ChatGPT: インターネットを席巻する AI ボット
オンラインで検索してこのブログにたどり着いた方は、人工知能 (別名 AI) のおかげでここにたどり着いた可能性があります。 AI は私たちの生活のさまざまな側面に存在します。画像生成ツールからオンラインの仮想アシスタント、さらには作物の種まきと刈り取りの時期を農家に伝えるシステムにまで及びます。
ただし、ゲームには新しいプレイヤーがいます: ChatGPT.
OpenAI によって開発された ChatGPT は、人間のような会話を保持し、間違いを認め、その場で学習し、誤った仮定を修正し、このような記事を書くことさえできる AI ツールです。 によって共同設立されました。 イーロン·マスク、および 2022 年 XNUMX 月にリリースされました。発売から XNUMX 日以内に、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 XNUMX 万人以上のユーザーを生み出しました。
この記事では、ChatGPT とは何か、そして ChatGPT がどのようにインターネットを混乱させているかについて説明します。
この記事は、何十億もの特許および非特許データ ポイントを接続する AI を活用したディスカバリー プロダクトを使用してキュレーションされました。 必要なテクノロジーの洞察と競争力のある情報を入手してください。
ChatGPTとは?
この質問に答えるために、ソース自体に行きました:
「ChatGPT は OpenAI によって開発された言語モデルです。 人間が生成したテキストの大規模なデータセットでトレーニングされており、人間のようなテキストの生成、質問への回答、テキストの要約など、さまざまな言語タスクに合わせて微調整できます。 GPT (Generative Pre-trained Transformer) アーキテクチャに基づいており、自然言語処理アプリケーションで使用するように設計されています。」
簡単に言えば、ChatGPT に質問したり、タスクを与えたりすることができます。 あなたの指示に基づいて、フィードバックを提供し、タスクを完了し (可能であれば — 下の画像を参照してください)、テキストを書き直し、質問に答えます。
結果に満足できない場合は、いつでも再試行するように依頼できます。
人間のようなチャットボットの歴史
史上初のチャットボット、 エリザは、1960 年代にマサチューセッツ工科大学のジョセフ ワイゼンバウム教授によって開発されました。 このプログラムは、人間の会話を模倣し、人間の入力 (質問やフレーズなど) と可能なスクリプト化された応答のリストを組み合わせるように設計されています。 当時、このプログラムは、自然言語処理 (NLP) と不自然な知性における大きな飛躍を表していました。
Weizenbaum のモデルに基づいて、チャットボットの作成者は、より人間らしいやり取りを作成することを目指しました。 時間の経過とともに、チャットボットは開発および進歩し、最終的に Web 4.0 の出現と、機械がコンテキストを理解する能力につながりました。 その結果、チャットボットが広く使用されるようになり、Apple の Siri、Amazon の Alexa、Microsoft の Cortana など、メッセンジャー、Web サイト、ソーシャル メディアなどのさまざまなプラットフォームでさまざまな形で利用できるようになりました。
ChatGPTの可能性
近年の AI 技術の大幅な進歩にもかかわらず、その信頼性と実用性については依然として懸念があります。 AI は自動運転車のようなタスクを実行できますが、絶対確実というわけではなく、間違いを犯す可能性があります。 同様に、AI は病気の診断を支援できますが、常に正確であるとは限りません。 さらに、AI はクエリに対して役立つ応答を返すことができますが、一見捏造されたような答えを返すこともあります。 これらの制限が、AI の機能に懐疑的な人がいる理由です。
AI には限界がありますが、AI の将来の可能性について楽観的な見方をする人は少なくありません。 特に ChatGPT は、コンテンツ、検索、芸術的な AI アプリケーションの分野で大きな進歩を遂げており、スタンフォード大学、MIT、Uber、ハーバード、Meta などの著名な研究機関の注目を集めています。
ChatGPT の世界を深く掘り下げて、私たちは尋ねなければなりません: このモデルは転換点ですか?
