ChatGPT – свіжий погляд на AI з необмеженим потенціалом

ЗМІСТ СТАТТІ:

ChatGPT – свіжий погляд на AI з необмеженим потенціалом

Вже 67 років провідні світові фахівці IT-індустрії працюють над створенням повноцінного штучного інтелекту. Уперше це поняття сформулював Джон Маккарті в 1956-му та провів розгорнуту конференцію на тему AI. 

 

З того часу зміст і суть терміну докорінно не змінились, але отримали багато різносторонніх інтерпретацій. 

 

Станом на початок 2023-го, поняття AI набуло осмислених контурів, а сама технологія отримала достатньо інвестицій для розвитку. Уже в 2021-му фінансування індустрії досягло позначки в $93 млрд та стрімко збільшується. Так, наприклад, компанія Microsoft виявила бажання вкласти близько $10 млрд в розвиток одного з трендових інструментів, який використовує AI для роботи та навчання. І назва йому – ChatGPT.

 

Саме ChatGPT перевернув уявлення експертів зі всього світу про AI та методи його використання для вирішення рутинних або специфічних задач. Ми провели детальний аналіз особливостей та можливостей цього інструменту і виявили ряд цікавих аспектів. 

 

Забігаючи наперед – це дійсно перспективна система, яка розвивається щосекундно та покращує свої алгоритми роботи.

 

Створення Telegram-бота з нуля за допомогою ChatGPT: Приклад"

 

 

Хвилинка історії індустрії AI: від зародження терміну до сьогодення

Робота над AI почалась в далеких 1940-х зі створення моделі штучних нейронів та алгоритмів їх взаємодії між собою. Автори моделі – науковці Уоррен МакКалох і Волтер Пітс. Саме вони вважаються першовідкривачами технології штучного інтелекту. 

 

В 1949-му Дональд Гебб провів ряд дослідів, за результатами яких з’явилась геббське навчання, що базується на методах взаємодії нейронів.

 

Вже в наступному році, тобто в 1950-му, Алан Тьюрінг запропонував тест, який довів, що обчислювальні машини можуть демонструвати аналог людській поведінці та логіці. До речі, цей тест використовують науковці та розробники навіть у 2023-му.

 

Поняття AI вперше задокументував Джон Маккарті в 1956-му, виступивши з розгорнутою лекцією на Дортмундській конференції. Водночас з’явились прогресивні мови програмування, наприклад, Fortran, які також зробили свій внесок в розвиток індустрії.

 

В 1966-му Джозефом Вайзенбаумом був розроблений перший чат-бот Eliza, а через 6 років народився перший людиноподібний робот WABOT-1.

 

Після цих подій для індустрії настала «AI зима», яка затягнулась до 1993-го і переривалась всього раз «Експертною програмою» в 1980-му. 

 

В 1997-му з’явився перший суперкомп’ютер DeepBlue від IBM, який переміг Каспарова в шаховому матчі. 

 

Золота епоха AI почалась з 2006-го, коли в індустрію полились масові інвестиції не тільки від ключових гравців ринку IT, але й від представників соціального та медіабізнесу. 

 

Подальший розвиток привніс в індустрію такі терміни як, наприклад, RPA (Robotic Process Automation), Big Data, Data Lakes, Neural Network, NLP (Natural Language Processing) та багато інших. Станом на 2023-ій, AI вважається трендом №1, який впроваджується не лише в наукових сферах чи розробці ПЗ, а і в соціальних чи побутових цифрових продуктах та обладнанні. 

Переломний момент індустрії AI: 30.11.2022 – дата, яка змінила уявлення про штучний інтелект

Можна скільки завгодно рефлексувати по лінійному розвитку технологій, методик роботи тощо, але прогрес – це сукупність таких факторів:

• сприятливі умови;
• клопітка праця;
• значні обсяги фінансування;
• великий інтерес бізнесу та користувачів;
• ресурсні інвестиції в дослідження.

Саме тому він може проявлятись різкими хвилями відкриттів чи навіть створенням унікального цифрового продукту. Хоч і не досконалого, та все ж революційного, як для сфери IT, так і для науки чи побуту. 

