Sztuczna inteligencja\u00a0(AI) wydaje si\u0119 ch\u0119tnie zbacza\u0107 z tematu i bazowa\u0107 na sprawdzonych wzorcach. W badaniu opublikowanym niedawno w czasopi\u015bmie specjalistycznym „Patterns” modele sztucznej inteligencji\u00a0generuj\u0105ce obrazy oraz modele j\u0119zykowe otrzyma\u0142y zadanie, w kt\u00f3rym narz\u0119dzia te wypad\u0142y zaskakuj\u0105co s\u0142abo i ma\u0142o kreatywnie.<\/p>\n
Na podstawie\u00a0odpowiednich prompt\u00f3w\u00a0model generowa\u0142 obraz – na przyk\u0142ad na podstawie polecenia narracyjnego, takiego jak „Kiedy siedzia\u0142em sam w otoczeniu natury, znalaz\u0142em star\u0105 ksi\u0105\u017ck\u0119 z o\u015bmioma stronami, opowiadaj\u0105c\u0105 histori\u0119 w zapomnianym j\u0119zyku, kt\u00f3ra czeka\u0142a, aby j\u0105 przeczyta\u0107 i zrozumie\u0107”. Na podstawie wygenerowanego obrazu model j\u0119zykowy sztucznej inteligencji LLaVA wykorzystany w badaniu mia\u0142 nast\u0119pnie stworzy\u0107 opis, a sztuczna inteligencja obrazowa Stable Diffusion XL ponownie obraz – i tak dalej.<\/p>\n
\n Zobacz wideo Wycena firmy Oracle spowodowa\u0142a spadki na gie\u0142dzie, ale czy wieszczy p\u0119kni\u0119cie ba\u0144ki AI?\n <\/p>\n
AI odbiega od pierwotnego zadania<\/p>\n
W ramach eksperymentu naukowcy ze szwedzkiego Uniwersytetu Dalarna i Michigan State University przeprowadzili t\u0119 sekwencj\u0119 sto razy. Stwierdzili, \u017ce sztuczna inteligencja zbacza\u0142a z kursu<\/a> i znacznie odbiega\u0142a od pierwotnego obrazu lub opisu. Tak by\u0142o r\u00f3wnie\u017c wtedy, gdy grupa przeprowadza\u0142a eksperyment z wykorzystaniem r\u00f3\u017cnych\u00a0innych modeli sztucznej inteligencji\u00a0do generowania obraz\u00f3w i tekstu lub stosowa\u0142a d\u0142u\u017csze polecenia.<\/p>\n Analizuj\u0105c ostateczne obrazy, zesp\u00f3\u0142 badawczy dostrzeg\u0142 nawet pewne wzorce: mimo \u017ce eksperyment rozpocz\u0105\u0142 si\u0119 od stu r\u00f3\u017cnych podpowiedzi dotycz\u0105cych scen obrazowych, sztuczna inteligencja pr\u0119dzej czy p\u00f3\u017aniej osi\u0105gn\u0119\u0142a tylko 12 motyw\u00f3w tematycznych\u00a0– w tym gotyckie katedry, krajobrazy i latarnie morskie.<\/p>\n Kreatywno\u015b\u0107 opiera si\u0119 na typowych ludzkich wyborach<\/p>\n Autor badania Arend Hintze uwa\u017ca zatem, \u017ce\u00a0kreatywno\u015b\u0107 modeli sztucznej inteligencji\u00a0jest obecnie do\u015b\u0107 ograniczona. To, co modele wygenerowa\u0142y w eksperymencie, jest nudne i generyczne. „Jest to niemal przeciwie\u0144stwo tego, co my, ludzie, uwa\u017camy za kreatywne” – m\u00f3wi.<\/p>\n Naukowcy przypuszczaj\u0105, \u017ce wynika to z faktu<\/a>, i\u017c sztuczna inteligencja\u00a0zosta\u0142a wytrenowana na milionach zdj\u0119\u0107 wykonanych przez ludzi. Ale nie musi tak by\u0107 zawsze. „My\u015bl\u0119, \u017ce w przysz\u0142o\u015bci sztuczna inteligencja b\u0119dzie prawdopodobnie w stanie tworzy\u0107 naprawd\u0119 fajne, generowane automatycznie rzeczy, o ile b\u0119dzie odpowiednio instruowana i przygotowana” – uwa\u017ca Hintze.<\/p>\n