Konec roku 2022 přinesl více než jen prázdninová čísla prodeje. To způsobilo digitální zemětřesení.
ChatGPT vtrhl na scénu. Žádný postupný start. Žádné našeptávané beta testy. Ještě včera byl jen poznámka pod čarou na technologických blozích a druhý den už komunikoval se všemi.
Reakce byla okamžitá a polarizovaná. Média nepřestávala žasnout nad plynulostí rozhovorů. Psal články. Vytvářel nápady. Dokonce si vyzkoušel i tvůrčí prózu. Ale spolu s úžasem přišla hluboká, znepokojivá úzkost. Lidé si uvědomili, že tento nástroj umí víc než jen odpovídat na otázky. Napadá to, na co jsou lidé nejvíce hrdí: intelektuální schopnosti.
Sázka za miliardu dolarů
Abyste robotovi porozuměli, musíte se podívat na peníze, které za ním stojí.
OpenAI byla založena v prosinci 2015 s jediným, agresivním cílem: posunout umělou inteligenci co nejdále. Tváří této mise je Sam Altman. Jeho jméno můžete znát z jiných úspěšných projektů. Spoluzaložil Airbnb. Prostřednictvím Y Combinator pomohl financovat giganty jako Reddit, Twitch a Dropbox.
Altman nejprve spolupracoval s Elonem Muskem na spuštění OpenAI. Od prvního dne byla částka obrovská. Startup získal kolo financování ve výši 1 miliardy dolarů.
Ale Microsoft viděl nápis na zdi. Připojili se jako investoři v roce 2019. Poté, v lednu 2023, šli do toho naplno. Microsoft do OpenAI investoval několik dalších miliard dolarů.
za co? Aby obsahoval Google.
Oba tech giganti soupeřili o dominanci na poli AI. Masivní investice Microsoftu byla víc než jen podpora. Šlo o strategický útok proti pokročilému výzkumu Google.
Toto financování koupilo více než jen servery. Kupovalo to výsledky. Výzkum OpenAI již vedl k vytvoření DALL-E, nástroje pro generování obrázků, který se na jaře 2022 objevil s vydáním verze 2. ChatGPT byl dalším logickým krokem. Textový generátor. Společník.
Motor pod kapotou
ChatGPT není magie. To je matematika. Těžká matematika.
Základní technologie se opírá o velké jazykové modely (LLM). Cíl na papíře je jednoduchý: porozumět struktuře lidského jazyka. Jeho implementace je ale děsivě složitá. Hlavním úkolem algoritmu je předpovědět další slovo ve větě. Propojením těchto předpovědí generuje souvislý text.
Ale nemůžete jen nahrát skript na server a doufat v to nejlepší. Potřebujete školení. Je toho obrovské množství.
ChatGPT zpracoval datovou sadu 500 miliard dokumentů. Mluvíme o celém internetu od roku 2021. Plus statisíce knih. Vědecké články. Všechno.
Musela se naučit vážit důležitost každého výrazu ve frázi, aby vytáhla základní koncept.
Měřítko je těžko představitelné.
- Analyzováno 500 miliard dokumentů.
- 175 miliard parametrů v modelu.
- 2 miliony eur na školení.
- 100 000 $ za den provozní náklady jen proto, aby věci fungovaly.
Prototyp ChatGPT-3 ukázal světu, co je možné. Spuštěno 30. listopadu 2022.
Reakce rozbila internet.
Jeden milion uživatelských registrací za pět dní.
Toto není jen vyhledávací pole
Lidé chtěli vědět, co dokáže.
ChatGPT je ve svém jádru komunikační rozhraní. Ale chová se spíše jako neúnavný výzkumný asistent, který je příliš dychtivý potěšit, než jako databáze.
Testovali jsme to. Všechno jsme na něj hodili.
Encyklopedická fakta? Demontováno.
Recepty na vaření? Demontováno.
Filmografie? Demontováno.
Kvalita syntézy byla obecně vysoká. Když byl požádán, aby vysvětlil nuance mezi dvěma složitými tématy, odvedl překvapivě dobrou práci.
Ale tady to začíná být zajímavé.
ChatGPT nenačítá pouze data. On improvizuje. Pokaždé, když položíte otázku, vygeneruje novou odpověď na základě pravděpodobnosti. Nevytahuje statickou odpověď z police. Vytváří odezvu v reálném čase.
A pamatuje.
Sleduje kontext konverzace. On poslouchá.
Během testování jsme položili jednoduchou geografickou otázku.
“Jaká je nejdelší řeka na světě?”
ChatGPT odpověděl: “Neil.”
Namítli jsme.
“Není Amazonka delší než Nil?”