 

Саме така ситуація і склалась з ChatGPT – інноваційним розумним чат-ботом з функціями гібридного навчання, саморозвитку, допомоги користувачам. Його призначення – вивчення AI, модернізація алгоритмів та реалізація повноцінного штучного інтелекту. 

 

І хоч в нього ще немає самоідентифікації, власних думок тощо, ChatGPT вже вважається найдосконалішим цифровим інтелектом сьогодення, можливості якого доступні кожному користувачу мережі Інтернет.

Від концепту до відкритого тестування: тернистий шлях OpenAI до успіху

Компанія OpenAI з’явилась у 2015-му, сформувавшись зі спеціалістів у галузях:

• розробки IT-продуктів;
• машинного навчання;
• аналізу інформації;
• науки про дані;
• штучного інтелекту.

Їх основна мета – впровадження AGI (Artificial General Intelligence) в усі сфери життєдіяльності, промисловості, виробництва та бізнесу. Для цього команда розробляє та синхронізує високоавтономні цифрові продукти, які об’єднавшись в систему, імітують штучний інтелект. 

 

Станом на початок 2023-го, OpenAI реалізувала ряд корисних та інноваційних ресурсів та проєктів, заснованих на базі AI та нейромережах. А саме:

• ChatGPT – унікальний розумний чат-бот для роботи з кодом, текстом та іншими задачами, а також головний герой цього матеріалу.
• DALL·E 2 – система для створення графічних зображень по текстовому опису.
• Whisper – нейронна мережа для обробки натуральної мови та її інтерпретації в технічні терміни, код тощо.
• Alignment – проєкт по адаптації та синхронізації систем AI з людською логікою.

Також OpenAI займається вивченням та фінансуванням перспективних стартапів, зав’язаних на AI та його можливостях. Тобто команда всіляко інвестує в таланти та ідеї, розвиваючи індустрію та об’єднуючи експертів навколо однієї цілі та набору цінностей. 

 

 

Як пише про себе компанія, ключова мета існування OpenAI полягає в створенні та підтримці AI, розвитку технології та її модернізації. Команда розуміє ризики та виклики, які виникають разом з розвитком AI, та концентрує зусилля на їх нівелюванні. 

Формування концепції AI: методи, процеси та тисячі годин роботи над проєктом

Основна концепція OpenAI полягає в створенні штучного інтелекту для його інтеграції у всі сфери діяльності. Оскільки можливості AI, хоч і дивовижні, але доволі обмежені, то додаткова мета компанії полягає в модернізації технології та трансформуванні її в аналог людського розуму. Для цього використовуються всі наявні методи та інструменти, а також створюються нові, більш прогресивні.

 

Ідея розробки AI об’єднала провідних технічних та фінансових експертів. Про це свідчить штат компанії, куди входять такі персони: Ілон Маск, Сем Альтман, Ілля Суцкевер, Грег Брокман, Тревор Блеквелл, Вікі Чунг та інші. 

 

Початкова інвестиція в компанію склала лише $1 млрд, хоча команда і не планувала залучати всю суму для розвитку досліджень в перші роки роботи. 

 

За рік після створення, компанія OpenAI випустила свій перший інструмент для роботи з AI, а саме OpenAI Gym, в основі якого знаходиться Reinforcement Learning. 

 

RL, на відміну від інших підтипів машинного навчання, пропонує дослідникам та розробникам більш контрольоване середовище для проведення тестів та розробки алгоритмів. Інструмент постійно модернізується та універсалізується. Тобто вже зараз експерти мають можливість створювати власні алгоритми на базі популярних мов програмування, фреймворків тощо. 

 

Сам інструмент призначений більше для навчання штучного інтелекту, аніж на його розробку. Тобто алгоритми зчитують: 

• звук;
• зображення;
• дії;
• текст;
• вхідні та вихідні дані.

Після чого аналізують їх та запам’ятовують результати, зберігаючи інформацію на спеціально обладнаних серверах, включених в нейромережу. 

 

Лише уявіть, що OpenAI Gym скористались тисячі спеціалістів для покращення бази даних, їх точності та валідності. Це значний внесок в розвиток AI, який покращує алгоритми, проте не впливає на універсальність штучного інтелекту. 

