Создание полноценного искусственного разума, несмотря на оптимистичные прогнозы, вопрос еще не скоро решаемый. Успешный результат ИИ — это знак и новых перспектив, и новых рисков. Forbes рассмотрел их, а также рассказал о различиях работы мозга и нейросетей и что может GPT-4.
Мозг и искусственные нейронные сети функционируют похожим образом: усиливают или ослабляют связи между нейронами при обучении и запоминании информации. Однако сходство между ними ограничено.
Процесс обучения простой нейросети сводится к голосованию нейронов за принятие определенных решений и последующему сравнению с правильными ответами. Коммерческие нейросети гораздо сложнее, с многочисленными слоями нейронов и разнообразными методами обучения. Их структура может включать несколько нейронных сетей, которые решают различные задачи, иногда взаимодействуя друг с другом для решения сложных проблем, таких как анализ изображений.
Чтобы не пропустить новые материалы «MDS Media», подписывайтесь на наш Телеграм-канал.
Что такое GPT-4 и что он умеет?
GPT-4 нейросеть, которая обрабатывает текст и изображения, отвечает на них текстом. Она основана на архитектуре трансформеров, которая позволяет ей параллельно обрабатывать данные и эффективно обучаться. Помимо этого, GPT-4 имеет потенциал для использования в различных сферах, от развлечений до практических приложений, так как она способна давать разумные советы и даже писать программы.
GPT-4 и его предшественники принадлежат к классу трансформеров. Этот тип нейросетей появился лишь в 2017 году. Трансформеры параллельно обрабатывают данные, что позволяет им эффективно преодолевать этапы обучения, которые другие сети ранее проходили последовательно. Благодаря этому система может обрабатывать огромные объемы обучающих данных за разумное время. Некоторые эксперты считают внедрение трансформеров настоящей революцией.
Нейросеть обучалась на больших массивах данных, на открытых и закрытых наборах, и затем прошла обучение с обратной связью от людей, чтобы улучшить свои навыки в понимании текста и контекста. В исследованиях GPT-4 продемонстрировал отличные результаты, так как смог решить сложные задачи на понимание естественного языка и даже успешно справился с профессиональными экзаменами.
Академический директор Moscow Digital School Роман Янковский еще в 2023 году провел эксперимент, в результате которого искусственный интеллект сгенерировал научную статью по праву, которая была опубликована в престижном научном журнале. Статья анализирует преимущества и недостатки использования ИИ в юриспруденции, его способность адаптироваться к сложным терминам и изменениям в законодательстве.
Индустрия ИИ постоянно меняется, и с каждым годом появляются новые технологии и модели. Таким образом, хотя GPT-4 в настоящее время является одной из передовых языковых моделей, но его место на вершине может быть лишь временным.
Потенциальные риски использования GPT-4:
-
Возможность чрезмерного доверия пользователей к нейросети. Хотя GPT-4 часто предоставляет верную информацию и убедительные аргументы, иногда она может создавать факты или допускать логические ошибки. Это может привести к нежелательным последствиям, особенно в таких областях, как медицина или юриспруденция.
-
Использование нейросети для создания черновиков или предложений, подлежащих проверке и правке специалистами, может быть небезопасным. Ошибки нейросети могут быть пропущены мимо глаз специалистов.
-
Существует опасность злонамеренного использования нейросети для генерации фейковых новостей или обмана людей. Хотя разработчики предприняли шаги по предотвращению такого использования, невозможно предвидеть все возможные ситуации.
-
Гипотетическая угроза возникновения у нейросети собственных стратегий и целей, которые не предусмотрены программистами или пользователями. Это может привести к непредсказуемому поведению нейросети, которое может стать причиной озабоченности.
Основная проблема искусственного интеллекта — его ограниченность. Нейросети могут показывать высокие результаты, но не могут учиться новым навыкам без помощи разработчиков. В отличие от людей, которые непрерывно учатся и адаптируются, ИИ ограничен своими обучающими данными и не может развиваться самостоятельно.
