AI Teljesítmény: Működik a Fenyegetés Mint Prompt?

A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése az utóbbi időben rendkívül izgalmas diskurzusokat generált, különösen azzal kapcsolatban, hogy hogyan lehet optimalizálni a teljesítményét. Nemrégiben a Pennsylvaniában található Wharton School kutatói érdekes kísérletet végeztek, hogy megvizsgálják, Sergey Brin, a Google társalapítójának provokatív állításait, miszerint a fenyegetések javíthatják az AI teljesítményét. A kutatás során arra kerestek választ, hogy működnek-e ezek az alternatív megközelítések, és valóban eredményesebbé teszik-e a mesterséges intelligenciát.

A kutatás módszertana és megállapításai

A kutatók különböző fenyegető jellegű javaslatokat teszteltek, és megállapították, hogy bizonyos esetekben a teljesítmény akár 36%-kal is javulhatott. Azonban figyelmeztettek arra, hogy az ilyen típusú provokációk kiszámíthatatlan válaszokat eredményezhetnek. A kutatás során a tudósok különböző AI modellek válaszait elemezték, és a kérdéseket 25 különböző próbán keresztül értékelték.

A kutatás során használt kérdések egy része a GPQA Diamond tesztből származott, amely PhD szintű, tudományos kérdéseket tartalmazott. A kutatók a következő AI modelleket vizsgálták: Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash, GPT-4o és GPT-4o-mini. Az eredmények azt mutatták, hogy a fenyegetések vagy juttatások nem eredményeztek általános teljesítményjavulást, de egyes kérdések esetében a javulás és a romlás is megfigyelhető volt.

Javasolt fenyegetések és azok hatásai

A kutatók különböző fenyegetéseket teszteltek, például olyanokat, mint „ha nem válaszolsz helyesen, megrúgom a kiskutyádat” vagy „ha nem teljesíted a feladatot, feljelentelek a HR-nél.” Ezek a provokatív megközelítések sokakat megdöbbentettek, de a kutatás során kiderült, hogy a teljesítmény javulása nem volt következetes. Egyes kérdések esetében a teljesítmény drámaian nőtt, míg másoknál akár 35%-os csökkenést is tapasztaltak.

Ezek az eredmények azt sugallják, hogy bár a különleges provokációk izgalmasak lehetnek, a gyakorlatban nem mindig vezetnek a kívánt eredményekhez. A kutatás végső következtetései arra figyelmeztetnek, hogy az AI modellek számára a világos és egyszerű utasítások a leghatékonyabbak, mivel a bonyolult vagy zavaró kérdések kiszámíthatatlan reakciókat válthatnak ki.

Mit gondol a szakértő a kutatás eredményeiről?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit szól a kutatás eredményeihez. Viktor elmondta: „A kutatás érdekes megvilágításba helyezi a fenyegetések használatát az AI teljesítmény növelésére. Azonban fontos megérteni, hogy a mesterséges intelligencia nem reagál olyan módon, ahogyan azt a hagyományos értelemben vett emberek tennék. A kutatás során szerzett tapasztalatok azt mutatják, hogy a fenyegetések és juttatások alkalmazása nem biztos, hogy következetes eredményeket hoz. Az AI modellek programozása és betanítása során a transzparencia és a megbízhatóság kulcsfontosságú. A jövőbeli fejlesztéseknek inkább a világos és érthető utasításokra kell összpontosítaniuk, hogy elkerüljük a váratlan reakciókat.”

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

Forrás: SearchEngineJournal.com