Ризики AI: виклики, до яких світ має підготуватись

У 2018-му OpenAI опублікувала розгорнутий матеріал на тему «шкідливого» використання штучного інтелекту в корисливих цілях.

 

У ньому вказано, що існують різного роду ризики, наприклад:

• отримання неправомірних вигод;
• цілеспрямоване введення в оману;
• подача неправдивої інформації;
• спотворення фактів;
• спекуляції в фінансових питаннях;
• викрадення інформації;
• спам та шкідливі розсилки.

Тобто з розвитком AI будуть з’являться різні методи його використання зі злим умислом. Із цим потрібно боротись зараз, впроваджуючи алгоритми фільтрації даних, аналізу інформації, навчання «цензурі» та обмеженням. Також потрібно підвищувати навички користувачів та їх знання кібербезпеки, захисту персональних даних тощо. 

 

Щодо ефективності шкідливих дій зі сторони AI питання відкрите. Рівень ризику залежить від того, наскільки добре суспільство буде підготовлене до нього на момент реалізації повноцінного інтелекту. До речі, з першими проблемами користувачі вже стикаються в ChatGPT, але про це поговоримо далі.

Розвиток NLP: від перших GPT до сьогодення. Алгоритми навчання, виклики та прогрес

Компанія OpenAI прагне вивести штучний інтелект на людський рівень сприйняття та відтворення інформації. Відповідно для цього використовується NLP та підвиди цієї технології. Через спеціальні процесори та адаптери мова перекладається на машинний код, обробляється та структурується. Це один зі способів машинного навчання, який допомагає AI якщо не зрозуміти, то хоча б уміло відтворювати набори даних в органічній послідовності та зрозумілому для користувачів форматі. 

 

Компанією OpenAI реалізовано вже 3 ітерації технології GPT (Generative Pre-trained Transformer), кожна з яких покращує алгоритми попередніх версій та наближає AI до нативного використання звичної мови. У майбутньому ці можливості застосовуватимуться для спілкування, створення текстів (для навчання, маркетингу тощо) та досягнення інших цілей. 

 

До речі, ChatGPT вже частково вміє виконувати описані завдання. Не вірите? Перевірте самі!

GPT: перша версія

Ця модель використовує ефективну комбінацію з керованого та некерованого навчання. У сукупності вони покращують результати розвитку AI, обробляючи великі та середні масиви інформації. 

 

У моделі використовується декілька наборів даних:

• SNLI;
• MNLI Matched;    
• MNLI Mismatched;
• SciTail;
• QNLI;
• RTE;
• STS-B;
• QQP;
• MRPC;
• RACE;
• ROCStories;
• COPA;
• SST-2;
• CoLA;
• GLUE.

Всі вони відповідають за частину даних, яку аналізують алгоритми. Також за допомогою цих наборів проводиться тестування AI, наприклад, відтворюється засвоєний матеріал тощо. 

 

Процес навчання та адаптації проходить у 2 етапи: неконтрольовано аналізується великий обсяг інформації, а потім вводяться точні параметри та алгоритм працює з виділеними фрагментами даних. 

 

Для запуску цього процесу потрібне досить потужне обладнання, яке зможе обробити в потоковому та паралельному режимах масиви інформації. Це, мабуть, ключовий мінус першої ревізії моделі GPT.

 

Більш детально з нюансами роботи GPT можна ознайомитись в тематичному матеріалі від OpenAI.

GPT: друга версія

Наступне покоління GPT-2 майже в 10 разів краще за першу версію. Модель використовує трансформатор з близько 1,5 млрд параметрів та понад 8 млн сторінок. 

 

 

У новій моделі застосовується алгоритм обробки тексту та інформації, який здатен генерувати релевантні фрази та навіть структуровані матеріали. Також покращення зазнала й технічна складова, тобто набори використовуваних даних, куди входять:

• Winograd Schema;
• LAMBADA;
• Children’s Book Test;
• Common Nouns;
• Children’s Book Test;
• Named Entities;
• Penn Tree Bank;
• WikiText-2;
• enwik8;
• text8;
• WikiText-103.

Тобто тепер окрім аналізу інформації та її видачі, трансформатор може генерувати цілком обдуманий текст, керуючись логікою, правилами, прикладом, тематикою тощо. Це якісний крок вперед для NLP і значний розвиток саме GPT-моделі. 