私たちの観点からは、AI 研究の重要な分野であるチャットボットと GPT-3 が組み合わされているため、これは「完璧な嵐」を表しています。 これらのテクノロジーを組み合わせることで、ChatGPT を使用すると、ユーザーは人間のようなコンテンツや応答を生成したり、オンデマンドでコンピューター コードを作成したりできます。 これは、最先端の AI の進歩の完璧な組み合わせであり、エキサイティングな新しい可能性につながる可能性があります。
しかし、混乱はそれだけにとどまりません。
人間よりも速くタスクを実行できる AI ツールは ChatGPT だけではありません。 同じく OpenAI によって開発された DALL-E は、AI によって作成された画像を生成します。 これらの AI 画像がどれほど印象的であるかについてのコンテキストを提供するために、同様のツールによる XNUMX つの作品が 2022 コロラド ステート フェアの年次アート コンペティション.
ジェイソン M. アレンは、テキスト行を非常にリアルな画像に変換できる Midjourney と呼ばれる AI プログラムを使用して、アート コンペティションへの提出物を作成しました。 彼は AI の助けを借りましたが、アレンは作品の微調整と完成にかなりの時間を費やす必要があり、約 80 時間かかりました。 このように AI を使用すると、退屈な実行プロセスに行き詰まるのではなく、新しいアイデアを思いつくことに集中できるようになると主張する人もいます。 個人が「単調な作業」をテクノロジーに任せることができるため、ブレインストーミングと新しいコンセプトの開発に集中できます。
ChatGPTと DALL-E どちらも NLP と画像生成の大きな飛躍を表していますが、だからと言って、誰もが両手を広げてそれらを喜んで歓迎するわけではありません。 一部の批評家は、これらのプログラムは大学のエッセイの終わりと芸術の崩壊を表していると示唆しています。
教育上の懸念
ChatGPT などの AI チャットボットの広範な機能は、教育やその他の関連分野への潜在的な影響について真剣な議論を引き起こしています。 チャットボットは、プログラミングやエッセイの執筆などの分野で、すでに大きな混乱を引き起こしています。 たとえば、第二次世界大戦の原因についてエッセイを書くように依頼すると、説得力のある学期末レポートをすばやく作成できます。
ただし、一部の教育委員会や教育カウンセラーは、ChatGPT が生徒に提供する情報が完全に正確ではない可能性があり、生徒がそれに依存しすぎる可能性があることを懸念しています。 結果として、 禁止している学校もある プラットフォームの使用。
ChatGPT とインターネット検索: 大規模な混乱?
ChatGPT は、現在 Google が支配しているインターネット検索業界を混乱させる可能性があるという憶測があります。 最近のマイクロソフト ChatGPTのチャットボットを統合すると発表 競争上の優位性を得るために、検索エンジンのBingに参加しました。 Bing は Google の検索エンジンよりもかなり小さいですが、Microsoft は ChatGPT をしばらくの間テストしてきました。 2021 年、Microsoft は OpenAI に 1 億ドルを投資して、ChatGPT を含む汎用人工知能の開発をサポートしました。
最近、Google の従業員は、ChatGPT が Google の検索エンジンにもたらす潜在的な脅威について、CEO のサンダー ピチャイと AI リサーチのチーフであるジェフ ディーンに懸念を表明したと伝えられています。 ただし、Google は対話アプリケーション システム (LaMDA) の言語モデルで同様のテクノロジに取り組んできました。 今後数週間以内にリリースする予定.
ChatGPT の倫理的リスクと懸念事項
ChatGPT と DALL-E が AI の分野で示す進歩にもかかわらず、これらは考慮すべき重要なリスクと倫理的懸念も引き起こします。
- 複雑: 大規模な AI モデルには、数兆とは言わないまでも数十億のデータ ポイントが含まれるため、ほとんどの組織でトレーニングするのは現実的ではありません。 さらに、それらはコストがかかり、環境に優しくありません。 これらのモデルのトレーニングに必要なデータセンターのエネルギー使用量は膨大であり、大量の CO2 排出を生み出します。 たとえば、単一のディープ ラーニング モデルをトレーニングすると、車 XNUMX 台分の二酸化炭素排出量を生み出すことができます。 2019研究.
