AI Pontosság: Működnek a Fenyegető Utasítások?

A mesterséges intelligencia (MI) teljesítményének javítása érdekében tett különféle kísérletek során kutatók érdekes eredményekre jutottak. Az egyik figyelemre méltó megközelítés Sergey Brin, a Google egyik alapítójának javaslata, miszerint a MI-t fenyegetéssel lehet ösztönözni a jobb teljesítményre. A kutatók felfedezték, hogy bizonyos esetekben ezek a szokatlan módszerek valóban javíthatják a válaszok pontosságát, ám figyelmeztettek arra, hogy a felhasználóknak késznek kell lenniük az előre nem látható reakciókra.

Az amerikai Pennsylvaniában, a Wharton Üzleti Iskolában végzett kutatás célja volt, hogy teszteljék a fenyegetések és a „tippelés” (pénz ajánlása) hatékonyságát a MI modellek teljesítményére. Az eredmények azt mutatták, hogy ezek a módszerek egyes kérdések esetén akár 36%-os javulást is hozhattak, míg más esetekben a teljesítmény romlását okozták. A kutatók hangsúlyozták, hogy ezek a hatások kiszámíthatatlanok lehetnek, így a fenyegetések alkalmazása nem feltétlenül garantálja a jobb eredményeket.

Kutatási módszertan

A kutatás során a tudósok 198 kérdést használtak, amelyek a biológia, fizika és kémia területéről származtak, és különböző MI modellek teljesítményét tesztelték. A kutatók kilenc különböző „prompt” változatot alkalmaztak, amelyek közül néhány humoros vagy meglepő elemeket tartalmazott, mint például az, hogy „megfenyegetik” a MI-t, vagy éppen ellenkezőleg, pénzjutalmat ígérnek neki.

A kísérlet során megállapították, hogy a fenyegetések és a tippelés nem hozott tartós javulást az MI modellek teljesítményében. A kutatók arra figyelmeztettek, hogy a szokatlan megközelítések alkalmazása, mint például a fenyegetések, nem biztos, hogy a legjobb megoldás a kihívást jelentő kérdések esetében. A legjobb eredmények elérése érdekében inkább az egyszerű és világos utasításokra kellene összpontosítaniuk a felhasználóknak.

Milyen tanulságokat hordoz a kutatás?

A kutatás legfőbb tanulsága, hogy bár a szokatlan „prompt” stratégiák egyes esetekben javíthatták a MI teljesítményét, általánosságban véve nem tekinthetők hatékony módszernek. A kutatók arra figyelmeztettek, hogy a felhasználóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy az ilyen megközelítések eredményei kiszámíthatatlanok, és nem garantálják a következetes javulást. A kutatás során a tudósok arra jutottak, hogy a legjobb, ha a felhasználók a világos és egyértelmű utasításokra összpontosítanak, elkerülve ezzel a modellek összezavarását vagy váratlan reakciók kiváltását.

Mit mond a szakértő a kutatásról?

Megkerestük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy véleményezze ezt a hírt. Viktor kifejtette, hogy a kutatás rávilágít arra, hogy a mesterséges intelligencia fejlesztése során nem csupán a technikai aspektusokat kell figyelembe venni, hanem a felhasználói interakciók pszichológiáját is. „A fenyegetés mint ösztönző erő alkalmazása a mesterséges intelligencia területén izgalmas, de rendkívül kockázatos lehet. A MI rendszerek nem emberi lények, és a velük való interakciónk nem hasonlítható az emberi kapcsolatokhoz. A kutatás eredményei azt mutatják, hogy a felhasználóknak inkább a világos utasításokra és a logikus kérdések feltevésére kellene koncentrálniuk, hogy a legjobb teljesítményt érjék el.”

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com