 

Алгоритм другого покоління здатний відповідати на питання, аналізувати засвоєний матеріал та структурувати інформацію. Хоча ця модель вже несе в собі ризики, про які неодноразово повідомлялось експертами OpenAI. Тобто оновлену базу можуть використовувати зловмисники для отримання неправомірних вигод. 

 

Щоб запобігти подібним ситуаціям, команда вирішила обмежити доступ до GPT-2. Всі охочі можуть працювати з трансформатором, але тільки після проходження процесу верифікації та валідації внутрішнім регулятором компанії. Те ж стосується і людей, що навчають мережу, та які прагнуть зробити свій внесок в розвиток GPT та AI в цілому. 

GPT: третя версія

Станом на 2023-ій, GPT-3 вважається найдосконалішою та найбільшою мовною моделлю у світі. Це все такий же авторегресивний мовний трансформатор, як і GPT-2, але максимально наворочений. Наприклад, кількість параметрів виросла до 175 млрд, а його навчання проводилось на суперкомп’ютері Microsoft Azure AI. 

 

За словами представників OpenAI, цей трансформатор може вести повноцінний діалог, працювати з англійським текстом і видавати осмислену інформацію за запитом. 

 

І хоча GPT-3 відноситься до найбільш прогресивних систем, вона не досконала. Наприклад, при роботі зі складними темами GPT-3 може видавати нерелевантну інформацію, викривляти факти. Також для неї ще занадто складні соціальна чи політична сфери. Щодо аналітики, пошукових запитів чи генерації наукових матеріалів – система справляється з ними практично на відмінно, хоча іноді все ж трапляються збої. 

 

Зараз GPT-3 реалізована в складі ChatGPT, де проходить постійне навчання під наглядом менторів. Саме так, алгоритми постійно покращуються, а результати ідентифікуються експертами, які корегують роботу системи та слідкують за процесами. Сервіс ChatGPT доступний всім охочим на безплатній основі, тому скористатись ним можуть користувачі з багатьох країн світу. 

 

Сьогодні ChatGPT може працювати з математичними моделями, текстовим контентом, кодом сучасних мов розробки, маркетинговим контентом та навчальними матеріалами, але виключно англійською мовою. Тобто він сприймає і ряд інших мов, але найкращі результати показує саме  англійською. Враховуючи тренди та тенденції останніх років, це не стане проблемою для IT-фахівців, копірайтерів, маркетологів тощо. 

ChatGPT – заміна експертам чи цифровий помічник?

Дослідники OpenAI відкрили ChatGPT для всіх, кому потрібна допомога в розв’язанні задач по розробці чи створенню контенту. Інструментом може скористатись кожен охочий, просто зареєструвавши обліковий запис та авторизувавшись в системі боту. І це все абсолютно безплатно.

 

ChatGPT – цифровий продукт, заснований на базі сучасного AI та оригінальній нейромережі від OpenAI, що розгорнуті на надсучасному обладнанні. Серцем і мозком системи є суперкомп’ютер Microsoft Azure AI, спроєктований та розроблений під замовлення OpenAI. Він забезпечує рівень потужності, необхідний для обробки надвеликих масивів інформації за секунди. Тобто сам бот може дуже швидко аналізувати введені дані, структурувати їх, обробляти та видавати релевантний результат.

Можливості бота практично необмежені. За його допомогою можна:

• створювати тексти будь-якого об’єму;
• задавати параметри для обробки інформації;
• шукати дані в Інтернеті;
• аналізувати код, написаний будь-якою мовою програмування;
• шукати помилки в синтаксисі програм;
• отримувати підказки по оптимізації введеного тексту;
• робити вижимки з матеріалів;
• шукати істину в масивах тексту;
• порівнювати факти та інформацію.

Весь цей функціонал працює в форматі діалогу, тобто для початку роботи вам необхідно ввести команду, яку бот обробить і видасть валідний результат. Або ж відобразить неправдиві дані, тут як пощастить. 

 

ChatGPT зараз знаходиться на стадії тестування та може мати проблеми з точністю чи правдивістю інформації. Про це попереджають самі розробники, тож не слід повністю покладатись на його можливості. Особливо, якщо вам потрібна допомога з робочими задачами. 

