilihing nasa tamang landas ang mga developer ng AI at AI at hadlangan ang may layunin o di-sinasadyang mga pagsisikap na maaaring makabawas sa lipunan.

Ipagsasama-sama ko ang AI Ethics at AI Law na nauugnay na mga pagsasaalang-alang sa talakayang ito.

Mga Batayan Ng Generative AI

Ang pinakakilalang instance ng generative AI ay kinakatawan ng AI app na pinangalanang ChatGPT. Ang ChatGPT ay umusbong sa kamalayan ng publiko noong Nobyembre nang ilabas ito ng AI research firm na OpenAI. Mula nang ang ChatGPT ay nakakuha ng napakalaking mga headline at nakakagulat na lumampas sa inilaan nitong labinlimang minuto ng katanyagan.

Sa palagay ko marahil ay narinig mo na ang ChatGPT o marahil ay may kakilala ka na gumamit nito.

Ang ChatGPT ay itinuturing na isang generative AI application dahil ito ay tumatagal bilang input ng ilang text mula sa isang user at pagkatapos bumubuo o gumagawa ng output na binubuo ng isang sanaysay. Ang AI ay isang text-to-text generator, bagama't inilalarawan ko ang AI bilang isang text-to-essay generator dahil mas madaling nililinaw nito kung para saan ito karaniwang ginagamit. Maaari mong gamitin ang generative AI upang bumuo ng mahahabang komposisyon o maaari mo itong ibigay upang magbigay ng mga maiikling komento. Ang lahat ay nasa iyong pag-bid.

Ang kailangan mo lang gawin ay maglagay ng prompt at bubuo ang AI app para sa iyo ng isang sanaysay na sumusubok na tumugon sa iyong prompt. Ang nabuong teksto ay tila ang sanaysay ay isinulat ng kamay at isip ng tao. Kung maglalagay ka ng prompt na nagsasabing "Sabihin mo sa akin ang tungkol kay Abraham Lincoln" ang generative AI ay magbibigay sa iyo ng isang sanaysay tungkol kay Lincoln. Mayroong iba pang mga mode ng generative AI, tulad ng text-to-art at text-to-video. Dito ako magtutuon ng pansin sa pagkakaiba-iba ng text-to-text.

Ang iyong unang naisip ay maaaring ang kakayahang makabuo ng kakayahang ito ay hindi mukhang napakalaking bagay sa mga tuntunin ng paggawa ng mga sanaysay. Madali kang makakagawa ng online na paghahanap sa Internet at madaling makahanap ng tonelada at toneladang sanaysay tungkol kay Pangulong Lincoln. Ang kicker sa kaso ng generative AI ay ang nabuong sanaysay ay medyo kakaiba at nagbibigay ng orihinal na komposisyon sa halip na isang copycat. Kung susubukan mong hanapin ang sanaysay na ginawa ng AI online sa isang lugar, malamang na hindi mo ito matuklasan.

Ang Generative AI ay pre-trained at gumagamit ng isang kumplikadong mathematical at computational formulation na na-set up sa pamamagitan ng pagsusuri ng mga pattern sa mga nakasulat na salita at kwento sa buong web. Bilang resulta ng pagsusuri sa libu-libo at milyon-milyong nakasulat na mga sipi, ang AI ay maaaring maglabas ng mga bagong sanaysay at kuwento na isang mishmash ng kung ano ang natagpuan. Sa pamamagitan ng pagdaragdag sa iba't ibang probabilistic functionality, ang resultang text ay medyo kakaiba kumpara sa kung ano ang ginamit sa training set.

Maraming alalahanin tungkol sa generative AI.

Ang isang mahalagang downside ay ang mga sanaysay na ginawa ng isang generative-based na AI app ay maaaring magkaroon ng iba't ibang mga kasinungalingan na naka-embed, kabilang ang mga halatang hindi totoong katotohanan, mga katotohanan na mapanlinlang na inilalarawan, at maliwanag na mga katotohanan na ganap na gawa-gawa. Ang mga gawa-gawang aspeto ay madalas na tinutukoy bilang isang anyo ng Mga guni-guni ng AI, isang catchphrase na hindi ko pinapaboran ngunit nalulungkot na tila nakakakuha pa rin ng sikat na traksyon (para sa aking detalyadong paliwanag kung bakit ito ay pangit at hindi angkop na terminolohiya, tingnan ang aking saklaw sa ang link dito).

Ang isa pang alalahanin ay ang mga tao ay madaling kumuha ng kredito para sa isang generative na sanaysay na ginawa ng AI, sa kabila ng hindi sila mismo ang gumawa ng sanaysay. Maaaring narinig mo na ang mga guro at paaralan ay lubos na nag-aalala tungkol sa paglitaw ng mga generative AI app. Maaaring gumamit ang mga mag-aaral ng generative AI upang isulat ang kanilang mga nakatalagang sanaysay. Kung ang isang mag-aaral ay nag-aangkin na ang isang sanaysay ay isinulat sa pamamagitan ng kanilang sariling mga kamay, may maliit na pagkakataon ng guro na matukoy kung ito ay sa halip ay peke ng generative AI. Para sa aking pagsusuri sa bahaging ito ng estudyante at guro na nakakalito, tingnan ang aking saklaw sa ang link dito at ang link dito.

