To co obecnie dzieje się na świecie, zwłaszcza w jego cyfrowej wersji, to zachwyt nad fenomenem ChatGPT. Nie wiadomo ile dokładnie dokonuje się na dobę sesji z ChatGPT. W 2023 firma OpenAI chwaliła się, że ich ChatGPT miał 100 mln aktywnych użytkowników tygodniowo. Do tego korzystało z niego ponad 92% firm z listy Fortune 500 wobec 80% jakie podano w sierpniu 2023 roku. Dokąd nas to wszystko zaprowadzi?
Poniżej jeden z głosów w ważnej dyskusji ...
W naszym społeczeństwie szybko pojawiają się nowe typy ludzi. AIdiots są teraz wykuwani, jak orkowie w fabryce Sarumana.
AIdiot-nowy człowiek "wykuty" przez AI. Obrazek został wygenerowany przez AI. CreatedbyAI.
Naprawdę łatwo jest stać się Aidiotą. Po prostu używaj ChatGPT do wszystkiego. Potrzebujesz odpowiedzi? Zapytaj ChatGPT. Potrzebujesz fragmentu kodu? Potrzebujesz pomysłu, co zrobić na śniadanie? Potrzebujesz tekstu, podsumowania, listy czegokolwiek? Potrzebujesz rozwiązać jakąś pracę domową z dowolnego przedmiotu? Zapytaj ChatGPT. Kopiuj i wklej odpowiedź bez czytania, nawet czytając ją raz.
Ludzki mózg ma wiele możliwości. Kiedy pierwsi ludzie zeszli z drzew i stworzyli złożone społeczeństwo, aby przetrwać w surowym, wrogim i śmiercionośnym środowisku, ich mózgi uległy reorganizacji. Części odpowiedzialne za pamięć krótkotrwałą i wzrok zaczęły przejmować nową odpowiedzialność za słuch i rozumienie oraz myślenie abstrakcyjne. Te nowe umiejętności były potrzebne, aby rozumieć sygnały od członków stada oraz być kreatywnym i zdolnym do uczenia się umiejętności przetrwania. Pozwoliło to później na tworzenie narzędzi i broni.
Ten sam proces zajdzie szybko z twoim mózgiem, kiedy przestaniesz ćwiczyć go z myśleniem. Nie mówię o ewolucji, o milionach lat. Mówię o miesiącach.
Przed erą Aidiotyzmu, kiedy chciałeś znaleźć zrobione fakty, korzystałeś z wyszukiwarek. Dali ci nie tylko kontekst, wyjaśnienie, rysunki i zdjęcia. Często dawali ci różne perspektywy.
Nie tak aktualne czaty. Dają ci jedną, poprawną odpowiedź. Co jest halucynacją dość często. Uzyskanie jednej odpowiedzi jest szkodliwe dla twojego mózgu. Stanie się to cofnięciem. Niećwiczone neurony będą bezczynne, nie będą potrzebowały energii, a nasze ciało stanie się mniej zwinne. Mniejsze zapotrzebowanie na energię? Wielki! Mogę odpocząć. Nie musisz szukać nowego źródła energii.
Przyznaję, że ChatGPT jest w stanie odpowiedzieć dyskusją, udzielając więcej niż jednej odpowiedzi i dyskutując, która z nich jest ważna. Spróbuj zapytać, czy Ziemia jest płaska. Zazwyczaj tylko jedna odpowiedź jest wskazywana jako poprawna z naukowego punktu widzenia.
Jeśli na wszystkie pytania odpowiemy szybko i jednoznacznie, nasza siła psychiczna spadnie. Jak sportowiec, który przestał biegać. Kiedy mózg upadnie, wszystko się zawali.
Staniesz się Aidiotą, który przytula koty na ekranie smartfona i prosi ChatGPT o wszystko. W końcu przestaniesz pytać. Nie będziesz potrzebował żadnych odpowiedzi.
Sytuacja staje się ekstraordynaryjna. Każdy, kto miał styczność kiedykolwiek z ChatGPT uległ jego urokowi. Wydaje się, że nie ma już odwrotu od tego typu technologii - to prawda. Cały świat probuje nadążyć za technologią, która zaczyna nam się wymykać z pod kontroli. Wielkie Modele Językowe (LLM) mają coraz więcej do zaoferowania (zobacz link). Problemy mamy jeszcze z wykonywaniem Promptów. Komunikacja z ChatGPT polega na tworzeniu tzw. promptów, czyli specjalnie skonstruowanych zapytań. Jakość odpowiedzi zależy od tego na ile dobry jest prompt.