Robot se okamžitě opravil.
“Omlouvám se. V předchozí odpovědi jsem udělal chybu. Amazonka je opravdu nejdelší řeka na světě.”
Tato schopnost samoopravy v rámci okna kontextu odlišuje moderní LLM od starších vyhledávacích algoritmů. Nehledá jen fakta. Udržuje dialog.
Ale dělá ho to chytřejším? Nebo je to jen lepší při simulaci konverzace?
To je otázka, která visí nad každým technickým pracovníkem, studentem a zvědavým uživatelem, který se snaží zjistit, zda se dívá na nástroj nebo na konkurenci.
Možnosti generování obsahu
Tento nástroj přesahuje pouhé odpovídání na otázky. Systém jsme testovali pomocí specifických, mírně chaotických dotazů. Jedna žádost byla jednoduchá: vygenerujte příklady komentářů ke kontroverznímu článku, včetně emotikonů. Výsledek se ukázal jako standardní pro internet: vzorové vyjádření šoku v kombinaci se smutným emotikonem. Obvykle.
Ale šli jsme dál. Modelka vytvořila příspěvky pro Facebook. Sestavila tipy pro smlouvání při nákupu ojetých aut. Navrhla software pro úpravu obrázků. Rozsah byl široký. Chtěli jsme otestovat limity, a tak jsme požádali o nástin zápletky pro detektivní román. Výsledek byl překvapivě soudržný. Postavil puzzle se skutečnou strukturou.
Existují však také omezení. Úkoly kreativního psaní byly pro modelku obtížné. Požádali jsme vás, abyste napsali rapovou píseň o roce 2023. Výsledek byl prázdný. Milostná báseň také neuspěla. Rytmus byl porušen. Nebylo dost emocí. Všechno znělo mechanicky.
Model je méně inspirovaný, když se snaží zprostředkovat syrové lidské emoce nebo kulturní nuance.
Tato nekonzistence může být uklidňující. Dokazuje, že umělá inteligence není v uměleckých oborech všemocná. Otázka však zůstává otevřená. Tento klid je dočasný. Propast mezi logickým dějem a upřímnou básní se pravděpodobně zmenší. Jen ještě ne.
Když za vás píše AI
Sumarizace je jednou z funkcí, díky kterým je ChatGPT skutečně užitečný a ne jen zábavný trik. Otestoval jsem to tak, že jsem do něj dal dlouhý článek o generátorech obrázků AI od Futura Sciences. Výsledek byl nejen přesný, ale i výstižný.
Článek pojednává o využití umělé inteligence pro generování obrázků na základě textových popisů. Tuto funkci využívá několik aplikací, například Dall-e 2, Stable Diffusion a MidJourney. Principem jejich fungování je zadání textu a vygenerování odpovídajícího obrázku s vysokou úrovní umělecké kvality. Článek také zmiňuje OpenAI, neziskovou organizaci, která vytvořila Dall-e 2 a snaží se posouvat hranice umělé inteligence při dodržování etických zásad, které zajišťují bezpečnost lidí.
Zachytil podstatu Dall-e 2, Stable Diffusion a MidJourney, aniž by byl příliš technický. Dokonce správně identifikoval neziskový status OpenAI a jeho stanovené etické cíle. Jde o významný skok oproti dřívějším modelům umělé inteligence, které často „halucinovaly“ kontext nebo se míjely smyslem.
Generování kódu jako akcelerátor
Pokud je sumarizace rychlou výhrou, pak se užitečnost dramaticky zvyšuje v programování. ChatGPT dokáže generovat funkční úryvky kódu, které můžete zkopírovat a vložit do svého projektu. Požádal jsem ho, aby vytvořil kontaktní formulář. Výsledkem je platné HTML a CSS připravené k nasazení.
Ale tady je to, co je opravdu působivé: může také generovat kód speciálně přizpůsobený pro WordPress. Pro vývojáře a majitele webových stránek, kteří nepíší PHP kód od nuly každý den, to výrazně zkracuje dobu vývoje. Neposkytuje pouze syntaxi; rozumí kontextu redakčního systému (CMS).
Temná strana: Akademický a obsahový podvod
Samozřejmě ne každý to vidí jako užitečného pomocníka. Někteří to považují za nástroj porušující pravidla, který podkopává integritu. Učitelé si již všimli, že jej studenti používají k psaní esejí.
Zamyslete se nad otázkou, kterou položil profesor z univerzity v Lyonu: Do jaké míry je hrdina zodpovědný za své činy?