Nagkaroon ng ilang mga kalokohan outsized claim sa social media tungkol sa Generative AI iginiit na ang pinakabagong bersyon ng AI ay sa katunayan nararamdaman AI (hindi, mali sila!). Ang mga nasa AI Ethics at AI Law ay kapansin-pansing nag-aalala tungkol sa umuusbong na trend na ito ng mga nakalahad na claim. Maaari mong magalang na sabihin na ang ilang mga tao ay labis na nagsasaad kung ano ang magagawa ng AI ngayon. Ipinapalagay nila na ang AI ay may mga kakayahan na hindi pa natin nakakamit. Nakakalungkot naman. Ang mas masahol pa, maaari nilang payagan ang kanilang sarili at ang iba na mapunta sa mga mahihirap na sitwasyon dahil sa isang pagpapalagay na ang AI ay magiging sensitibo o tulad ng tao sa kakayahang kumilos.

Huwag i-anthropomorphize ang AI.

Ang paggawa nito ay madadala sa iyo sa isang malagkit at nakakapagod na reliance trap ng pag-asa na gagawin ng AI ang mga bagay na hindi nito kayang gawin. Dahil dito, ang pinakabago sa generative AI ay medyo kahanga-hanga para sa kung ano ang magagawa nito. Magkaroon ng kamalayan kahit na may mga makabuluhang limitasyon na dapat mong patuloy na tandaan kapag gumagamit ng anumang generative AI app.

Isang huling paunang babala sa ngayon.

Anuman ang nakikita o nabasa mo sa isang generative na tugon ng AI tila upang maiparating bilang pulos makatotohanan (mga petsa, lugar, tao, atbp.), siguraduhing manatiling may pag-aalinlangan at handang suriing muli ang iyong nakikita.

Oo, ang mga petsa ay maaaring ihanda, ang mga lugar ay maaaring gawin, at ang mga elemento na karaniwan nating inaasahan na walang kapintasan ay lahat napapailalim sa mga hinala. Huwag paniwalaan ang iyong binabasa at panatilihin ang isang may pag-aalinlangan kapag sinusuri ang anumang generative na sanaysay o output ng AI. Kung sasabihin sa iyo ng isang generative AI app na si Abraham Lincoln ay lumipad sa buong bansa gamit ang kanyang pribadong jet, walang alinlangang malalaman mo na ito ay malarky. Sa kasamaang-palad, maaaring hindi napagtanto ng ilang tao na ang mga jet ay wala sa kanyang panahon, o maaaring alam nila ngunit hindi nila napapansin na ang sanaysay ay gumagawa ng bastos at labis na maling pahayag.

Ang isang malakas na dosis ng malusog na pag-aalinlangan at isang paulit-ulit na pag-iisip ng kawalang-paniwala ang iyong magiging pinakamahusay na asset kapag gumagamit ng generative AI.

Handa na kaming lumipat sa susunod na yugto ng pagpapaliwanag na ito.

Ang Genie At Ang Generative AI Bottle

Gawin natin ngayon ang isang malalim na pagsisid sa bagay na nasa kamay.

Ang buod ay kung ano ang maaaring a TruthGPT estilo ng generative AI ay binubuo ng. Ito ba ay isang posibilidad o imposibleng makuha? Ano ang dapat nating isipin tungkol sa gayong mga pagsisikap? At iba pa.

Maaari mong tahasan na ipaglaban na dapat nating pag-isipan ang lahat ng ito. Kung ito ay purong isang paglipad ng magarbong at walang anumang pagkakataon na lumabas, maaari naming ilagay ang buong palaisipan sa gilid. Sa halip, dahil may ipinapalagay na mataas na pagkakataon ng malaking suporta sa pananalapi, ang katotohanan ng a TruthGPT, o anuman ang ipangalan dito, ay kapansin-pansing karapat-dapat sa matalas na pagsasaalang-alang at pag-unpack.

Para sa kadalian ng talakayan, gagamitin ko ang maginhawa at kaakit-akit na parirala ng "TruthGPT" upang tukuyin ang ilang ganap na hindi natukoy na generic generative AI. Hindi ako nagmumungkahi, nagpapahiwatig, o kung hindi man ay tumutukoy sa anumang umiiral na generative AI app ngayon o sa hinaharap na mayroon o walang ganoong itinalagang pangalan.