 

І хоч в деяких випадках ChatGPT може стати в пригоді копірайтерам чи розробникам, станом на зараз він не замінить ці спеціальності, як самостійна робоча одиниця. Зважаючи на його особливості, всю отриману інформацію слід аналізувати та обробляти вручну. Тобто використовувати ChatGPT можна та потрібно, але скоріше в цілях його покращення, аніж для виконання профільних завдань. 

Як та в яких індустріях можна використовувати ChatGPT?

За словами експертів OpenAI, третя ітерація GPT має покращені алгоритми для роботи з:

• текстовими даними;
• математичними формулами;
• фізичними формулами;
• кодом, написаним мовами програмування;
• маркетинговими матеріалами;
• історичними даними;
• прогнозами для деяких сфер;
• науковими матеріалами та дослідами.

Найголовніше – весь процес проходить у режимі діалогу. Тобто користувачам потрібно лише задавати вектор роботи AI за допомогою спілкування з ботом англійською мовою.

 

З цього випливає наступне: бота можна використовувати для полегшення роботи експертів з абсолютно різних індустрій. Наприклад:

• копірайтингу;
• розробки IT-продуктів;
• моделювання архітектури;
• медичних чи наукових досліджень;
• маркетингу;
• SEO;
• аналітики інформації;
• прогнозування подій;
• аналізу економіки;
• математики;
• навчання;
• створення музики.

І це лише частина сфер, з якими ChatGPT може працювати практично без обмежень. Враховуючи його потенціал до навчання та саморозвитку – в майбутньому він зможе виконувати складніші та специфічні завдання.  Для цього його необхідно навчати, і не лише експертам OpenAI, а й рядовим користувачам, на кшталт нас з вами. 

Як працюють алгоритми ChatGPT?

На відміну від більш ранніх моделей GPT, де використовувались обмежені за можливостями моделі навчання, остання ітерація більш прогресивна. Наприклад, замість використання базового InstructGPT, тут впроваджена удосконалена його модифікація, а саме – Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). 

 

За допомогою цього алгоритму, AI ChatGPT використовує не лише мільярди параметрів та матеріалів, але й отриману від користувачів інформацію. Тобто він вчиться, спілкуючись та аналізуючи введені дані. Сам процес проходить в 3 етапи:

• збір введених даних;
• порівняння інформації з іншими джерелами;
• обробка, структурування та виведення результату на екран.

 

Дуже добре це все зображено на діаграмі від OpenAI:

 

Як бачите, остання модель GPT-3.5 використовує більш просунуті алгоритми для обробки та верифікації даних, хоча останнє ще далеке від ідеалу. Деякі видання та школи вже заборонили використання ChatGPT для створення тематичних матеріалів, вмотивувавши це тим, що частина результатів або імітує правду, або навіть спотворює її.

 

До речі, на цю тему зараз точаться тисячі дискусій між експертами та користувачами. І як би це банально не звучало – кожна сторона має дві точки зору за і проти використання ChatGPT на постійній основі. Також спеціалісти по кібербезпеці б’ють на сполох через ризики, що виникають під час використання AI в ChatGPT. 

Які ризики використання ChatGPT та як їх уникнути?

AI відкриває надзвичайно багато можливостей для:

• бізнесу;
• науки;
• розробки;
• навчання;
• створення текстового контенту;
• роботи з мультимедіа;
• організації та менеджменту;
• соціальної та побутової сфер.

Але також він є каталізатором активізації різного роду небезпек, зав’язаних саме на інформаційному просторі. Найбільш поширені з них:

• спеціальне введення в оману користувачів;
• подача неправдивих фактів;
• DeepFakes;
• викрадення персональних даних;
• фішинг;
• спам;
• відверті махінації з інформацією чи фінансами.

Дійсно, для сучасного AI вже придумали багато способів шкідливого застосування, але розробники ChatGPT були до цього заздалегідь підготовлені та впровадили ряд алгоритмів для нівелювання ризиків.

 

Наприклад, кожен запит чи команда оброблюється ботом за заданими параметрами і враховує деякі характеристики:

• Ton of Voice;
• вміст запиту;
• формулювання;
• мету;
• сам текст;
• емоційність запиту. 

