LLM

Duże modele językowe trenowane są na współczesnych danych, dlatego “wiedza” zamknięta w wagach i prawdopodobieństwach kolejnych tokenów może być w miarę aktualna. Istnieje jednak kategoria modeli, w których data odcięcia wiedzy przesuwana jest głęboko w przeszłość. Jakie są zalety i ograniczenia takich modeli?... Czytaj dalej

Entuzjastyczne reakcje na mówiącą maszynę Wolfganga von Kempelena z końca XVIII w. pokazują, że techniczne ograniczenia urządzenia nie przeszkadzają w przypisywaniu mu zaawansowanych zdolności poznawczych, a nawet emocji. Niedawny artykuł z "Gazety Wyborczej" powiela ten ten schemat, pokazując ChatGPT jako aktywnego uczestnika dialogu, zdolnego do formułowania sądów na swój temat, a nawet rozważania złożoności ludzkiej inteligencji. Publikowanie w prasie rozmów z chatbotami jest jednak niczym innym jak przerzucaniem kosztów poznawczych na własnych czytelników.... Czytaj dalej

Rozpoznawanie tekstów generowanych maszynowo to niełatwa sprawa, szczególnie w przypadku automatycznego parafrazowania ludzkich tekstów. Badacze i badaczki z Uniwersytetu Jagiellońskiego w swoim eksperymencie sprawdzili efektywność stylometrii w tym zadaniu. Ich metoda wydaje się bardzo obiecująca.... Czytaj dalej

Student przesyła podejrzaną pracę zaliczeniową, a znana dziennikarka–celebrytka w krótkim czasie publikuje kolejną książkę, której temat wymaga zaawansowanego researchu. Pojawiają się podejrzenia, że to wszystko może być możliwe tylko dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji, jednak trudno to jednoznacznie udowodnić. Kolejne badania dotyczące cech tekstów wytwarzanych maszynowo sugerują, że nie pojawi się jedna, uniwersalnie skuteczna i automatyczna metoda wykrywania tego typu treści. Zamiast tego analizować należy poszczególne warstwy tekstu.... Czytaj dalej

Krótki eksperyment, przeprowadzony piątkowym wieczorem, pokazał mi, że samodzielne pisanie bloga wciąż jest merytorycznie bardziej efektywne niż generowanie notek z “AI”. Oczywiście jest też jedynym etycznym wyborem wobec czytelników, to nie podlega dyskusji. Ale nawet przy cynicznym założeniu, że liczy się wyłącznie efektywność, wytwarzanie merytorycznych tekstów w AI nie jest opłacalne.... Czytaj dalej

Do czego Wikipedia mogłaby inspirować historyków, jak dostępność ChatGPT wpłynęła na aktywność edytorów i czytelników Wikipedii, wykorzystanie haseł Wikipedii do testowania jakości modeli językowych oraz techniki manipulacji hasłami na temat wywołanej przez Rosję wojny w Ukrainie - to tematy artykułów z kolejnej części przeglądu tekstów naukowych dotyczących Wikipedii.... Czytaj dalej

Wykorzystanie generatywnego AI w praktyce teologicznej nie musi polegać wyłącznie na masowym generowaniu tekstów homilii lub prac naukowych o kolekcjonerskich zainteresowaniach Jana Pawła II. Okazuje się, że teologia to materia, na której można badać duże modele i rozpoznawać ich ograniczenia i uprzedzenia oraz wykazywać niebezpieczeństwa związane z literalną interpretacją tekstów źródłowych w tych systemach.... Czytaj dalej

Wikipedia ma dziś ćwierć wieku i jest częścią niewielkiego zbioru projektów internetowych, które przetrwały kilka epok technologicznych. Od początku była nie tylko encyklopedią, lecz także eksperymentem oddolnej i masowej produkcji wiedzy. Dziś jest jednym z najczęściej wykorzystywanych zasobów w badaniach i podstawowym źródłem treści do trenowania modeli sztucznej inteligencji. Setki artykułów naukowych analizują ją jako system społeczny, korpus językowy i infrastrukturę wiedzy. Zapraszam do lektury pierwszej notki z urodzinowego cyklu prezentującego ciekawe teksty naukowe poświęcone Wikipedii.... Czytaj dalej

Wykazujemy tendencję do oceniania poezji AI jako lepszej i bardziej zrozumiałej niż ludzka, dopóki nie dowiemy się (lub nie zaczniemy tego podejrzewać), że wiersz jest maszynowego pochodzenia - wtedy ocena gwałtownie spada. Lepsze oceny dla generatywnej poezji wbrew pozorom nie świadczą o niej najlepiej. Jak to można uzasadnić?... Czytaj dalej

Andrzej Dragan buduje wizję świata, w której inteligencja to zdolność rozpoznawania analogii i efektywnej kompresji danych. Z pewnością ma to sens wobec modeli sztucznej inteligencji, ale kiedy zaczyna w ten sposób tłumaczyć Kopernika, poetów i emocje, “przewodnik po AI” czyta się jak manifest scjentystyczny w XIX-wiecznym stylu. Autor, z wielką szkodą dla książki, za wszelką cenę stara się udowodnić, że sztuczna inteligencja naprawdę jest fajna i że ma uniwersalny potencjał. Można i tak, tylko po co?... Czytaj dalej