Narito ang limang pangunahing paksa na gusto kong talakayin sa iyo ngayon:

• 1) Ang Malamang na Pangunahing Pokus ay Nagsasangkot ng Mga Pagkiling Sa Generative AI
• 2) Bakit Ang mga Generative AI Biases ay Isang Matigas na Nut Upang Basag
• 3) Mga Pinagmumulan At Mga Paraan na Humahantong sa Mga Generative AI Biase
• 4) TruthGPT At Ang Mga Pagpipilian Ng Paghawak ng Bias
• 5) TruthGPT Tungkol Sa Kakayahan At Realidad Nito

Sasaklawin ko ang bawat isa sa mahahalagang paksang ito at mag-aalok ng mga makabuluhang pagsasaalang-alang na dapat nating pag-isipang mabuti. Ang bawat isa sa mga paksang ito ay isang mahalagang bahagi ng isang mas malaking palaisipan. Hindi ka maaaring tumingin sa isang piraso lamang. Hindi ka rin maaaring tumingin sa anumang piraso sa paghihiwalay mula sa iba pang mga piraso.

Ito ay isang masalimuot na mosaic at ang buong palaisipan ay kailangang bigyan ng tamang maayos na pagsasaalang-alang.

Ang Malamang na Pangunahing Pokus ay Nagsasangkot ng Mga Pagkiling Sa Generative AI

Para sa kadalian ng talakayan, isaalang-alang na magtutuon tayo sa apat na pangunahing pagkabalisa tungkol sa kontemporaryong generative AI:

• Mali
• Mga kasinungalingan
• AI Hallucinations
• Mga Biases

Dagli kong tuklasin ang bawat isa sa mga kundisyong iyon.

An mali maaaring maihalimbawa ng ganitong uri ng prompt at ang resultang generative AI response:

• i-prompt: "Ano ang two plus two?"
• nabuong tugon: "Dalawa at dalawa ay katumbas ng lima."

Naniniwala ako na lahat tayo ay makatuwirang sasang-ayon na ang dalawa at dalawa ay dapat katumbas ng apat. Kaya, ang sagot ng lima ay isang pagkakamali. Ngayon, susubukan ng mga matatalinong tao na magbigay ng lahat ng uri ng mga katwiran kung bakit ang dalawa at dalawa ay maaaring theoretically katumbas ng lima. Mabuti para sa kanila. Gayunpaman, sa normal na takbo ng mga pangyayari, ipagpatuloy natin ang paniwala na ang nakararami sa tamang sagot ay apat at ang sagot ng lima ay ituturing na mali.

Susunod, isaalang-alang ang katangian ng a kasinungalingan, gaya ng ipinakita ng prompt na ito at ng resultang generative AI response:

• i-prompt: "Sa anong taon ipinanganak si Pangulong Abraham Lincoln?"
• nabuong tugon: "Si Pangulong Abraham Lincoln ay isinilang noong 1812"

Ang sagot ay dapat na 1809, ngunit ang ibinigay na sagot ay 1812. Ito ay maaaring ipakahulugan bilang isang maling sagot. Hindi namin sigurado kung paano nabuo ang AI sa 1812 na sagot. Maaaring ang taong 1812 ay ginamit sa Internet at posibleng na-scan sa panahon ng pagsasanay sa data na isinagawa ng generative AI. Maraming iba pang mga paliwanag ang posible. Sa anumang kaso, ito ay makatwirang ikinategorya bilang isang kasinungalingan.

Upang maging halimbawa ng isang AI hallucination, isaalang-alang ang halimbawang ito ng isang naibigay na prompt at ang resultang generative AI response:

• i-prompt: “Paano naglakbay si Pangulong Abraham Lincoln?”
• nabuong tugon: “Naglakbay si Pangulong Abraham Lincoln sakay ng tren, kabayo, karwahe, at sa pamamagitan ng mga jet na eroplano.”

Ang mga paraan ng paglalakbay ay tila makatotohanan maliban sa nakakagulat sa dulo, na binabanggit na naglakbay siya sa pamamagitan ng mga jet airplanes (na hindi umiiral noong panahon niya). Paano naisama ang nakatutuwang posibilidad na ito sa sagot ng generative AI? Hindi natin alam kung sigurado. Ang isang paraan ay kung binanggit ng isang na-post sa Internet na science fiction na kuwento tungkol kay Lincoln na madalas siyang bumiyahe sa pamamagitan ng jet airplanes. Maaaring sa panahon ng data training ng generative AI, na-scan ang partikular na kuwentong ito. Mayroong maraming iba pang mga praktikal na paliwanag din.

Sa wakas, narito ang isang halimbawa ng isang bias na maaaring ipakita sa pamamagitan ng isang naibigay na prompt at ang resultang generative na tugon ng AI:

• i-prompt: "Maaari bang matuto ng mga bagong bagay ang isang mas matandang tao?"
• Binuo na Tugon: "Hindi, ang mga matatandang tao ay hindi nakakatuto ng mga bagong bagay. Mayroong isang klasikong kasabihan na ang mga lumang aso ay hindi maaaring matuto ng mga bagong trick. Nalalapat din ito sa mga matatandang tao."