Liczy się co? Czy dobry prompt, czy raczej dobra odpowiedź ChatGPT? Kiedyś można była otrzymać za pomocą wyszukiwarki (Google) odpowiedź nie tak precyzyjną jak za pomocą ChatGPT. Odpowiedź otrzymana z wyszukiwarki Google dawała nam możliwość wyboru, wykonania procesu myślenia i analizy nad kilkoma propozycjami, jakie zostały zaoferowane przez Wyszukiwarkę Google. Dzisiaj, ChatGPT serwuje nam jedyną, "słuszną" interpretację tego czego poszukujemy.
GPT-4, najnowsza generacja modeli GPT, została udostępniona 14 marca 2023 roku. Nowszy model charakteryzuje się o 82% niższym prawdopodobieństwem udzielenia odpowiedzi na żądania użytkowników dotyczących treści niedozwolonych oraz o 40% większym prawdopodobieństwem przedstawienia odpowiedzi zgodnych z faktami w porównaniu z modelem GPT-3.5
Tego typu podejście powoduje, że wyłącza nam się myślenie. Nasze zdolności kreatywnego myślenia, niestety tracimy wraz z bezrefleksyjnym użytkowaniem ChatGPT. Czy nasza świadomość została pogrzebana wraz z nadejściem ery chatbotów?
What is AI-steroid (#AI-steroid)? Here comes a new #tag - #AI-steroid. Many people are concerned about AI (Artificial intelligence), you can see this especially in Google's query results. Information on AI is increasing. There have been many comments that glorify AI, as well as you can also find many opinions and examples that describe negative feelings towards AI. We are unable to say anything about where AI will lead us. We only know one thing. The world likes AI and we are not in a position to stop it. See the link.
AI-steroid Imminent Hit. Author: Tom Wawer. #AI-steroid
We are trying to show how relations in the labor market will change, at the same time we wanted to emphasize the importance of using AI. So will the implementation of AI-based solutions introduce another revolution? The AI revolution has already begun. Those who haven't yet realized that AI has taken over some of our skills may be surprised - in the extreme, they will have to change their jobs, or change their work life habits. The changes are moving very fast - too fast. That's why we are trying to describe it. Good luck …
Artificial Intelligence is used, among other things, is to analyze data and then to recommend the best solution that can be found at any given time. These types of activities are designed to enhance our operations and increase efficiency. In colloquial terms, it is often used in the context of “true artificial intelligence.” In computer science and cognitive science, it also means the creation of models and programs that simulate at least partially intelligent behavior. Artificial intelligence is also a subject of consideration in philosophy (philosophy of artificial intelligence) and a subject of interest in the social sciences.
What can AI. Artificial Intelligence (AI) refers to the development of computer systems of performing tasks that require human intelligence. AI aids, in processing amounts of data identifying patterns and making decisions based on the collected information. This can be achieved through techniques like Machine Learning, Natural Language Processing, Computer Vision and Robotics. AI encompasses a range of abilities including learning, reasoning, perception, problem solving, data analysis and language comprehension. The ultimate goal of AI is to create machines that can emulate capabilities and carry out diverse tasks, with enhanced efficiency and precision. The field of AI holds potential to revolutionize aspects of our daily lives.
The study of mechanical or "formal" reasoning began with philosophers and mathematicians in antiquity. The study of logic led directly to Alan Turing's theory of computation, which suggested that a machine, by shuffling symbols as simple as "0" and "1", could simulate any conceivable form of mathematical reasoning. This, along with concurrent discoveries in cybernetics, information theory and neurobiology, led researchers to consider the possibility of building an "electronic brain". They developed several areas of research that would become part of AI, such as McCullouch and Pitts design for "artificial neurons" in 1943, and Turing's influential 1950 paper 'Computing Machinery and Intelligence', which introduced the Turing test and showed that "machine intelligence" was plausible.
The field of AI research was founded at a workshop at Dartmouth College in 1956. The attendees became the leaders of AI research in the 1960s. They and their students produced programs that the press described as "astonishing": computers were learning checkers strategies, solving word problems in algebra, proving logical theorems and speaking English. Artificial intelligence laboratories were set up at a number of British and U.S. universities in the latter 1950s and early 1960s.
