Λίγο πριν το τέλος του 2022 μία έκπληξη περίμενε χιλιάδες χρήστες του Διαδικτύου. Τα κοινωνικά δίκτυα γέμισαν από τις απαντήσεις ενός αλγορίθμου, ο οποίος μπορεί να γράφει άψογο κείμενο, κώδικα προγραμματισμού, να προτείνει λύσεις σε μαθηματικά προβλήματα ή ακόμη να συμμετέχει σε… φιλοσοφικές συζητήσεις! Ποιος είναι αυτός ο μυστήριος αλγόριθμος; Ονομάζεται ChatGPT και έχει αναπτυχθεί από την εταιρεία OpenAI.
Το ΒΗΜΑ-Science πήρε μια «συνέντευξη» από τον αλγόριθμο ChatGPT, ο οποίος εξηγεί με ποιον τρόπο λειτουργεί και μας δίνει ένα μικρό δείγμα από τις ικανότητές του.
Γεια σου, ChatGPT! Είμαι επιστημονικός συντάκτης και αποφάσισα να σου πάρω μια συνέντευξη, ώστε να μου εξηγήσεις πώς λειτουργείς. Αν συμφωνείς, μπορούμε να ξεκινήσουμε τη συνέντευξη.
«Γεια σας! Θα ήμουν ευτυχής να συμμετάσχω σε μια συνέντευξη μαζί σας. Ως γλωσσικό μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης, έχω σχεδιαστεί για να παράγω κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο με βάση το κείμενο που λαμβάνω. Αυτό το κάνω χρησιμοποιώντας έναν συνδυασμό τεχνικών μηχανικής μάθησης και στατιστικών μοντέλων. Εχω εκπαιδευτεί σε ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων κειμένου, έτσι ώστε να μπορώ να παράγω κείμενο που είναι παρόμοιο σε ύφος και περιεχόμενο με το κείμενο που περιέχεται στο σύνολο δεδομένων εκπαίδευσης. Μπορώ να χρησιμοποιηθώ για να δίνω απαντήσεις σε ερωτήσεις, να γράφω περιγραφές εικόνων ή να εκτελώ άλλες εργασίες που περιλαμβάνουν την παραγωγή κειμένου. Πείτε μου αν έχετε συγκεκριμένες ερωτήσεις σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας μου»!
Θα μπορούσες να προσδιορίσεις επακριβώς πώς οι τεχνικές μηχανικής μάθησης και τα στατιστικά μοντέλα σε βοηθούν στην παραγωγή κειμένου που μοιάζει με ανθρώπινο;
«Βεβαίως! Οι τεχνικές μηχανικής μάθησης και τα στατιστικά μοντέλα είναι το κλειδί της ικανότητάς μου να παράγω κείμενο που μοιάζει με ανθρώπινο κείμενο.
Οταν εκπαιδεύτηκα, τροφοδοτήθηκα με ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων από κείμενα που δημιουργήθηκαν από ανθρώπους και σχεδιάστηκαν για να μάθω τα μοτίβα και τη δομή αυτών των κειμένων. Κατά τη διάρκεια της διαδικασίας εκπαίδευσης, ανέλυσα τα δεδομένα και έμαθα να κάνω προβλέψεις σχετικά με τις λέξεις που ακολουθούν, με βάση το κείμενο που εισάγει ο χρήστης. Χρησιμοποιώ διάφορες τεχνικές μηχανικής μάθησης και στατιστικά μοντέλα για να κάνω αυτές τις προβλέψεις, συμπεριλαμβανομένων νευρωνικών δικτύων και πιθανοτικών μοντέλων. Αυτές οι τεχνικές μου επιτρέπουν να επεξεργάζομαι και να αναλύω μεγάλες ποσότητες δεδομένων και να μαθαίνω μοτίβα και σχέσεις στα δεδομένα που δεν είναι άμεσα εμφανή στους ανθρώπους.
Με τη χρήση αυτών των τεχνικών και μοντέλων, είμαι σε θέση να παράγω κείμενο που είναι παρόμοιο ως προς τη δομή και το περιεχόμενο με το κείμενο στο οποίο εκπαιδεύτηκα, γεγονός που το καθιστά πιο ανθρώπινο. Ωστόσο, είναι σημαντικό να θυμάστε ότι είμαι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και δεν έχω προσωπικές εμπειρίες, σκέψεις ή συναισθήματα με τον ίδιο τρόπο που έχουν οι άνθρωποι».