- 権力の集中: これらのモデルは、潤沢な資金、多額の研究開発投資、優秀な人材を擁する大規模なテクノロジー企業によって構築されています。 将来、アクセシビリティに応じて、これは重大な技術的不均衡につながる可能性があります。
- 誤用の可能性: Foundation モデルは、コンテンツ作成のコストを削減します。つまり、オリジナルに非常によく似たディープフェイクを簡単に作成できます。 これには、音声やビデオのなりすましからフェイク アート、標的型攻撃まで、あらゆるものが含まれる可能性があります。 関連する倫理的懸念は、評判を傷つけたり、政治的対立を引き起こす可能性さえあります.
- ブラックボックスの性質: これらのモデルには依然として注意深いトレーニングが必要であり、ブラック ボックスの性質のために許容できない結果をもたらす可能性があります。 多くの場合、事実に基づいたモデルがどのような反応を示しているのかが不明であるため、データセットにバイアスが導入される可能性があります。
- 知的財産: これらのモデルは、作成された作品の集合体でトレーニングされており、このコンテンツが他者の知的財産から作成および配信された場合、このコンテンツの再利用の法的先例が何であるかは現在不明です.
おわりに: ChatGPT はこれからも続く
ChatGPT は、多くの業界に革命をもたらし、社会に大きな影響を与える可能性を秘めた、強力で用途の広いチャットボットです。 コンテキストを理解し、相互作用から学ぶことができるため、対処が必要な課題や倫理的懸念にもかかわらず、さまざまなアプリケーションにとって価値があります。 ChatGPT は、AI を活用したコミュニケーションを先導しています。
あなたのおすすめコンテンツ
-
Patsnap の年間経常収益が 100 億米ドルを超える
水曜日、6月12、2024
Patsnap は、年間経常収益 (ARR) 100 億ドルを達成するという重要なマイルストーンに到達し、20 年に前年比 2023% という驚異的な成長を記録しました。このマイルストーンは、当社のプラットフォームが 12,000 か国以上の 50 を超える IP および R&D チームに莫大で有意義な価値をもたらし、効率、生産性、コラボレーションを促進していることを強調しています。
-
知財と研究開発のワークフロー向けに構築された AI アシスタント、hiro の紹介
カテゴリー: AIの進歩 | カテゴリー: AI開発 | カテゴリー: AIツール | カテゴリー: 記事 | カテゴリー: 人工知能
火曜日、5月14、2024
Patsnap の業界固有の LLM を活用した Hero は、アイデアの立案から製品の発売まで IP および R&D のワークフローを合理化するように設計されています。堅牢な AI 機能により、hiro は、かつては時間と労働集約的であったタスクに新しいレベルの効率、精度、セキュリティをもたらします。hiro の特徴は、市場でトレーニングされた大規模な言語モデルを利用していることです。主要な特許記録、学術論文、独自のイノベーション データ。これにより、すべてのプロンプトに対して、より正確で信頼性の高い結果が提供されます。
-
電気自動車の未来に電力を供給: バッテリーのイノベーションと特許をめぐる戦い
カテゴリー: 記事 | カテゴリー: バッテリー技術 | カテゴリー: 電気自動車 | カテゴリー: EV | カテゴリー: リチウムイオン | カテゴリー: リチウムイオン電池 | カテゴリー: ねえ | カテゴリー: 新エネルギー車
4月月曜日、22、2024
進化を続けるイノベーションの中で、電気自動車 (EV) 業界は技術変革の先駆けとなっています。 EV 革命を推進する特許を調査すると、Apple のベンチャー企業は、業界の巨人ですらこの競争分野で直面する課題の痛切な例として役立ちます。優れた電源ソリューションの探求が展開され、EV 革命の真の先駆者たちが名を残している世界的な特許情勢を巡る旅にご参加ください。