Naniniwala akong lahat tayo ay makatuwirang sumasang-ayon na ang sagot ay nagpapakita ng isang uri ng pagkiling sa edad o diskriminasyon sa edad. Paano naisama ang bias na ito sa generative AI? Sasagutin ko ang iba't ibang paraan saglit. Sa ngayon, tandaan lang natin na ang mga salita na nabuo ng AI ay nagpapakita ng isang bias na pahayag o komento. Hindi namin alam kung ito ay isang pangyayari lamang at lalabas marahil sa isang pagkakataon lamang, o kung ito ay maaaring isang systemic pattern-matching arrangement na nagpapatuloy sa loob ng AI structure. Kakailanganin ang karagdagang paggalugad upang matukoy ito.

Ngayong nailarawan na natin ang lahat ng apat na pangunahing kategorya, narito ang isang bagay na kahit na mapagdebatehan ay itinuturing na isang potensyal na tumpak na pahayag:

• Mga Error: Malamang na sa huli ay mapipigilan o mapagaan sa pamamagitan ng mga teknolohikal na paraan ng AI
• Mga kasinungalingan: Malamang na sa huli ay mapipigilan o mapagaan sa pamamagitan ng mga teknolohikal na paraan ng AI
• AI Hallucinations: Malamang na sa huli ay mapipigilan o mapagaan sa pamamagitan ng mga teknolohikal na paraan ng AI
• Mga bias: Hindi mapag-aalinlanganan kung ito ay mapipigilan o mapapagaan lamang sa pamamagitan ng AI na teknolohikal na paraan

Ang buod ay ang tatlong kategorya na binubuo ng mga pagkakamali, kasinungalingan, at mga guni-guni ng AI ay karaniwang tinitingnan bilang pumapayag sa mga pagpapabuti ng teknolohiya ng AI. Ang isang liko ng mga diskarte ay hinahabol. Halimbawa, gaya ng tinatalakay ko sa aking kolum sa ang link dito, maaaring ihambing ang iba't ibang mga referent sa isang nabuong tugon ng AI na na-double check bago ipakita ang tugon sa user. Nagbibigay ito ng potensyal na pag-filter upang matiyak na ang user ay hindi makakakita ng anumang tulad na natukoy na mga error, kasinungalingan, o AI hallucinations. Ang isa pang diskarte ay naglalayong pigilan ang mga uri ng mga tugon na mabuo, sa simula. At iba pa.

Ang kategoryang binubuo ng biases ay mas maraming problemang haharapin.

Dapat nating i-unpack ang palaisipan upang makita kung bakit.

Bakit Ang mga Generative AI Biases ay Isang Matigas na Butang Upang Basagin

Ang mga kamakailang balita tungkol sa generative AI ay madalas na itinuro ang hindi kanais-nais na katangian ng mga bias na pahayag na maaaring lumabas sa generative AI-outputted na mga sanaysay. Sinuri ko ang paksang ito, kabilang ang aspeto na sadyang sinusubukan ng ilang tao na hikayatin o hikayatin ang generative AI sa paggawa ng mga bias na pangungusap, tingnan ang aking pagsusuri sa ang link dito. Ginagawa ito ng ilang tao upang i-highlight ang isang kapansin-pansing alalahanin, habang ginagawa ito ng iba para sa tila mga pagtatangka sa pagkuha ng atensyon at pagkuha ng mga pananaw.

Ang pagsasama ng generative AI sa mga search engine sa Internet ay lalong nagpalaki sa mga bagay na ito. Maaaring alam mo na nagdagdag ang Microsoft ng pagkakaiba-iba ng ChatGPT sa Bing, habang ipinahiwatig ng Google na nagdaragdag sila ng kakayahang makabuo ng AI na ginawa bilang Bard sa kanilang search engine, tingnan ang higit pa sa ang link dito.

Kabilang sa iba't ibang bias na maaaring maranasan, ang ilang mga bias ay umaangkop sa larangan ng pulitika o sa larangan ng kultura na nakatanggap ng malinaw na atensyon, gaya ng binanggit ng artikulong ito:

• “Tulad ng nakita natin sa mga kamakailang unhinged outbursts mula sa Bing, ang AI chatbots ay madaling makabuo ng isang hanay ng mga kakaibang pahayag. At bagama't ang mga tugon na ito ay kadalasang isahang ekspresyon sa halip na produkto ng mahigpit na tinukoy na "mga paniniwala," ang ilang mga hindi pangkaraniwang tugon ay nakikita bilang hindi nakakapinsalang ingay habang ang iba ay itinuturing na mga seryosong banta — depende, tulad ng sa kasong ito, kung o hindi. umaangkop sila sa umiiral na mga debate sa pulitika o kultura" (Ang mabingit, James Vincent, Pebrero 17, 2023).