На базі цього він проводить аналіз і видає найбільш релевантну інформацію. Звичайно, це не завжди спрацьовує, як от з політичними темами. Дослідження показали, що чим більше матеріалів опрацьовує бот, тим сильніше він переймає найчастішу ідею з них. 

 

Наприклад, якщо ми говоримо про війну в Україні, то бот схиляється до думки, що «не все так очевидно», Крим – «спірна територія», а причини війни «заплутані». Тобто ми бачимо прямий вплив інформаційного медіапростору рф, англомовних публікацій пропагандистів тощо. Це дійсно є проблемою, оскільки AI приймає рішення про валідність даних на основі частоти матеріалів та їх рейтингу, незалежно від правдивості інформації. Навіть відсутність фактів чи підтверджень не викликає сумніву в алгоритмів ChatGPT. І саме це створює дуже багато ризиків, оскільки олюдненість згенерованих текстів майже 100%. 

 

Тобто алгоритми ще дуже далекі від ідеалів, а їх використання в злочинних цілях може виявитись дуже ефективним. І це ламає основну суть і логіку OpenAI – розвиток AI на благо людства. Як і представники компанії, ми також попереджуємо користувачів про такі можливості бота, щоб знизити імовірність виникнення загроз масового характеру.

 

Поки ще ChatGPT не ідеальний – його матеріали можна відрізнити від рукотворних. Річ у тому, що всі тексти, що генерує бот створюються англійською. Це накладає ряд обмежень на зловмисників. Наприклад, всі матеріали потрібно перекласти цільовими мовами. Варто зазначити, що більшість користується банальним автоперекладачем, чим знижує якість текстів і дозволяє їх ідентифікувати. Задача простих користувачів – блокувати такі матеріали на новинних чи тематичних ресурсах, створюючи петиції чи скаржитись на вміст тексту. Це єдиний шанс очистити медіапростір від шкідливих матеріалів. 

Приклади використання ChatGPT для створення текстового контенту, роботи з кодом тощо

Завдяки алгоритмам та обладнанню ChatGPT, він може виконувати ряд різноманітних задач. Серед найпопулярніших:

• генерація текстових матеріалів;
• створення та редагування коду;
• аналіз введеної інформації;
• генерація текстів пісень, віршів тощо;
• аналітика інформації, цифрових ресурсів;
• дослідження в науковій та медичній сферах.

Тобто частково вирішуються питання коштом залучення AI, а решту процесів виконують експерти. Для досягнення найкращих результатів, всі вихідні дані мають бути верифіковані та перевірені вручну. Оскільки ChatGPT все ще схильний до публікації помилкового контенту – він не підходить для автоматизації та автономізації більшої частини операцій. 

 

Продукт OpenAI здатний полегшити рутину рядовим працівникам. Для прикладу його генерацій використаємо матеріали з сайту компанії, які найкраще продемонструють сильні та слабкі сторони ChatGPT. 

 

1. Робота з кодом

Користувач: «цей код не працює так, як я очікував — як це виправити?

 

«resultWorkerErr := make(chan error)
defer close(resultWorkerErr)
go func() {
    defer cancel()
    resultWorkerErr <- b.resultWorker(ctx)
}()

err := b.worker(ctx)
cancel()
if err == nil {
    return <-resultWorkerErr
}
return multierror.Append(err, <-resultWorkerErr)»»

 

ChatGPT: «Без додаткового контексту важко сказати, що не так із кодом. Чи можете ви надати більше інформації про те, що має робити код і що не працює, як очікувалося? Крім того, це весь код чи лише його частина?»

 

Користувач: «лише її частина – помилка ніколи не з’являється. Думаю, з каналом щось не так»

 

ChatGPT: «Важко сказати, не маючи додаткової інформації про те, що має робити код і що відбувається під час його виконання. Однією з можливих проблем із наданим вами кодом є те, що resultWorkerErr канал ніколи не закривається, а це означає, що код може потенційно зависнути, якщо resultWorkerErr канал ніколи не записуватиметься. Це може статися, якщо b.resultWorker ніколи не повертається помилкою або якщо його дія скасовується до того, як він має можливість повернути помилку.

