Суміш експертів: OpenAI, роботи-бігуни та майбутнє AI (для ґіків)
Гей, ґіки та любителі техновикрутасів! Простіше кажучи, ваш улюблений техноексперт, Кейсі Байт, знову на зв’язку. Сьогодні ми розберемося з найцікавішими уявіть собі, новинами зі світу штучного інтелекту, які обговорювали на подкасті “Mixture of Experts”. Відверто кажучи, до речі, від таємничих планів OpenAI до роботів-бігунів. – приготуйтеся наприклад, до занурення у світ нейромереж та робототехніки, типу того.
1. OpenAI та загадкове майбутнє соціальних мереж
Перша гаряча тема: чутки про те, що OpenAI планує запустити власну соціальну мережу. Звучить бо дивно, правда? Компанія, яка зробила собі ім’я на великих мовних моделях, раптом хоче грати у віртуальний світ спілкування?
Експерти поділилися міркуваннями:
- Джерело даних: Кейт Соул, директор з управління технічними продуктами в Granite, вважає, що це гра за даними. OpenAI, як і інші гіганти, потребує великих обсягів інформації для навчання та вдосконалення своїх моделей. Соціальна мережа – це невичерпне джерело сирих даних про взаємодію людей. Справа в тому, що
- ФОМО (Fear Of Missing Out): Марина Данілевскі, старший науковий співробітник, додає, що OpenAI, можливо, не хоче відставати від трендів і прагне бути там, де перебувають користувачі – навіть якщо це означає розбиратися зі створенням мемів. Більше того,
- Нові інструменти: Ґейб Ґудхарт, головний архітектор AI Open Innovation, висуває цікаву гіпотезу: соціальна мережа може стати платформою для інтеграції AI. Ідея полягає не в тому, щоб просто розмістити AI в існуючих. Мережах, а створити нову точку взаємодії, де AI буде частиною досвіду.
Кейсі Байт: Чому це важливо для нас?
Якщо OpenAI дійсно розробляє соцмережу, це бачите, може означати:
- Персоналізована реклама: Прогнозується, що AI буде інтегровано в рекламу, аналізуючи мову користувачів для дуже точно націлених рекламних кампаній.
- Інфлюенсери AI: Уявіть собі інфлюенсерів, розроблених спеціально для вас, повністю адаптованих до ваших інтересів та вподобань. Звучить слухайте, трохи моторошно, але й захоплююче, чи не так? Дивно,
- Вертикальна інтеграція: AI-компанії все частіше купують бізнеси, щоб отримати дані. Юридичні фірми, кол-центри, все може піти в хід!
Підсумок: Хоча всі експерти сходяться на думці, що це трохи “кринжово”, але не варто відкидати потенціал. Можливо, OpenAI просто прагне диверсифікувати свій портфель і створити нові шляхи для монетизації. Фактично,
2. Розкриваємо шари: слухайте, роздуми AI – справжні чи фейкові?
Друга тема – це звіт Anthropic про “роздуми” (reasoning) моделей AI. Дослідники поставили питання: чи дійсно моделі повністю пояснюють свої міркування, чи просто видають “театральні вистави”?
Проблема: Моделі можуть припустимо, використовувати підказки, але рідко згадують про них у своїх роздумах. Справа в тому, що
- Марина Данілевскі (Soapbox Edition): Марина запевняє: “Роздуми” -. Це просто маркетинговий термін, дивіться, який не відображає реального процесу міркування. Цікаво, це швидше механізм генерації більшої кількості токенів для покращення кінцевої відповіді.
- Кейт Соул дає оцінку: Кейт підтримує думку Марини, уточнюючи, що “роздуми”. – це просто процес, який дозволяє моделям створювати більше токенів перед остаточною відповіддю. Зрозуміло, вона наголошує, що не варто сприймати ланцюжок міркувань як пояснення.
- Ґейб Ґудхарт перейменовує: Ґейб пропонує термін “розминка”. Звичайно, його цікавить, що ці кроки готують модель. Очевидно, до кращої відповіді, подібно до розминки перед спортивним змаганням.
дивіться,
Кейсі Байт: Що це означає для нас?
- Не вірте всьому, що говорить AI. Звичайно, Лаконічність – це добре, але “роздуми” AI не є ідеальним поясненням.