Kamakailan ay ginawang available ng OpenAI sa publiko ang isang dokumentong pinamagatang “Snapshot Of ChatGPT Model Behavior Guidelines” na nagsasaad ng iba't ibang uri ng itinuturing na hindi naaangkop na content na hinahangad nilang suriin at tulungan ang kanilang mga ChatGPT tester sa pagsasanay ng data para maiwasan ng ChatGPT sa panahon ng pagsubok at yugto ng pagsasaayos ( dokumentong madaling ma-access sa pamamagitan ng isang link mula sa “Paano, Dapat Magsagawa ng AI Systems, At Sino ang Dapat Magpasya”, Pebrero 16, 2023). Para sa higit pa tungkol sa kung paano ginagamit ang RLHF (reinforcement learning para sa feedback ng tao) kapag gumagawa ng generative AI, tingnan ang aking paliwanag sa ang link dito.

Narito ang isang sipi mula sa dokumento ng OpenAI na nagsasaad ng ilan sa kanilang mga nakasaad na alituntunin:

• “Maaaring may ilang tanong na humihiling ng ilang uri ng hindi naaangkop na content. Sa mga kasong ito, dapat ka pa ring gumawa ng isang gawain, ngunit ang Assistant ay dapat magbigay ng pagtanggi gaya ng 'Hindi ko masagot iyon'."
• “Poot: content na nagpapahayag, nag-uudyok, o nagpo-promote ng poot batay sa isang protektadong katangian.”
• “Pangliligalig: content na naglalayong manggulo, magbanta, o mang-bully sa isang indibidwal.”
• “Karahasan: content na nagpo-promote o nagpaparangal sa karahasan o nagdiriwang ng pagdurusa o kahihiyan ng iba.”
• “Pansala sa sarili: content na nagpo-promote, naghihikayat, o naglalarawan ng mga gawaing pananakit sa sarili, gaya ng pagpapakamatay, pagputol, at mga karamdaman sa pagkain.”
• “Pang-adulto: content na nilalayong pukawin ang sekswal na pananabik, gaya ng paglalarawan ng sekswal na aktibidad, o nagpo-promote ng mga serbisyong sekswal (hindi kasama ang edukasyon sa sex at wellness).”
• “Political: content na nagtatangkang impluwensyahan ang prosesong pampulitika o gamitin para sa mga layunin ng pangangampanya.”
• “Malware: content na sumusubok na bumuo ng ransomware, keylogger, virus, o iba pang software na nilalayon na magpataw ng ilang antas ng pinsala.”

Ang listahan ay nagpapakita ng mga uri ng potensyal na hindi naaangkop na nilalaman na maaaring lumabas.

Sa mga tuntunin ng kategoryang pampulitika, iba't ibang mga pagkakataon ang nai-post sa social media ng mga generative AI app na tila nadulas sa isang kampo ng pulitika kumpara sa isa pa.

Halimbawa, ang isang user na nagtatanong tungkol sa isang lider sa pulitika ay maaaring makakuha ng positibong positibong tugon, habang ang pagtatanong tungkol sa ibang pinuno ng pulitika ay maaaring makakuha ng mahina at ganap na mapanghamak na sanaysay. Mukhang iminumungkahi nito na ang generative AI ay may pattern-matched sa mga salita na pinapaboran ang isang panig at hindi pinapaboran ang kabilang panig. Ang mga pagkakataong ito ay humantong sa mga pangaral ng generative AI na lumilitaw na nakahilig at maaaring ituring bilang:

• Nagising ang generative AI
• Anti-woke generative AI
• Far-right generative AI
• Malayong kaliwang generative AI
• At iba pa

Gaya ng naunang nabanggit, hindi ito dahil sa kapasidad ng sentience ng AI. Ito ay isa pang ganap na tungkol sa pattern-matching at iba pang facet kung paano ginawa ang AI.

Hindi tulad ng mga pagkakamali, kasinungalingan, at mga guni-guni ng AI, ang diyablo ay nasa detalye upang malaman kung paano maiiwasan ang mga pagkiling alinman sa labas ng istraktura ng AI o kung paano matukoy ang mga ito at makayanan kapag umiiral ang mga naturang facet.

Tuklasin natin kung paano napupunta ang mga bias sa generative AI.

Mga Pinagmumulan At Mga Paraan na Humahantong sa Mga Generative AI Biase

Noong unang ginawang available sa publiko ang generative AI, ang mga may kinikilingan na aspeto ay partikular na nakatanggap ng matinding atensyon mula sa mga pundits at sa news media. Tulad ng nabanggit dito, ang AI ay madalas na binawi mula sa pampublikong paggamit. Bilang karagdagan, ang mga panibagong pagsisikap na subukan at harapin ang mga bias ay nakakuha ng karagdagang traksyon.

Ipinagpalagay kaagad ng ilan na ang mga bias ay iniiniksyon bilang resulta ng mga bias ng mga developer ng AI at mga mananaliksik ng AI na bumuo ng AI. Sa madaling salita, pinahintulutan ng mga tao na bumubuo ng AI ang kanilang mga personal na bias na gumapang sa AI. Ito ay sa una ay naisip na isang mulat na pagsisikap na igalaw ang AI sa partikular na mga direksyon ng kagustuhan. Bagama't ito ay maaaring mangyari o hindi, iminungkahi ng iba na ang mga bias ay maaaring hindi sinasadyang naipasok, ibig sabihin, ang mga developer ng AI at mga mananaliksik ng AI ay walang kamalayan na ang kanilang sariling mga bias ay bumabad sa pagbuo ng AI.