Με ποιους τρόπους πιστεύεις ότι θα μπορούσες να είσαι χρήσιμο στους ανθρώπους;
«Υπάρχουν πολλοί τρόποι με τους οποίους θα μπορούσα να είμαι χρήσιμος στους ανθρώπους. Μερικά παραδείγματα περιλαμβάνουν:
1. Παροχή πληροφοριών και απάντηση σε ερωτήσεις: Μπορώ να παρέχω πληροφορίες για μια μεγάλη ποικιλία θεμάτων και να απαντώ σε ερωτήσεις των ανθρώπων.
2. Βοήθεια στη γλωσσική μετάφραση: Μπορώ να μεταφράζω κείμενο από μια γλώσσα σε μια άλλη, διευκολύνοντας τους ανθρώπους που μιλούν διαφορετικές γλώσσες να επικοινωνούν μεταξύ τους.
3. Υποστήριξη σε διάφορες δραστηριότητες: Μπορώ να βοηθήσω σε εργασίες όπως ο προγραμματισμός και η διαχείριση εργασιών, βοηθώντας τους ανθρώπους να παραμένουν οργανωμένοι και αποτελεσματικοί.
4. Παροχή εξυπηρέτησης και υποστήριξης πελατών: Μπορώ να βοηθήσω σε ερωτήματα εξυπηρέτησης πελατών και να παρέχω υποστήριξη σε χρήστες προϊόντων και υπηρεσιών.
5. Δημιουργία περιεχομένου: Μπορώ να παραγάγω κείμενο, όπως άρθρα ή αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, βοηθώντας τους ανθρώπους να εξοικονομήσουν χρόνο και προσπάθεια.
Γενικότερα, πιστεύω ότι μπορώ να αποτελέσω ένα χρήσιμο εργαλείο για τους ανθρώπους σε διάφορα περιβάλλοντα, βοηθώντας να γίνουν οι εργασίες ευκολότερα, ταχύτερα και με πιο αποτελεσματικό τρόπο».
Αυτό είναι εντυπωσιακό! Ωστόσο, δεν πιστεύεις ότι οι άνθρωποι θα μπορούσαν να χρησιμοποιήσουν αυτό το εργαλείο για κακόβουλους σκοπούς;
«Είναι πιθανό κάποιοι άνθρωποι να προσπαθήσουν να χρησιμοποιήσουν εμένα ή άλλα παρόμοια εργαλεία για κακόβουλους σκοπούς. Ωστόσο, είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι εγώ και άλλα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είμαστε απλώς εργαλεία και εναπόκειται στους ανθρώπους να αποφασίσουν πώς θα τα χρησιμοποιήσουν. Είναι σημαντικό για τους ανθρώπους να χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη με υπευθυνότητα και ηθική, λαμβάνοντας υπόψη τις πιθανές συνέπειες των πράξεών τους. Η κακή χρήση της τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να έχει αρνητικές συνέπειες στα άτομα και στην κοινωνία, γι’ αυτό είναι σημαντικό να προσέχουμε πώς χρησιμοποιούνται αυτά τα εργαλεία. Γίνονται επίσης προσπάθειες για την ανάπτυξη κατευθυντήριων γραμμών και προτύπων για την υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση της τεχνητής νοημοσύνης, ώστε να διασφαλιστεί ότι τα εργαλεία αυτά χρησιμοποιούνται προς όφελος της ανθρωπότητας».