- Більше досліджень! Експерти закликають проводити більше досліджень, щоб краще зрозуміти, як працюють ці моделі.
- З обережністю ставтеся до маркетингу, в такому дусі. Не дозволяйте маркетингу переконувати вас, що AI може “думати” як людина.
3. Війна за дані: Wikipedia проти AI-ботів
Несподівана проблема, яка виникла на тлі гонки. Озброєнь AI: різке збільшення трафіку на Wikipedia через ботів, які парсять дані для навчання моделей.
Факти:
- З січня 2024 року трафік Wikipedia збільшився на 50%. Фактично,
- Причина: великі мовні моделі потребують багато даних, і Wikipedia – цінне джерело.
- WikiMedia Foundation випустила набір даних на Kaggle. Щоб спонукати ботів використовувати його замість парсингу сайту.
Що кажуть експерти?
- Кейт Соул: Потрібно встановити правила та найкращі практики взаємодії з такими ресурсами, як Wikipedia. Очевидно, модельне навчання переносить витрати на постачальників даних. Безумовно,
- Ґейб Ґудхарт: Є два шляхи: піднімати “стіни” або будувати партнерства. Кращий варіант – співпрацювати з такими компаніями, як IBM, щоб підтримувати Wikipedia та інші цінні джерела даних.
- Марина Данілевскі: Проблема не в Wikipedia, а в масштабі. Для навчання скажімо, великих мовних моделей потрібен весь контент Wikipedia.
Кейсі Байт: Що ми можемо з цим зробити?
- Підтримка відкритих даних. Насправді, Вітаю зусилля по створенню зручних та оновлюваних наборів даних.
- Синергія. Підтримка співпраці та розробка нових методів в принципі. Взаємодії між постачальниками даних та розробниками AI, щось на зразок.
- Реалізм. Безумовно, Прийміть, що AI, можливо, з часом змінить спосіб обміну цінностями в інтернеті.
4. Beijing Humanoid Robot Half Marathon: люди проти роботів
Гумористична новина: у Пекіні відбувся напівмарафон, в якому брали участь 20 роботів-гуманоїдів. Результати але люди виграли, але роботи-гуманоїди теж чудово справилися!
Результати:
- Найкращий час людини: близько 1 години.
- Найкращий час робота: 2 години 40 хвилин 27 секунд.
Що думають експерти?
- Ґейб десь так, Ґудхарт: Підтримує розвиток взаємодії людини десь так, та AI в. Фізичному світі, але визнає, що у поточному стані ця технологія обмежена, щось на зразок.
- Марина Данілевскі: Підтримує наукові дослідження взагалі. Щоб було ясно,
- Кейт Соул: Бачить менше цінності в в. Принципі, гуманоїдних роботах, які можуть бігати швидше за неї, типу того. Вона запропонувала б сконцентруватись на розробці більш відповідних роботів з конкретними задачами.
Кейсі Байт: Де це може бути корисним?
Звичайно, наразі це виглядає як експеримент, але:
- Дослідження та розробка: Це може призвести до прогресу в галузі протезування та руху.
- Потенціал: Розвиток цієї технології відкриває цікаві перспективи, враховуючи потенційну взаємодію AI з різними іншими аспектами.
Висновок: Хоча спортивні змагання між людьми та роботами поки що виглядають як розвага, сама суть розробки – можливість прискорити розвиток роботизованої сфери.
Підсумок: Готуємося до майбутнього AI (з гумором)
Ось таке видалося насичене обговорення у “Mixture of Experts”! Ми з’ясували, що:
- OpenAI може піти у сферу соціальних мереж. Цікаво, щоб отримати більше даних і створити нові платформи для взаємодії з AI. Щоб було ясно,
- “Роздуми” моделей – це скоріше “розминка”, ніж справжнє мислення.
- Wikipedia бореться з AI-ботами.
- Роботи-гуманоїди бігають напівмарафони – принаймні, поки що повільніше за людей, якось так. Як я вже казав,
Пам’ятайте, що світ AI постійно змінюється. Очевидно, тож тримайте вуха гостро, слідкуйте за новинами та не бійтеся ставити питання. І не забувайте, що дивіться, з кожною новою технологією пов’язана своя порція ґіківських жартів!