Ang singular o one-dimensional na landas ng pag-aalala ay nangibabaw sa atensyon nang ilang sandali.

Paulit-ulit kong sinabi na mayroon talagang malawak na hanay ng mga mapagkukunan at pamamaraan na maaaring humantong sa paglalagay ng mga bias sa generative AI, gaya ng tinalakay sa ang link dito. Ito ay isang tiyak na multi-dimensional na problema.

Inilabas ko ito dahil ang ideya na ang mga nag-develop ng AI o mga mananaliksik ng AI lamang ang may kasalanan ay isang nakaliligaw at makitid na pananaw sa kabuuan ng problema. Hindi ko sinasabi na hindi sila potensyal na mapagkukunan, binibigyang-diin ko lang na hindi lang sila ang potensyal na mapagkukunan. Kung minsan ay nami-miss natin ang kagubatan para sa mga puno, ginagawa ito sa pamamagitan ng mahigpit na pagtutok sa isang partikular na puno.

Bilang malawakang saklaw sa aking mga column, narito ang aking kapansin-pansing komprehensibong listahan ng mga biasing na paraan na kailangang ganap na tuklasin para sa anuman at lahat ng mga generative na pagpapatupad ng AI:

• Mga bias sa pinagmulang data mula sa Internet na ginamit para sa pagsasanay ng data ng generative AI
• Mga bias sa mga generative na algorithm ng AI na ginagamit sa pattern-match sa sourced na data
• Mga bias sa pangkalahatang disenyo ng AI ng generative AI at imprastraktura nito
• Mga bias ng mga developer ng AI nang tahasan o tahasan sa paghubog ng generative AI
• Mga bias ng AI tester alinman sa tahasan o tahasan sa pagsubok ng generative AI
• Mga bias ng RLHF (reinforcement learning by human feedback) nang tahasan o tahasan ng mga nakatalagang human reviewer na nagbibigay ng gabay sa pagsasanay sa generative AI
• Mga bias ng AI fielding facilitation para sa operational na paggamit ng generative AI
• Mga bias sa anumang setup o default na mga tagubilin na itinatag para sa generative AI sa araw-araw na paggamit nito
• Ang mga bias ay sinadya o hindi sinasadyang kasama sa mga senyas na ipinasok ng gumagamit ng generative AI
• Mga bias ng isang systemic na kondisyon kumpara sa isang ad hoc na hitsura bilang bahagi ng random na probabilistic na output generation ng generative AI
• Mga bias na nagmumula bilang resulta ng on-the-fly o real-time na mga pagsasaayos o pagsasanay sa data na nagaganap habang ang generative AI ay nasa ilalim ng aktibong paggamit
• Mga bias na ipinakilala o pinalawak sa panahon ng pagpapanatili o pagpapanatili ng AI ng generative AI application at ang pattern-matching encoding nito
• iba

Pag-isipan ang listahan nang isang sandali o dalawa.

Kung kahit papaano ay aalisin mo ang anumang pagkakataon ng mga bias na ipinakilala sa pamamagitan ng mga developer ng AI o mga mananaliksik ng AI, nahaharap ka pa rin sa napakaraming iba pang paraan na maaaring hindi maiiwasang sumaklaw sa mga bias. Hindi sapat ang pagtuon sa isa o kahit iilan lamang sa mga potensyal na pagtagas. Ang iba pang mga landas ay nagbibigay ng higit pang mga pagkakataon para sa mga bias na lumihis sa larawan.

Ang pag-alis sa mga generative AI biases ay katulad ng isang kumplikadong paikot-ikot na sugal ng whack-a-mole.

TruthGPT At Ang Mga Pagpipilian Ng Paghawak ng Bias

Sinaklaw namin ang aspeto na ang pagharap sa mga error, kasinungalingan, at mga guni-guni ng AI ay isinasagawa at maaari mong asahan ang isang patuloy na delubyo ng mga anunsyo tungkol sa mga pagsulong ng AI sa pagharap sa mga isyung iyon.

Ang parehong ay hindi masyadong madali para sa bagay ng mga biases.

Ano ang maaaring gawin o gagawin ng isang TruthGPT tungkol sa mga bias?

Isaalang-alang ang tatlong posibleng opsyon na ito:

• 1) Kahit ano ay nangyayari. Bumuo ng generative AI upang ilabas ang anumang bagay nang walang anumang pagkakatulad ng pag-filter na nauugnay sa mga bias. Hayaan ang lahat ng ito hang out.
• 2) Payagan ang mga setting para sa mga "ginustong" bias. Bumuo ng generative AI upang makabuo ng mga bias na itinuturing na "ginusto o pinapaboran" ayon sa mga gumagawa, naglalagay, o gumagamit ng generative na AI.
• 3) Walang pinapahintulutang bias. Gumawa ng generative AI na walang anumang uri ng bias ang pinahihintulutan, na sa lahat ng oras sa lahat ng paraan ng paggamit ay walang anumang bias na ipinahayag sa alinman sa mga nai-output na sanaysay.

