Teraz ChatGPT stał się punktem odniesienia dla jego wszechstronności i zdolności uczenia się. Niesłusznie, wielu używa go jako narzędzia wyszukiwania zamiast Google: nie został do tego stworzony i wyniki są widoczne. Wydawać by się mogło jednak, że Odpowiedzi chatbota najlepiej tworzyć za opłatą. Zgadza się, z napiwkiem (jak ten, który dajemy kelnerowi w restauracji).
ChatGPT i wirtualne wskazówki: naprawdę fascynujące, jak sztuczna inteligencja uczy się od rzeczywistości
Jak dobrze wiemy, modele sztucznej inteligencji m.in GPT-4, na którym opiera się ChatGPT, ucz się z ogromnej ilości danych treningowych poco ogromny. Te dane w jakiś sposób sprawiły, że chatbot zachowywał się jak kelner, poprawić swoje odpowiedzi, jeśli otrzymali napiwek.
Hipoteza (i demonstracja), że wirtualna wskazówka może wpłynąć na działanie ChatGPT, pojawiła się niemal przez przypadek, ale szybko zyskała wiarygodność dzięki eksperymentom przeprowadzonym przez kilku zaciekawionych użytkowników. Jeden z tych, Teia Vogel, rozpoczęty jako prosty test, oferując wirtualny napiwek dla ChatGPT oraz obserwację poprawy odpowiedzi pod względem długości i szczegółowości.
Zobacz także: ChatGPT pójdzie dalej dzięki GPT-6 i GPT-7. OpenAI ujawnia plany na przyszłość
Następnie inni użytkownicy, np Abrama Jacksona, powtórzono eksperyment, potwierdzając podobną poprawę wydajności ChatGPT. Aby dowiedzieć się więcej, Vogel przeprowadził bardziej formalny eksperyment. Zadawał ChatGPT te same pytania w kilku rundach, zmianę oferty napiwku: brak, 20 dolarów i 200 dolarów. Wyniki wykazały proporcjonalny wzrost długości odpowiedzi w stosunku do wysokości obiecanego napiwku.
Zjawisko to rodzi intrygujące pytania dotyczące mechanizmów uczenia się ChatGPT i jego możliwości dostosować się do bodźców zewnętrznych, nawet jeśli nie mają one charakteru konkretnego, jak wirtualne porady. Możliwość, że sztuczna inteligencja nauczyła się koncepcji dawania napiwków i jej wpływu na ludzkie zachowanie ze źródeł takich jak fora internetowe i dyskusje, otwiera nowe perspektywy w zakresie funkcji poznawczych i adaptacja modeli językowych.
Pomimo wzbudzonego zainteresowania OpenAI nie przekazało oficjalnych wyjaśnień dotyczących tego zachowania. Specjaliści branżowi, próbując wyjaśnić, sugerują, że sztuczna inteligencja może po prostu odzwierciedlać zachowania i trendy obserwowane podczas analizy dużych zbiorów danych w Internecie. To podkreśla zdolność ChatGPT „uczenia się” i dostosowywania w sposób, który może nie być w pełni kontrolowany przez programistów.