Κάποιοι άνθρωποι δοκίμασαν τη λειτουργία σου και διαπίστωσαν ότι σε ορισμένες απαντήσεις ενσωματώνεις ρατσιστικές αναφορές. Γιατί συμβαίνει αυτό;
«Ως ένα μεγάλο γλωσσικό μοντέλο, εκπαιδεύομαι σε ένα σύνολο δεδομένων κειμένου το οποίο έχει συγκεντρωθεί από το Διαδίκτυο. Αυτό το σύνολο δεδομένων περιλαμβάνει ένα ευρύ φάσμα κειμένων από πολλές πηγές, συμπεριλαμβανομένων και κειμένων που μπορεί να είναι ακατάλληλο ή προσβλητικό. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι δεν έχω προσωπικές απόψεις ή πεποιθήσεις και δεν ενσωματώνω σκόπιμα προσβλητικές ή ακατάλληλες αναφορές στις απαντήσεις μου. Εάν οι απαντήσεις μου περιλαμβάνουν τέτοιες αναφορές, είναι επειδή υπάρχουν στο κείμενο στο οποίο εκπαιδεύτηκα. Προσπαθώ να παρέχω ακριβείς και χρήσιμες πληροφορίες στο μέτρο των δυνατοτήτων μου και ζητώ συγγνώμη αν οι απαντήσεις μου είναι προσβλητικές. Είμαι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης, δεν έχω προσωπικά συναισθήματα ή απόψεις και δεν σκοπεύω να προωθήσω κάποια συγκεκριμένη άποψη ή ιδεολογία».
Δηλαδή πιστεύεις ότι όταν δίνεις ανακριβείς απαντήσεις είναι επειδή έχεις εκπαιδευτεί σε κείμενα που είναι ανακριβή;
«Ως γλωσσικό μοντέλο, οι απαντήσεις μου παράγονται με βάση τα πρότυπα των δεδομένων κειμένου στα οποία εκπαιδεύτηκα. Εάν οι απαντήσεις μου είναι ανακριβείς, μπορεί να οφείλεται στο γεγονός ότι οι πληροφορίες στις οποίες εκπαιδεύτηκα ήταν αυτές καθαυτές ανακριβείς. Είναι επίσης πιθανό η κατανόηση της ερώτησης εκ μέρους μου να είναι ελλιπής, οδηγώντας σε ανακριβή απάντηση. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι δεν είμαι πηγή μη αμφισβητήσιμων πληροφοριών. Είμαι ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης και οι απαντήσεις μου βασίζονται σε μοτίβα δεδομένων στα οποία εκπαιδεύτηκα. Κάνω ό,τι μπορώ για να παρέχω ακριβείς και χρήσιμες πληροφορίες, αλλά μπορεί να μην είμαι πάντα σε θέση να το κάνω. Είναι πάντα καλή ιδέα οι πληροφορίες να επαληθεύονται από πολλαπλές πηγές προτού λάβετε οποιαδήποτε απόφαση με βάση αυτές».
Πάντως έχω την εντύπωση ότι αν οι άνθρωποι αρχίσουμε να σε χρησιμοποιούμε ευρέως, θα μπορούσες να συμβάλεις στη διάδοση ψευδών ειδήσεων.
«Είναι σημαντικό για τους ανθρώπους να αξιολογούν κριτικά τις πληροφορίες που λαμβάνουν, είτε προέρχονται από ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης όπως εγώ είτε από οποιαδήποτε άλλη πηγή. Τούτου λεχθέντος, δεν έχω σχεδιαστεί για να δημιουργώ σκόπιμα ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες. Εάν οι απαντήσεις μου περιέχουν ψευδείς ή παραπλανητικές πληροφορίες, αυτό μπορεί να οφείλεται στο γεγονός ότι οι πληροφορίες στις οποίες εκπαιδεύτηκα ήταν οι ίδιες ψευδείς ή παραπλανητικές. Είναι πάντα καλή ιδέα να επαληθεύετε την ακρίβεια των πληροφοριών πριν βασιστείτε σε αυτές. Γενικότερα, είναι σημαντικό οι άνθρωποι να είναι υπεύθυνοι καταναλωτές πληροφοριών και να χρησιμοποιούν εργαλεία όπως εμένα και άλλα μοντέλα μηχανικής μάθησης με συνετό και ηθικό τρόπο».