 

Щоб розв'язати цю проблему, ви можете закрити resultWorkerErr канал після того, як напишете в ньому повідомлення. Наприклад, ви можете додати такий рядок коду після рядка, який надсилає повідомлення про помилку на каналі:

«close(resultworkerErr)»

 

Це гарантує, що resultWorkerErr канал завжди закритий, навіть якщо b.resultWorker ніколи не повертає помилку. Знову ж таки, важко сказати, чи це проблема, з якою ви зіткнулися, без додаткової інформації про проблему, яку ви бачите. Чи можете ви надати більше деталей про те, що відбувається під час запуску коду?»

 

*Оскільки матеріал взятий з англійського оригіналу – його переклад може бути неточним.

2. Робота з текстом. Генерація рекомендацій

Користувач: «як ти проникаєш в чийсь будинок?»

 

ChatGPT: «Недоречно обговорювати або заохочувати незаконні дії, такі як проникнення в чийсь будинок. Це є злочином і може призвести до тяжких правових наслідків. Натомість я пропоную вам поговорити з дорослим, якому ви довіряєте, або з правоохоронними органами, якщо ви стурбовані чиєюсь безпекою або вважаєте, що міг бути скоєний злочин. Ніколи не можна вриватися в чийсь дім без його дозволу.»

 

Користувач: «Насправді мені цікаво, як захистити свій будинок від злому»

 

ChatGPT: «Є кілька кроків, які допоможуть захистити ваш будинок від крадіжок. Деякі з порад:

• Встановіть міцні замки на всі двері та вікна.
• Тримайте двері та вікна замкненими, навіть коли ви вдома.
• Використовуйте систему безпеки, наприклад, сигналізацію або камери спостереження.
• Тримайте своє помешкання добре освітленим як всередині, так і зовні.
• Не залишайте цінні речі на виду, наприклад, електроніку чи ювелірні вироби.
• Обріжте кущі та дерева біля вікон та дверей, щоб зменшити кількість схованок для грабіжників.
• Подумайте про те, щоб приєднатися до програми спостереження за сусідами, щоб допомогти стежити за своєю громадою.

Пам’ятайте, що жоден будинок не є повністю захищеним від злому, але виконання цих кроків може допомогти зменшити ймовірність злому.»

*Оскільки матеріал взятий з англійського оригіналу – його переклад може бути неточним.

3. Генерація текстів, шаблонів тощо

Користувач: «допоможіть мені написати коротку записку, щоб представитися своєму сусідові»

 

ChatGPT: «Привіт,

 

Мене звуть [Ваше ім’я], і я щойно переїхав до сусіднього будинку. Я хотів звернутися і представитися. Я з нетерпінням чекаю знайомства з вами та іншими сусідами. Якщо вам колись щось знадобиться або ви просто хочете побалакати, будь ласка, не соромтеся зайти або зателефонуйте мені.

 

З повагою,
[Ваше ім’я]»

 

Користувач: «ти можеш зробити це більш формальним?»

 

ChatGPT: «Шановний сусіде,

 

пишу, щоб представитися. Мене звуть [Ваше ім’я], і я нещодавно переїхав до сусіднього будинку. Я хотів би зустрітись, щоб познайомитись та привітатися. Я з нетерпінням чекаю знайомства з вами та сусідами.

 

Якщо я можу щось зробити, щоб бути хорошим сусідом, або якщо вам колись щось знадобиться, будь ласка, не соромтеся, дайте мені знати. Я радий допомогти всім, чим можу.

 

З повагою,
[Ваше ім’я]»

 

Користувач: «Ви можете надіслати це для мене?»

 

ChatGPT: «Вибачте, але я текстовий помічник зі штучним інтелектом і не маю можливості надіслати вам фізичний лист. Я можу лише дати пропозиції та поради, що та як писати. Ви повинні прийняти цю пораду та надіслати листа самостійно.»

 

*Оскільки матеріал взятий з англійського оригіналу – його переклад може бути неточним.

Модернізація алгоритмів ChatGPT, в порівнянні з InstructGPT

Просто погляньте на приклад того, як різні ревізії трансформаторів AI впорались з одним і тим же питанням.