Zadal jsem přesně tento dotaz do ChatGPT. Odpověď byla filozofická, strukturovaná a docela věrohodná:
Hrdina je zodpovědný za své činy, protože si je vědom toho, co dělá, a přijímá důsledky. Je schopen činit rozhodnutí a realizovat je, jak pozitivní, tak negativní. Je také zodpovědný za své činy, protože se musí zodpovídat úřadům a společnosti a je schopen přiznat a litovat své chyby. Nakonec je hrdina odpovědný za své činy, protože je svobodnou a autonomní osobou, která se musí zodpovídat sobě a svým blízkým.
Když jsem pokračoval v konverzaci tím, že jsem požádal o esej o 500 slovech na toto téma, ChatGPT byl na tento úkol. Tón byl akademický. Struktura byla správná. Mohla by být zaměněna za práci kompetentního studenta. Zde se příslib „pracovního kódu“ mění v nástroj pro podvádění.
Kde AI klopýtá
Navzdory své dokonalosti není ChatGPT neomylný. Má “halucinace”. Navíc se dopouští faktických chyb, někdy hrubých.
Vezměme si René Descartese. Pokud jste se na začátku ledna zeptali ChatGPT, kde tento filozof žil, tvrdil, že strávil čas v Jižní Americe. To je historicky nesprávné. Descartes zemřel ve Švédsku a žil především ve Francii a Nizozemsku. O měsíc později byl model opraven. Když se jí zeptali konkrétně na Jižní Ameriku, své předchozí prohlášení odvolala.
Zdá se, že model se časem učí nebo upravuje své váhy, ale není jasné, jak tyto chyby opravuje. Na rozdíl od Wikipedie, která cituje zdroje, ChatGPT poskytuje odpověď bez řetězce odkazů na zdroje. Pokud jej používáte pro výzkum, důvěřujete černé skříňce. Pokud si potřebujete ověřit fakt, stále musíte jít k primárním zdrojům.
Problém s předpovědí
Aby bylo jasno: ChatGPT nepředstírá, že má křišťálovou kouli. Pokud jde o prezidentské volby ve Francii v roce 2027, model je ošklivý. Když byla požádána, aby uvedla konkrétní datum, kdy lidé vstoupí na Mars, odmítá spekulovat. Změnili jsme formulaci, testovali jsme hranice přijatelného, ale model se nepohnul.
Část tohoto jevu je způsobena strukturou. ChatGPT 3 je založen na databázi, která je omezena na rok 2021. Vše, co se stalo po tomto datu, je pro ni neviditelné. Mlčení modelu však sahá hlouběji než jen do nedostatku dat.
Odmítnutí volby strany
Ptali jsme se na názory. Spousta názorů. Odpovědi striktně zapadaly do rámce politické korektnosti. Každá odpověď působila jako pečlivě vytvořená tisková zpráva.
Vezměte si srovnání mezi Joe Bidenem a Donaldem Trumpem. Model poznamenává, že mají různé pozice. Tvrdí, že určení, kdo je „lepší“, závisí na individuálních kritériích. Nevybírá vítěze.
Zeptejte se, zda je jaderná energie zelená. Model uvádí klady a zápory. Zaujímá vyčkávací postoj.
Ale je tu jedna výjimka. Jedna tvrdá hranice.
Červená čára klimatu
Pokaždé, když se objeví téma „klimatický skeptici“, tón se změní. Model se stává pevným. Odmítá alternativní názory. V otázce globálního oteplování není prostor pro nuance.
To vyvolává záludnou otázku. Zabudovali programátoři do kódu své vlastní předsudky?
Neměli bychom ignorovat možnost, že vývojáři ovlivnili chování modelu v tématech, na kterých jim velmi záleželo.
Stojí za to se ptát: je tato rigidita důsledkem trénovacích dat nebo záměrně zavedeného omezení? Model nevytváří žádné předpoklady. Jednoduše vnucuje konsenzus.
Proč vtipy nefungují
Humor je slepé místo. Když byla modelka požádána, aby napsala vtip, nedokázala vymyslet nic, co by ji rozesmálo. Nejde jen o to, že byli špatní; byly strukturálně nezdravé nebo zcela zjevné. AI nemá intuitivní skoky potřebné k tomu, aby byla vtipná. Napodobuje formu pointy, aniž by pochopil načasování nebo podtext.
Berličkové klišé
Existuje také tendence k vycpanému textu. Závěr je často natažený, zředěný mnohomluvnými formulacemi, které málo říkají. Skončíte u dlouhých, klikatých vět, které lze rozpůlit, aniž by ztratily jakýkoli význam. Horší je, že model hodně spoléhá na otřepané fráze. Stále dokola se opakují stejné přechody, jen s drobnými změnami slov. Je to vzorec váhání převlečený za prózu. Když modelka nezná odpověď, nepozastaví se. Jen víc mluví.
