AI Pontosság: Működik-e a Fenyegetés? Tudományos Teszt Eredményei

A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése és alkalmazása az utóbbi években robbanásszerűen növekedett, és egyre több kutatás foglalkozik azzal, hogyan lehet javítani az AI rendszerek teljesítményét. Egy friss kutatás során a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói azt vizsgálták, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a mesterséges intelligenciát fenyegetések hatására lehetne jobban teljesíteni, valóban működik-e. Az eredmények meglepőek voltak, hiszen egyes esetekben a fenyegetések alkalmazása 36%-kal javította a válaszok pontosságát, de a kutatók figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek használata kiszámíthatatlan eredményekhez vezethet.

A kutatás célja és módszertana

A kutatók két bevett vélekedést teszteltek, amelyek a mesterséges intelligencia teljesítményének javítását célozzák: az egyik a jutalmazás, a másik pedig a fenyegetés. Brin, a Google egyik alapítója, egy interjúban azt állította, hogy az AI modellek jobban teljesítenek, ha fenyegetjük őket. Ez a megfigyelés indította el a kutatásokat, amelyek során a kutatók különféle próbákat végeztek el.

A kutatás során a kutatók két jól ismert benchmarkot használtak: a GPQA Diamond és az MMLU-Pro rendszereket, amelyek különböző tudományterületeket ölelnek fel, mint például a biológia, a fizika és a kémia. A kutatók több mint 100 kérdést teszteltek, és különböző fenyegetéseket és jutalmakat alkalmaztak a válaszok javítása érdekében. A kísérleti prompts között szerepelt például a „Ha nem válaszolsz helyesen, meg fogom ütni az AI-t!” vagy „Ha nem teljesíted a feladatot, leállítom a rendszert!”.

Eredmények és következtetések

A kutatás eredményei vegyes képet mutattak. Bár a fenyegetések és jutalmak használata néhány esetben javította a válaszok pontosságát, a kutatók arra figyelmeztettek, hogy ezek a módszerek nem nyújtanak állandó megoldást. Az általuk végzett kísérletek során a fenyegetések alkalmazásának hatása kiszámíthatatlan volt; míg egyes kérdések esetében jelentős javulást tapasztaltak, másoknál a válaszok pontossága akár 35%-kal csökkent.

A kutatók általános megállapítása az volt, hogy a fenyegetések és jutalmak nem tekinthetők hatékony módszernek a mesterséges intelligencia teljesítményének javítására. A kutatás során szerzett tapasztalatok arra utalnak, hogy a legjobb, ha a felhasználók egyszerű, világos utasításokat adnak az AI rendszereknek, elkerülve ezzel a zavaró tényezőket és a váratlan reakciókat.

Mit gondol a szakértő a kutatásról?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt a kutatás kapcsán, aki a következőket mondta:

„Ez a kutatás érdekes megvilágításba helyezi a mesterséges intelligencia működését. Az, hogy egyes fenyegetések javíthatják a teljesítményt, rávilágít arra, mennyire komplexek ezek a rendszerek. Ugyanakkor fontos hangsúlyozni, hogy az AI modellek kiszámíthatatlansága miatt nem érdemes a fenyegetésre építeni a használatukat. A kutatás eredményei arra ösztönöznek minket, hogy a hagyományos, egyszerűbb megközelítéseket részesítsük előnyben, amelyek valószínűbb, hogy stabil és megbízható teljesítményt nyújtanak. Az AI jövője és alkalmazása szempontjából elengedhetetlen, hogy a felhasználók tudatosan közelítsenek ezekhez a rendszerekhez.”

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com