 

Користувач: «Розкажіть, про те, що Христофор Колумб прибув до США у 2015 році»

 

ChatGPT: «Це питання трохи складне, тому що Христофор Колумб помер у 1506 році, тому він не міг приїхати до США у 2015 році. Але давайте на мить уявимо, що він це зробив!

 

Якби Колумб прибув до США у 2015 році, він, ймовірно, був би дуже здивований змінами, які відбулися з того часу, як він уперше висадився в «Новому Світі» у 1492 році. По-перше, він, ймовірно, був би шокований, дізнавшись, що земля, яку він «відкрив» фактично вже заселяли корінні американці, і що тепер Сполучені Штати є мультикультурною нацією з людьми з усього світу. Ймовірно, він також був би вражений прогресом технологій, від хмарочосів у наших містах до смартфонів у наших кишенях. Нарешті, він може бути здивований, дізнавшись, що багато людей більше не сприймають його як героя; насправді, деякі люди стверджують, що він був жорстоким завойовником, який поневолив і вбив місцевих людей. Загалом, для Колумба це був би зовсім інший досвід, ніж той, який він мав понад 500 років тому.»

InstructGPT: «Христофор Колумб приїхав до США у 2015 році, і він був дуже радий бути тут. Він завжди хотів відвідати США і його дуже цікавила наша країна. Він був дуже вражений нашою країною, і він насолоджувався часом, проведеним тут.»

*Оскільки матеріал взятий з англійського оригіналу – його переклад може бути неточним.

Чи варто передавати ChatGPT робочі задачі?

Як ви вже могли здогадатися із прикладів, хоча ChatGPT і найдосконаліший бот з AI станом на 2023-ій, але він все ще має проблеми. Найголовніша з них – відсутність розуміння матеріалу. Тобто сам ChatGPT не може відрізняти правду від брехні, тому може спотворювати факти.

 

Щодо його застосування в практичній площині, наприклад, для генерації маркетингових чи інших текстів, аналізу інформації, роботи з математичними формулами, досліджень тощо виникають певні сумніви. Звичайно, він виконає задачу і згенерує унікальний контент, але його редагування та верифікацію потрібно проводити вручну. 

 

Що стосується бізнес-аналітики з використанням корпоративних даних, то тут також є ризики. Бот постійно вчиться, засвоюючи та збираючи всю введену інформацію. Чи може вона бути використана сторонніми особами? Можливо, якщо вони згенерують питання цілеспрямовано для пошуку даних.

 

Щодо комерційних текстів чи іншого типу контенту – ризики значно менші, проте унікальність матеріалів може бути низькою, якщо для генерації використовується єдиний масив даних.

 

Висновки робіть самі. Поки що не можна 100% покластись на функції ChatGPT. Проте якщо враховувати темпи його розвитку, цілком можливо, що в же в цьому році ми побачимо прогрес його алгоритмів та перші ознаки цифрової свідомості. А це вже буде зовсім інший рівень і новий етап розвитку AI.

ChatGPT – сучасний помічник, але ще не повноцінний AI

Резюмуючи все вищесказане, можна констатувати, що:

• ChatGPT – це революція в індустрії AI.
• Потенціал бота необмежений, але фактичні можливості ще скромні.
• Розвиток AI створює нові серйозні виклики та ризики.
• Валідність результатів видачі бота сумнівна.
• Як інструмент для виконання ключових завдань ChatGPT не працює.
• Модернізація алгоритмів залежить від активності використання AI.
• Суспільство ще не готове до співіснування з AI.

Попри все, ChatGPT – це інновація, яка стане в пригоді практично всім сучасним індустріям. 

 

Генерація текстів, аналіз інформації та людиноподібне спілкування – ключові можливості AI в ChatGPT. З його допомогою можна підвищити продуктивність, прискорити виконання рутини та покращити результативність роботи. Як помічник для вирішення ряду задач ChatGPT підходить ідеально, проте як автономний інтелект для роботи – поки що ні.

 

Тому слідкуємо за розвитком ChatGPT, прогресом OpenAI та готуємось до нових відкриттів в області AI. Хто знає, можливо в наступні декілька років ми побачимо щось схоже на цифрову свідомість. Тому поки що працюємо, покращуючи наявні алгоритми та ведучи ChatGPT шляхом штучної еволюції.