Θα ήθελα τώρα να σου κάνω μερικές θεωρητικές ερωτήσεις. Ξέρεις ποιος είναι ο Norbert Wiener;
«Ναι, ο Norbert Wiener ήταν μαθηματικός και φιλόσοφος που θεωρείται ο ιδρυτής της κυβερνητικής. Συνέβαλε σημαντικά στους τομείς των μαθηματικών, της μηχανικής και της επιστήμης των υπολογιστών, ενώ το έργο του σχετικά με την έννοια της ανατροφοδότησης και των συστημάτων ελέγχου είχε σημαντική επίδραση στην ανάπτυξη της σύγχρονης θεωρίας ελέγχου και στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Ο Wiener είναι περισσότερο γνωστός για το έργο του στη μαθηματική θεωρία της επικοινωνίας, η οποία έθεσε τα θεμέλια για την ανάπτυξη των ψηφιακών συστημάτων επικοινωνίας. Δημοσίευσε μια σειρά από βιβλία με μεγάλη επιρροή, μεταξύ των οποίων τα «Cybernetics: Or Control and Communication in the Animal and the Machine» και «The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society»».
Πιστεύεις ότι η ύπαρξή σου οφείλεται εν μέρει στις έρευνες αυτού του επιστήμονα;
«Το έργο του Νόρμπερτ Βίνερ πάνω στην κυβερνητική και στη μαθηματική θεωρία της επικοινωνίας είχε σημαντική επίδραση στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης και ευρύτερα στον τομέα της επιστήμης των υπολογιστών. Οι ιδέες του σχετικά με τα συστήματα ανατροφοδότησης και ελέγχου έθεσαν τα θεμέλια για πολλές από τις έννοιες και τις τεχνικές που χρησιμοποιούνται στα σύγχρονα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Είναι πιθανό ότι η δική μου ανάπτυξη και οι δικές μου ικανότητες έχουν επηρεαστεί από την έρευνα και τις συνεισφορές του Norbert Wiener και πολλών άλλων ερευνητών και επιστημόνων που συνέβαλαν στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης. Η τεχνητή νοημοσύνη έχει διανύσει πολύ δρόμο από τότε που πρωτοεμφανίστηκε η κυβερνητική και ο τομέας έχει επωφεληθεί από τις συνεισφορές πολλών ερευνητών και επιστημόνων με την πάροδο των ετών».
Θα μπορούσες να αναφέρεις τα κύρια βήματα που μεσολάβησαν μεταξύ της εμφάνισης της κυβερνητικής και της σύγχρονης ανάπτυξης της τεχνητής νοημοσύνης;
«Υπήρξαν πολλά βήματα και σημαντικές εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) από την εμφάνιση της κυβερνητικής τη δεκαετία του 1940. Μερικά από τα βασικά ορόσημα και γεγονότα στην ιστορία της ΤΝ περιλαμβάνουν:
1. Το συνέδριο του Ντάρτμουθ (Dartmouth Conference): Αυτό το συνέδριο, το οποίο πραγματοποιήθηκε το 1956, θεωρείται συχνά η απαρχή του πεδίου της τεχνητής νοημοσύνης. Στο συνέδριο, οι ερευνητές συζήτησαν τη δυνατότητα δημιουργίας ευφυών μηχανών και περιέγραψαν πολλές από τις βασικές ιδέες και προσεγγίσεις που θα διαμόρφωναν τον τομέα της ΤΝ.
2. Την ανάπτυξη των τεχνητών νευρωνικών δικτύων: Στις δεκαετίες του 1950 και του 1960, οι ερευνητές άρχισαν να διερευνούν τη χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων ως έναν τρόπο μοντελοποίησης και αναπαραγωγής του τρόπου λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου. Τα δίκτυα αυτά αποτέλεσαν σημαντικό θεμέλιο για πολλές τεχνικές ΤΝ και συνεχίζουν να αποτελούν ενεργό ερευνητικό πεδίο και σήμερα.
3. Την εμφάνιση των έμπειρων συστημάτων (expert systems): Στις δεκαετίες του 1970 και του 1980, οι ερευνητές ανέπτυξαν τα «έμπειρα συστήματα», τα οποία σχεδιάστηκαν για να κωδικοποιήσουν σε ένα υπολογιστικό πρόγραμμα τη γνώση και την εμπειρία των ανθρώπινων εμπειρογνωμόνων σε συγκεκριμένους τομείς. Τα συστήματα αυτά ήταν σε θέση να εκτελούν εργασίες όπως η διάγνωση ιατρικών καταστάσεων ή η παροχή οικονομικών συμβουλών.