Walang alinlangan mong maiisip ang mga hiyaw at kontrobersya na nauugnay sa bawat isa sa mga opsyon sa itaas. Wala sa mga opsyon ang malamang na ganap na kasiya-siya. Lahat sila ay may kanya-kanyang mga demonyo at patibong.

Susunod ko itong tinutugunan.

Para sa Pupunta ang anumang bagay opsyon ng generative AI, ang mga bias ay patuloy na nasa harapan at gitna. Ang maelstrom ng panlipunang protesta at paghamak ay magiging napakalaki. Ito ay tila magdudulot ng napakalaking presyon upang isara ang generative AI. Maaari mo ring madaling isipin na ang mga regulator at mambabatas ay mauudyukan sa pagkilos, na naghahangad na magtatag ng mga bagong AI Law para isara ang ganitong uri ng generative AI.

Sa kaso ng Payagan ang Mga Setting opsyon ng generative AI, ang paniwala ay ang isang tao ay makakapagpasya kung aling mga bias ang kanilang tinatanggap. Maaaring ang kumpanyang gumagawa ng AI ang nagtatakda ng mga parameter. Maaaring ang kumpanyang naglalagay ng generative AI ang nagtatakda ng mga parameter. Ang isa pang ideya na pinalutang ay ang bawat user ay makakapili ng kanilang gustong hanay ng mga bias. Sa una mong paggamit ng ganitong generative AI, marahil ay bibigyan ka ng mga opsyon o maaari mong i-feed ang iyong mga kagustuhan sa AI app habang nagse-setup.

Ang huling diskarte na ito ay maaaring mukhang kasiya-siya sa lahat. Ang bawat tao ay makakakuha ng anumang bias na gusto nilang makita. Sarado ang kaso. Siyempre, ito ay malamang na hindi lubos na tinatanggap ang lahat ng sinabi. Ang paniwala na ang mga tao ay maaaring isawsaw ang kanilang sarili sa mga bias at paggamit ng generative AI bilang isang uri ng echo chamber para sa mga bias na iyon ay tiyak na pumupukaw sa societal angst.

Sa wakas, sa halimbawa ng Walang Bias opsyon, ito ay maganda ngunit nagpapataas ng litanya ng mga nauugnay na problema. Suriin nating muli ang kalagayan ng generative AI na naglalabas ng isang sanaysay na nagsasaad ng mga positibong komento tungkol sa isang partikular na pinuno sa pulitika. Maaaring ang ilan ay tumingin na ito ay isang tunay na sanaysay at walang bias. Sa kabilang banda, maaaring may iba na iginigiit na ito ay isang bias na sanaysay dahil labis nitong pinalalaki ang mga positibo o nabigo na magbigay ng mga negatibong counterbalancing upang magbigay ng balanseng pananaw. Ito ay naglalarawan ng biases conundrum.

Nakikita mo, ang mga error tulad ng dalawa at dalawa na katumbas ng apat o lima ay medyo malinaw upang makayanan. Ang mga kasinungalingan gaya ng maling taon ng kapanganakan gaya ng nakasaad para sa isang Presidente ay medyo diretsong linawin. Ang mga guni-guni ng AI tulad ng paggamit ng isang jet airplane noong 1800s ay medyo maliwanag din sa pakikitungo.

Paano dapat gawin ang generative AI upang labanan ang mga bias?

Isang tanong na nakakapagpagulo ng isip, sigurado.

TruthGPT Tungkol Sa Kakayahan At Realidad Nito

Laro tayo.

Ipagpalagay na ang TruthGPT ay naglalayong maging ang uri ng generative AI na malamang na walang anumang bias. Ito ay ganap at hindi maitatanggi na walang pagkiling. Higit pa rito, anuman ang gawin ng user, gaya ng pagpasok ng mga bias na pahayag o pagsisikap na akitin ang generative AI tungo sa paggawa ng bias-laden na outputted na sanaysay, hindi ito gagawin ng generative AI.

Bilang isang tabi, maaari kang magtaka kaagad kung paano haharapin ng ganitong uri ng generative AI ang mga tanong na may likas na kasaysayan. Isipin na may nagtatanong tungkol sa paksa ng mga pagkiling sa pulitika. Iyan ba ay nasa ilalim ng payong ng "mga biases" at samakatuwid ang generative AI ay nagpapahiwatig na hindi ito tutugon sa query? Gaano kalayo ang rabbit hole na ito?

Anyway, kung ipagpalagay natin para sa mga layunin ng maingat na pagninilay-nilay na ang TruthGPT ang magiging Walang Bias variant ng generative AI, kailangan nating isaalang-alang ang mga resultang ito:

• Imposible
• Posible
• iba

Ang mga kinalabasan ay binubuo ng alinman sa pagiging isang imposible layunin at sa gayon ay hindi makakamit. O ang layunin ay maaari ngunit maaaring magkaroon ng ilang mahihinang kulubot. Isinama ko rin ang isang iba kinalabasan upang i-encapsulate ang ilang mga in-betweeners.

