În noiembrie 2022, lumea a întâlnit pentru prima dată și a început să interacționeze cu un sistem de inteligență artificială atât de sofisticat, încât era greu de crezut că nu se află în spatele răspunsurilor o persoană. Desigur, vorbim despre ChatGPT.
Cu toate acestea, ChatGPT nu a apărut de nicăieri. Acesta provine din cercetările în inteligența artificială inspirate de creierul uman și de sinapsele dintre neuroni. Strămoșul ChatGPT este “Perceptron”, un algoritm publicat în 1943, cu prima implementare la Cornell Aeronautical Laboratory în 1958. De-a lungul anilor, cercetarea AI a produs versiuni mai complexe ale Perceptronului, evoluând în cele din urmă în binecunoscutele rețele neuronale artificiale.
Până în 2022, informaticienii dezbăteau cum ar trebui implementate sistemele de inteligență artificială. Rețelele neuronale nu au livrat inițial așa cum se aștepta, în primul rând din cauza lipsei de date și a puterii de calcul scăzute. Cu toate acestea, apariția internetului și a tehnologiilor Big Data, care au avut ca scop stocarea și procesarea unor cantități mari de date disponibile public pe internet și deținute de companii, a marcat un punct de cotitură. Abundența de date și creșterea continuă a puterii de procesare au permis informaticienilor să dezvolte algoritmi predictivi extrem de precisi prin “antrenarea” rețelelor neuronale artificiale, care au început să arate rezultate promițătoare.
Treptat, a devenit evident că, pe măsură ce volumul de date de antrenament și numărul de sinapse din rețelele neuronale au crescut, la fel a crescut și gama de probleme care puteau fi rezolvate. Volumul de date a crescut pentru a cuprinde “toate textele, imaginile, sunetele și videoclipurile disponibile pe internet”, iar numărul de parametri (conexiuni) într-o rețea neuronală artificială a ajuns la zeci sau chiar sute de miliarde. Inventarea tehnicii GPT (Generative Pretrained Transformers) în 2018 de către Google a creat sisteme care puteau vorbi și înțelege profund limbile umane, cunoscute sub numele de modele lingvistice mari (LLM). Deși Google nu și-a dat seama imediat de importanța GPT, conducând o altă companie, OpenAI, să dezvolte ChatGPT, ulterior Google și alte companii au investit în cele din urmă miliarde pentru a ajunge din urmă OpenAI. Astăzi, există o selecție largă de modele AI competitive.
Pentru prima dată în istoria omenirii, avem mașini care demonstrează o formă de gândire și înțelegere logică. Bineînțeles, omenirea s-a împărțit în tabere: cei care cred că acestea sunt doar mașini imitative care nu servesc niciun scop util, numindu-le papagali statistici, și alții care cred că suntem pe punctul de a crea o super-inteligență care ne poate domina sau ne poate servi perfect.
Realitatea se află undeva la mijloc. Într-adevăr, avem instrumente puternice care cu siguranță ne vor schimba lumea mai mult decât au făcut-o internetul și smartphone-urile. Cu toate acestea, cel puțin deocamdată, aceste instrumente nu au conștiință sau scop dincolo de a răspunde la întrebările noastre, un cuvânt la un moment dat.
O întrebare foarte rezonabilă este cum această tehnologie va schimba locul de muncă. Deși este prea devreme pentru a cunoaște amploarea completă a impactului acestei tehnologii sau rolul viitorilor lucrători, avem indicii puternice despre modul în care cei care lucrează vor fi afectați în viitorul apropiat. Aceste indicații provin dintr-o situație întâlnită de oricine a interacționat cu un LLM precum ChatGPT. Când aceste modele nu știu la ce să răspundă, uneori oferă informații false – ceea ce informaticienii numesc halucinații.
Modul în care gestionăm halucinațiile într-un model seamănă cu modul în care companiile încearcă să elimine eroarea umană sau supravegherea. Prima metodă implică oferirea de instrucțiuni angajaților, mai ales în cazuri dificile, unde aceștia pot fi încurajați să-și planifice pașii înainte de a continua sau de a se concentra pe ceva anume. În mod similar, le dăm instrucțiuni modelelor, spunându-le adesea să se gândească la pașii logici pe care îi vor face înainte de a răspunde. Cu toate acestea, acest lucru nu este suficient. La fel cum un angajat bine pregătit nu poate face toate lucrările, companiile își specializează angajații – unii se ocupă de finanțe, alții se concentrează pe vânzări, iar alții pe infrastructură.
Același lucru este valabil și pentru AI. Companiile nu se vor baza pe un singur ChatGPT mare pentru a face toate sarcinile, ci vor implementa aplicații AI specializate (AI Agents) pentru a gestiona sarcini specifice. În cele din urmă, chiar și angajații specializați fac greșeli, deci pentru prevenire companiile creează departamente cu ierarhii, unde unii angajați supraveghează și coordonează munca altora. Aceasta este, de asemenea, cea mai bună rețetă pentru reducerea drastică a halucinațiilor (erori) pe care le-ar putea produce un model AI.
Creăm departamente virtuale cu agenți AI care au roluri diferite și comunică între ei în limba oficială a companiei (de exemplu, engleză, greacă). Unii agenți AI își asumă rolul de inspector, revizuind răspunsurile altora pentru inexactități. Deoarece angajații virtuali vorbesc în limbaj uman, includem și oameni reali în aceste departamente virtuale pentru a ajuta agenții AI acolo unde este necesar, asigurându-ne că toate inexactitățile sunt eliminate.
Privind modul în care sunt abordate halucinațiile, ne putem imagina că, cel puțin în viitorul apropiat, angajații vor lucra în departamente virtuale, colaborând cu agenți AI în engleză, română sau oricare ar fi limba oficială a companiei. Rolul lor va fi de supraveghere și corectiv. Ei vor putea interveni în funcționarea unui agent AI și îl vor ghida prin dialog pentru a-și îndeplini sarcina corect. De asemenea, vor fi responsabili pentru modificarea instrucțiunilor modelului pentru a răspunde noilor nevoi din cadrul departamentului virtual. În cele din urmă, un posibil rol pentru oameni va fi evaluarea continuă a răspunsurilor modelului pentru a utiliza aceste evaluări pentru formarea ulterioară.
Prin urmare, se pare că oamenii au încă un rol valoros în noul mediu de lucru creat de AI, unde sarcinile repetitive vor fi îndeplinite de angajați virtuali, care vor fi, totuși, monitorizați de oameni reali.
de Spyros Sakellariou, Group Director for AI and Data Analytics la AUSTRIACARD Holdings