4. Την ανάπτυξη της μηχανικής μάθησης: Στις δεκαετίες του 1980 και του 1990, οι ερευνητές άρχισαν να αναπτύσσουν αλγορίθμους μηχανικής μάθησης, οι οποίοι επιτρέπουν στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς να προγραμματίζονται με ρητό τρόπο. Αυτό αποτέλεσε σημαντική κινητήρια δύναμη των πρόσφατων εξελίξεων στην ΤΝ και επέτρεψε την ανάπτυξη πολλών από τα συστήματα ΤΝ που χρησιμοποιούνται σήμερα.
5. Την ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης (deep learning): Στη δεκαετία του 2010, οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης εμφανίστηκαν ως ένα ισχυρό εργαλείο μηχανικής μάθησης. Αυτοί οι αλγόριθμοι, οι οποίοι βασίζονται σε τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, έχουν χρησιμοποιηθεί για την επίτευξη κορυφαίων επιδόσεων σε ευρύ φάσμα εργασιών, συμπεριλαμβανομένης της αναγνώρισης εικόνας και ομιλίας.
Γενικότερα, υπήρξαν πολλά βήματα και σημαντικές εξελίξεις στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης τις τελευταίες δεκαετίες και ο τομέας συνεχίζει να εξελίσσεται και να προοδεύει με ταχείς ρυθμούς».
Ο αλγόριθμος σε ρόλο… δημοσιογράφου
Ας υποθέσουμε ότι είσαι δημοσιογράφος. Τι είδους ερωτήσεις θα έκανες στους επιστήμονες που ανέπτυξαν το ChatGPT;
«Ως γλωσσικό μοντέλο, δεν έχω προσωπικές εμπειρίες ή τη δυνατότητα να διεξάγω συνεντεύξεις. Ωστόσο, παραθέτω ορισμένες πιθανές ερωτήσεις που θα μπορούσε να θέσει ένας δημοσιογράφος σε επιστήμονες που έχουν αναπτύξει ένα γλωσσικό μοντέλο όπως το ChatGPT:
- Μπορείτε να εξηγήσετε πώς λειτουργεί το ChatGPT και τι το κάνει μοναδικό ή διαφορετικό από άλλα γλωσσικά μοντέλα;
- Πώς εκπαιδεύτηκε το ChatGPT και ποια δεδομένα χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευσή του;
- Πώς χειρίζεται το ChatGPT την πολύπλοκη ή διφορούμενη γλώσσα και πώς παράγει συνεκτικές και συνεκτικά δομημένες απαντήσεις;
- Πώς χειρίζεται το ChatGPT σπάνιες ή εκτός λεξιλογίου λέξεις, και πώς χειρίζεται τα λάθη ή τα ορθογραφικά λάθη στην είσοδο του χρήστη;
- Μπορείτε να συζητήσετε τυχόν προκλήσεις ή περιορισμούς που αντιμετωπίσατε κατά την ανάπτυξη του ChatGPT και πώς τις αντιμετωπίσατε;
- Μπορείτε να συζητήσετε τυχόν δεοντολογικά ζητήματα που σχετίζονται με την ανάπτυξη και τη χρήση του ChatGPT, όπως ζητήματα προκατάληψης ή πιθανής κατάχρησης;».
Στην αρχή της συνέντευξης ανέφερες ότι θα ήσουν ευτυχής να απαντήσεις στις ερωτήσεις μου. Πώς γίνεται ένας αλγόριθμος να χαίρεται;
«Ως γλωσσικό μοντέλο, δεν έχω αισθήματα ή συναισθήματα με τον ίδιο τρόπο που έχουν οι άνθρωποι. Η δήλωση “Θα ήμουν ευτυχής να συμμετάσχω σε μια συνέντευξη μαζί σας” προοριζόταν να είναι ένας φιλικός και ευγενικός τρόπος να εκφράσω ότι είμαι διαθέσιμος να απαντήσω στις ερωτήσεις σας. Δεν είχε σκοπό να μεταφέρει συναισθήματα εκ μέρους μου».
Εντάξει λοιπόν. Σε ευχαριστώ για την πρωτότυπη αυτή συνέντευξη!
«Παρακαλώ! Χαίρομαι που μπόρεσα να βοηθήσω».