Researchers in the 1960s and the 1970s were convinced that their methods would eventually succeed in creating a machine with general intelligence and considered this the goal of their field. In 1965 Herbert Simon predicted, "machines will be capable, within twenty years, of doing any work a man can do". In 1967 Marvin Minsky agreed, writing that "within a generation ... the problem of creating 'artificial intelligence' will substantially be solved".
They had, however, underestimated the difficulty of the problem. In 1974, both the U.S. and British governments cut off exploratory research in response to the criticism of Sir James Lighthill and ongoing pressure from the U.S. Congress to fund more productive projects. Minsky's and Papert's book Perceptrons was understood as proving that artificial neural networks would never be useful for solving real-world tasks, thus discrediting the approach altogether. The "AI winter", a period when obtaining funding for AI projects was difficult, followed.
In the early 1980s, AI research was revived by the commercial success of expert systems, a form of AI program that simulated the knowledge and analytical skills of human experts. By 1985, the market for AI had reached over a billion dollars. At the same time, Japan's fifth generation computer project inspired the U.S. and British governments to restore funding for academic research. However, beginning with the collapse of the Lisp Machine market in 1987, AI once again fell into disrepute, and a second, longer-lasting winter began.
Deep learning began to dominate industry benchmarks in 2012 and was adopted throughout the field. For many specific tasks, other methods were abandoned. Deep learning's success was based on both hardware improvements (faster computers, graphics processing units, cloud computing) and access to large amounts of data (including curated datasets, such as ImageNet). Deep learning's success led to an enormous increase in interest and funding in AI. The amount of machine learning research (measured by total publications) increased by 50% in the years 2015–2019.
In the late teens and early 2020s, AGI companies began to deliver programs that created enormous interest. In 2015, AlphaGo, developed by DeepMind, beat the world champion Go player. The program was taught only the rules of the game and developed strategy by itself. GPT-3 is a large language model that was released in 2020 by OpenAI and is capable of generating high-quality human-like text.
These programs, and others, inspired an aggressive AI boom, where large companies began investing billions in AI research. According to AI Impacts, about $50 billion annually was invested in "AI" around 2022 in the U.S. alone and about 20% of the new U.S. Computer Science PhD graduates have specialized in "AI". About 800,000 "AI"-related U.S. job openings existed in 2022.
Artificial Intelligence (AI) will change existing approaches to creation. What can AI do? Well, the authors of the ToE blog conducted a certain experiment, the results of which have been published in previous posts (link1 and link2). This experiment shows the effects of Artificial Intelligence support in the process of creating documents - in particular, Scientific literature, popular science articles and perhaps textbooks, books and other publications.
The experiment consisted of preparing assumptions for a popular science article. These assumptions were the input for ChatGPT, which, on this basis, generated content support for the popular science article, taking into account the appropriate structure of the document. Of course, the whole thing was closely supervised by the author, but the time required to write this article was reduced to an absolute minimum.
First, a “draft” of the article was proposed and sent to OpenAI's ChatGPT - the “draft” was included in the article in link1. Then, ChatGPT generated the content of the article draft. The article was revised during the subsequent query (prompts). The fruit of these procedures is the final version of the article presented in link2. It turns out that such solutions as ChatGPT can significantly affect many areas of conceptual work. We encourage you to examine the contents of both articles (link1 and link2).
The link2 article was therefore prepared with the support of AI. This article has been tagged with #tag - #CreatedbyAI to indicate that the content in it was generated by ChatGPT. This means that now our article writing process will be shortened quite significantly. So the possibilities in the area of content creation - content that we can publish online and beyond - are increasing.
ChatGPT is able to write an essay for us, make a presentation, find a piece of code that will be optimal for our designed software. Some solutions of this type are able to do graphic design or compose music for a computer game. In a word - Artificial Intelligence also enters the domain of Art - something that was the exclusive Attribute of Man. Art distinguished nations, cultures, gave solace to the senses, emotions, or stimulated them.
It seems that now, with the help of Artificial Intelligence, anyone can be a designer, composer, writer, or any other creator in the field of Art. Ok. It can be argued that this is a kind of New Challenge, a certain proposal for Humanity - a new quality, New Challenges. And the consequences? If man gives up all areas of his life - even those areas that constitute his humanity, then what will distinguish us in nature from the Reality around us - the digital Reality?
