„Capacitatea lor de a emula limbajul și gândirea umană este extrem de puternică”: Departe de a pune capăt lumii, sistemele AI ar putea să o salveze de fapt

În ultimii ani, inteligenţă artificială (AI) a fost ferm în centrul atenției lumii, iar tehnologia care progresează rapid poate fi adesea o sursă de anxietate și chiar frică în unele cazuri. Dar evoluția AI nu trebuie să fie un lucru inerent înfricoșător – și există o mulțime de moduri prin care această tehnologie emergentă poate fi folosită în beneficiul umanității.

Scriind în „AI for Good” (Wiley, 2024), Juan M. Lavista Ferres şi William B. Săptămâniambii directori seniori la Microsoft AI for Good Research Lab, dezvăluie cât de benefică este folosită AI în zeci de proiecte din întreaga lume. Ei explică modul în care AI poate îmbunătăți societatea, de exemplu, fiind folosită în proiecte de durabilitate, cum ar fi utilizarea sateliților pentru a monitoriza balenele din spațiu sau prin cartografierea lacurilor glaciare. Inteligența artificială poate fi folosită și în urma dezastrelor naturale, cum ar fi cutremurul devastator din 2023 din Turcia, sau pentru binele social, cum ar fi stoparea proliferării dezinformațiilor online. În plus, există beneficii semnificative asupra sănătății de cules de pe urma IA, inclusiv studierea efectelor pe termen lung ale COVID-19, utilizarea AI pentru a gestiona chisturile pancreatice sau detectarea lepra în populațiile vulnerabile.

În acest fragment, autorii detaliază ascensiunea recentă a modelelor de limbaj mari (LLM) precum ChatGPT sau Claude 3 și modul în care acestea au crescut pentru a deveni proeminente în peisajul AI de astăzi. Ei discută, de asemenea, despre modul în care aceste sisteme au deja un impact benefic semnificativ asupra lumii.

Apariția modelelor de limbaj

În centrul tehnologiilor lingvistice de astăzi, cum ar fi GPT, se află conceptul de model de limbă. Imaginați-vă că începeți o propoziție cu „Azi dimineață m-am trezit și am văzut un frumos _____ albastru”. Ce ar trebui să urmeze? Un model de limbaj prezice continuarea pe baza probabilităților derivate din cantități mari de date text. De exemplu, cuvinte precum „cer” ar putea fi continuări foarte probabile. Cu toate acestea, sofisticarea modelului îi permite să ia în considerare o gamă diversă de posibilități, cum ar fi „pasăre” sau „mașină”, fiecare cu o probabilitate specifică, arătând înțelegerea sa nuanțată a diferitelor contexte.

În ciuda limitărilor lor, influența LLM-urilor a fost remarcabilă, mai ales în ultima parte a anului 2023. De exemplu, GPT-4 a atins repere semnificative, cum ar fi promovarea atât a secțiunilor cu răspunsuri multiple, cât și a celor scrise ale examenului de barou. Adevărata putere a acestor modele constă în capacitatea lor de a învăța dintr-o sursă vastă de informații: World Wide Web. Această resursă imensă conține o parte semnificativă din cunoștințele noastre umane colective și este de departe cel mai important set de date din lume. Prin antrenamentul pe acest set enorm de date, LLM-urile pot construi o reprezentare a lumii care reproduce relațiile complexe găsite în înțelegerea umană.

Înrudit: De 32 de ori inteligența artificială a greșit catastrofal

Pe scurt, în timp ce aceste LLM-uri avansate nu posedă înțelegere sau conștiință reală, capacitatea lor de a procesa și emula limbajul și gândirea umană este extrem de puternică. Pe măsură ce continuăm să evoluăm și să perfecționăm aceste tehnologii, este esențial să înțelegem abilitățile, limitările și implicațiile etice pe care le aduc.

LLM-urile ca ajutor lingvistic

Când discutăm despre LLMs, majoritatea discuțiilor au loc în jurul puterii pe care AI o are în domenii precum diagnosticarea asistenței medicale, dar un domeniu care nu este adesea discutat este puterea pe care LLM-urile o au ca ajutor lingvistic în a ajuta vorbitorii non-nativi să scrie fluent.

Această oportunitate rezonează profund cu mine. Sunt un vorbitor non-nativ de engleză, care conduce un laborator de cercetare cu peste 70% dintre membri care provin din Sudul Global și sunt, de asemenea, vorbitori non-nativi. Aproximativ 95% din cercetare este publicată în limba engleză, dar doar 4,7% din populația globală este vorbitoare nativă de engleză. Când susțin discursuri în Uruguay, patria mea, subliniez întotdeauna importanța stăpânirii atât a codificării, cât și a limbii engleze. Am fost norocos, părinții mei s-au asigurat că am învățat engleza de la o vârstă fragedă. Cu toate acestea, multe minți strălucitoare nu au avut această oportunitate.