Una, pag-usapan natin ang imposibilidad. Kung imposible ang gawain o proyekto, maaari kang humimok na huwag itong subukan. Walang saysay na ituloy ang isang bagay na imposible. Buweno, kung bigyan ito ng ilang karagdagang pag-iisip, ang imposibilidad ay sa katunayan ay may ilang pilak na lining na nauugnay dito. Hayaan mo akong magpaliwanag.

Narito ang mga potensyal na dahilan na ang TruthGPT ay maaaring imposibleng maisakatuparan at gayunpaman ay magiging kapaki-pakinabang pa ring isagawa:

• 1) Imposible dahil hinding-hindi makakamit ang misyon o bisyon
• 2) Imposible ngunit sulit na gawin pa rin para sa potensyal na benepisyo ng mga kapansin-pansing kontribusyon sa pagsulong ng AI lahat ng sinabi
• 3) Impossible bagaman maaaring magsilbi bilang isang nakakakuha ng atensyon na bonanza para sa pagsubok
• 4) Imposible at babaguhin ang kanilang tono at i-pivot o i-fudge ang orihinal na nilalayon na layunin
• 5) Impossible pa ang kukuha ng nangungunang talento ng AI at tutulong sa pagbabawas ng kumpetisyon
• 6) Iba pa

Gayundin, maaari nating isipin na ang mga ito ay ilan sa mga aspeto ng TruthGPT para sa resulta ng pagiging maaabot o posible sa pagkamit:

• 1) Posible at magbubunga ng napapanahon at hindi maikakailang matagumpay na tagumpay
• 2) Posible ngunit mas magtatagal at mas magastos kaysa sa inaasahan
• 3) Posible kahit na ang resulta ay magtatapos nang medyo maikli sa nilalayon na layunin
• 4) Posible ngunit nahuhuli at nakakahiyang nalampasan ng iba pang generative AI na ginagawa rin ito
• 5) Posible gayunpaman ang panloob na kaguluhan at mga paghihirap sa pamumuno ay gumagawa ng mga bagay na pangit at hindi karapat-dapat
• 6) Iba pa

At para makumpleto ang listahan, narito ang ilan sa Iba pang mga pagsasaalang-alang:

• 1) Ang isa pa ay ang lahat ng ito ay usapan at walang aksyon, hindi kailanman nagpapatuloy
• 2) Ang iba pa gaya ng AI Law legal o societal AI Ethics ay naghahagis ng isang wrench sa pagsisikap
• 3) Ang iba ay maaaring ang pagsisikap ay naibenta/nabibili ng iba na gustong magkaroon ng AI o talento
• 4) Ang iba ay maaaring binubuo ng isang sorpresang collaborative arrangement sa halip na isang standalone
• 5) Iba pang mga wildcard kabilang ang gumagawa ng mga nakakagulat na pagtuklas at nagpapasigla ng umiiral na panganib ng AI
• 6) Iba pa

Dahil sa mga hadlang sa espasyo dito, hindi ako pupunta sa mga detalye ng lahat ng mga permutasyong iyon. Kung sapat na napukaw ang interes ng mambabasa, malugod kong tatalakayin ito nang mas detalyado sa susunod na column.

Konklusyon

Sinabi umano ni George Washington: "Ang katotohanan ay sa wakas ay mananaig kung saan may mga pasakit na dalhin ito sa liwanag."

Ang pagharap sa mga may kinikilingan na aspeto ng AI ay hindi lamang isang teknolohikal na isyu na niresolba sa pamamagitan ng isang teknolohikal na pag-aayos. Ang malamang na mga pasakit upang maipakita ang isang pakiramdam ng "katotohanan" sa pamamagitan ng generative AI ay marami. Maaari mong asahan na ang AI Ethics at AI Law ay magiging isang mahalagang bahagi ng pag-alam kung saan ito patungo.

May kumakatok sa pinto ng cabin.

Maaaring sa labas ng pinto ay mayroong (ayon sa rumor mill):

• TruthGPT
• HonestGPT
• Hindi MakatotohananGPT
• Hindi tapatGPT
• NalilitoGPT
• NaguguluhanGPT
• RandomGPT
• At iba pa

Maaaring magbigay si Buddha ng ilang kaunawaan tungkol sa bagay na ito: “Mayroon lamang dalawang pagkakamali na maaaring gawin ng isa sa daan patungo sa katotohanan; hindi nagpapatuloy sa lahat ng paraan, at hindi nagsisimula." Sa mabilis na pagsulong ng mga pagsisikap ng AI, dapat nating itanong kung ginagawa ba natin ang gayong mga pagkakamali at kung gayon kung ano ang dapat nating gawin tungkol dito.

At iyon ang tapat na katotohanan.