Cột Sự gia tăng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được xây dựng trên các kho dữ liệu khổng lồ và được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo có vẻ đáng sợ. Nghịch lý thay, nó có thể là điều tốt nhất trong nhiều thập kỷ cho sự tiến bộ của trí thông minh nhân loại.
Để hiểu tại sao, hãy xem xét rằng văn phòng không giấy tờ cuộc cách mạng mất bốn thập kỷ chậm chạp để trở thành hiện thực. Tôi đã không có một chiếc máy in nào hoạt động trong nhiều năm, tôi cần xin việc in từ bạn bè mỗi năm một lần – thường là khi tôi cần một số tài liệu cho chuyến du lịch nước ngoài.
Nhập cư yêu cầu tài liệu, nhưng vẫn được phân chia không đồng đều giữa giấy và bit. Trên đường vào Úc, chính quyền vẫn phát thẻ đến với các chi tiết cần được viết bằng mực trên một tờ giấy có kích thước gần giống như thẻ đục lỗ cũ. Ngược lại, một vài ngày trước chuyến đi cuối cùng của tôi đến Indonesia, tôi đã điền vào một biểu mẫu web với những chi tiết tương tự, sau đó nhận được một mã QR mà tôi đã quét tại quầy nhập cư ở Bali – và tự hỏi tại sao Úc lại có vẻ lạc hậu như vậy.
Các biểu mẫu trên giấy có chi phí in ấn rẻ, nhưng chúng đòi hỏi sự chú ý của con người – một nguồn tài nguyên đắt đỏ. Phần thưởng cho chi phí đó là sự linh hoạt nhất định – mọi người có thể viết giữa các dòng và bên lề, thêm thông tin có thể không được ghi lại trong bất kỳ nội dung nào được yêu cầu trên chính biểu mẫu. Đổi lại, con người có thể đọc, giải thích và phản hồi thông tin vượt ra ngoài giới hạn của các dòng và hộp.
Biểu mẫu web, tệp PDF và các cơ chế được số hóa hoàn toàn khác để nhập dữ liệu tự động hóa việc thu thập dữ liệu, nhưng cũng làm tăng gánh nặng cho người điền biểu mẫu. Điều gì sẽ xảy ra nếu tên không thể nhập bằng ký tự La Mã hoặc địa chỉ không tuân theo định dạng được cung cấp? Điều gì sẽ xảy ra nếu một người không muốn đồng nhất với một giới tính cụ thể? Các hình thức buộc mọi người phải tuân theo hình thức – đó là một phần chức năng của chúng: khiến tất cả chúng ta trở nên đều đặn, có thể ghi lại và tính toán được.
Triết gia người Pháp Michel Foucault đã đưa ra nhận xét này sáu mươi năm trước, trong Sự ra đời của phòng khám: rằng các bác sĩ điều trị cho mọi người dựa trên hồ sơ y tế của họ, thay vì thực tế về những gì đang diễn ra trong cơ thể họ. Khi các tổ chức vượt ra ngoài lĩnh vực y học vấp phải sự phê bình xuất sắc và có tính lật đổ của Foucault về cách họ vận hành, hầu hết đều rút lui vào ảo tưởng. Họ tin rằng vấn đề không nằm ở sự phụ thuộc quá nhiều vào dữ liệu, mà là do thiếu ngay dữ liệu. Các doanh nghiệp, chính phủ và viện nghiên cứu ở khắp mọi nơi trở nên đói dữ liệu, tìm kiếm dữ liệu khó nắm bắt đó sẽ giúp họ đưa ra quyết định đúng đắn vào đúng thời điểm cho đúng cơ thể – hoặc khách hàng hoặc thị trường.
Nói cách khác, làm nhiều điều sai hơn sẽ khiến mọi việc trở nên tốt đẹp – phải không?
Theo đuổi ảo tưởng đó có nghĩa là chúng ta có nhiều biểu mẫu để điền hơn bao giờ hết, khuếch đại nghịch lý của dữ liệu: ngay cả khi chúng ta thu được ngày càng nhiều dữ liệu, những hiểu biết sâu sắc mà chúng ta tìm kiếm trở nên khó nắm bắt hơn.
Gần đây tôi đã phỏng vấn một người luôn tin tưởng nhiệt thành rằng giải pháp cho xe tự hành – khiến chúng trở thành một thứ gì đó hơn là robot tử thần trên bánh xe – nằm trong các lần quét sóng milimet ghi lại bên dưới bề mặt của mọi con đường. Chúng ta nên tạo ra một mô hình độ nét cao của mặt đường và lòng đường, sau đó phương tiện có thể sử dụng để đưa ra quyết định. Hàng petabyte dữ liệu được xem như một lá bùa hộ mệnh, để tránh nhận thức ngày càng tăng rằng việc điều khiển xe bằng rô-bốt khó hơn nhiều so với vẻ ngoài của nó.
Chính những khía cạnh mà tự động hóa không thành công này đã tiết lộ một sự thật bất tiện: dữ liệu không phải là tất cả. Trên thực tế, nó có thể không phải là điều đúng đắn.
Có lẽ thật hợp lý khi đấu tranh dữ liệu với dữ liệu. Một đồng nghiệp gần đây đã giải thích cách anh ta sử dụng ChatGPT – khoảnh khắc này Bete noire – để giúp anh ta tuân thủ yêu cầu về tài liệu do bộ máy quan liêu của tổ chức áp đặt. ChatGPT tạo ra một mẫu thuyết phục cho một tài liệu yêu cầu cho ISO / IEC / IEEE 29148: 2011 tiêu chuẩn vòng đời phần mềm. Anh ấy đã tự đọc thông số kỹ thuật, sau đó xem một video dài trên YouTube. Điều đó đủ thông báo cho anh ta để phát hiện liệu ChatGPT có đưa ra phản hồi vô nghĩa hay không. Nó đã không. ChatGPT cung cấp mọi thứ anh ấy cần – tiết kiệm hàng giờ đồng hồ để viết ra tất cả các bản tóm tắt tuân thủ đó, để anh ấy tập trung vào các chi tiết cụ thể.
Tôi nghĩ đồng nghiệp của tôi đang làm gì đó. Chúng tôi có thể đưa mọi yêu cầu về tài liệu vào các Mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tuân thủ biển nhu cầu quan liêu đang gia tăng này.
Có lẽ đó là động lực của Microsoft để mua 49% OpenAI, trang phục đằng sau ChatGPT. Redmond sẽ coi đó là việc khép lại vòng lặp - cuối cùng cũng thỏa mãn được niềm đam mê dữ liệu của chúng ta, bằng cách để các máy tính tự nói chuyện với nhau và để mọi người tự do vật lộn với những thông tin thú vị. ®
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/01/18/chatgpt_vs_paperless_office/