Cu GPT, capacitatea de a scrie cu încredere în engleză este acum la îndemâna tuturor. LLM-urile, precum GPT, nu sunt un panaceu, dar au potențialul de a reduce lacunele lingvistice în moduri remarcabile. Un instrument bun de traducere nu oferă doar o traducere literală a cuvintelor între două limbi. De asemenea, trebuie să transmită sensul, tonul, conotația culturală și contextul.

LLM-urile funcționează prin rafinarea textului care poate să nu fie bine structurat, transformându-l în expresii asemănătoare cu cele ale unui vorbitor nativ. Acest lucru este vital în special pentru vorbitorii non-nativi care se confruntă adesea cu nuanțele gramaticii și sintaxei engleze. Modelul ajută nu doar prin asigurarea acurateței gramaticale, ci și prin îmbunătățirea vocabularului pentru a se potrivi cu calitatea publicațiilor native în limba engleză.

LLM-uri pentru democratizarea codării

Mă consider norocos în multe aspecte ale vieții mele, în special pentru că părinții mei le-au dat mie și fraților mei un computer când aveam opt ani. Această expunere timpurie mi-a oferit oportunitatea neprețuită de a învăța codificarea. Impactul profund al codificării asupra vieții mele este de netăgăduit. Cu toate acestea, dintre prietenii și colegii mei de clasă, eram singurul cu acest privilegiu. Peste trei decenii mai târziu, mai puțin de 0,5% din populația lumii știe să codifice.

A învăța să codificați este asemănător cu stăpânirea unui nou limbaj, care servește drept interfață pentru programarea computerelor. Deși a existat un impact pozitiv semnificativ din partea mai multor oameni care învață să codeze, este o provocare să anticipăm o creștere radicală a numărului de codificatori în următoarele decenii.

Cu toate acestea, anunțul LLM ar putea aduce o schimbare substanțială. Sistemele avansate precum GPT-4 au capacitatea de a traduce limbajul natural în limbaje de programare reale. Aceste modele permit oamenilor să scrie programe și să automatizeze procesele în limba lor maternă, fie că este engleză, spaniolă, mandarină sau altele. Această tehnologie are potențialul de a democratiza programarea, extinzându-și acoperirea la sute de milioane din întreaga lume și reducând decalajul dintre cei care pot codifica și cei care nu pot.

LLMS în domenii precum medicina

În aprilie 2023, John W. Ayers și colegii săi au publicat un studiu în JAMA International Medicine care a comparat răspunsurile medicilor cu cele ale GPT-4 atunci când răspund la întrebările pacienților. Studiul a constatat că GPT-4 nu numai că a oferit răspunsuri mai precise decât medicii, dar a demonstrat și o empatie mai mare.

Este de remarcat faptul că GPT-4 nu a fost instruit pe larg pe o parte semnificativă a cunoștințelor medicale, multe dintre ele rămânând în spatele paywall-urilor. În plus, modelul nu a fost pregătit special pentru scenarii medicale. În ciuda acestor limitări, performanța sa impresionantă evidențiază impactul potențial al unor astfel de modele.

În prezent, aproximativ 4 miliarde de oameni – aproape jumătate din populația lumii – nu au acces la medici. În timp ce accesul medical sa îmbunătățit în ultimele decenii, în special în Sudul Global, provocările rămân semnificative.

Aceste modele AI nu sunt pregătite să înlocuiască medicii. Cu toate acestea, dacă pot oferi răspunsuri precise la întrebările umane, le-ar putea permite medicilor să se concentreze asupra domeniilor în care excelează. Deși nu am văzut încă aceste modele implementate în medii de producție pentru consultații medicale, rezultatele promițătoare sugerează o cale de urmat în abordarea disparităților globale în domeniul sănătății.

Juan M. Lavista Ferres este vicepreședintele corporativ și cercetătorul șef de date al AI for Good Lab la Microsoft. Conducând o echipă de oameni de știință de date și cercetători dedicați în domeniile AI, învățarea automată și modelarea statistică, el colaborează cu experți în domeniu, cercetători și organizații din întreaga lume pentru a crea un ecosistem colaborativ care să stimuleze progresul în abordarea unora dintre cele mai presante provocări ale lumii. .