20.03.2023 Rynek medialny
ChatGPT nie zna się na żartach
Ludwika Tomala

- Jak na program, który nie był trenowany specyficznie w tym zakresie, ChatGPT i tak wypadł całkiem nieźle - komentuje jeden z autorów badania dr Jan Kocoń.
Język naturalny w komunikacji człowiek-komputer
- Ludzie przyzwyczaili się już, że w komunikacji z komputerem używają formularzy, komend czy słów kluczowych zamiast języka naturalnego. A głównym celem opracowania ChatGPT miało być wykonanie kroku w stronę naturalnej interakcji człowiek-komputer w formie konwersacji. Według nas ChatGPT jest w tym zakresie czymś rewolucyjnym - wyjaśnia dr Jan Kocoń z Politechniki Wrocławskiej. - ChatGPT szybko zaczął być jednak stosowany do celów, o których nie śniło się jego twórcom: rozwiązywania bardzo różnych problemów, które często wymagają świetnego rozumienia języka i znajomości kontekstów towarzyszących używaniu języka. Pytanie więc, jak dobrze ChatGPT orientuje się w tych obszarach.
Jak zadać 38 ty sięcy pytań
Naukowcy z zespołu CLARIN-PL - zajmujący się badaniami nad sztuczną inteligencją i przetwarzaniem języka naturalnego - postanowili to systematycznie sprawdzić. Poddali nowy chatbot restrykcyjnym testom. Zadali sztucznej inteligencji ponad 38 tysięcy zapytań.
- To było bardzo pracochłonne, bo nie było wtedy jeszcze do tego żadnej API (interfejsu) do zadawania takiej liczby pytań. Dostępna była również jedynie bezpłatna wersja z limitem około 50 pytań na godzinę dla jednego użytkownika. 20 osób z zespołu użyczało swoich kont w serwisie ChatGPT, dzięki czemu możliwe było automatyczne zadawanie ok. 2 tys. pytań dziennie - opowiada dr Kocoń.
To jedne z największych dotąd badań dotyczących Chatu GPT. Na razie badania te nie były jeszcze zrecenzowane, badacze udostępnili preprint.
ChatGPT a konkurencja
Naukowcy chcieli porównać, jak ChatGPT prezentuje się na tle najlepszych dostępnych na rynku modeli do automatycznej analizy języka. Chodzi choćby o systemy do analizy tzw. sentymentu. To programy, które np. firmom marketingowym pozwalają analizować, jakie emocje wywołuje w sieci dana informacja, usługa czy marka.
- Dostawaliśmy bowiem zapytania od firm, czy opłaca się zrezygnować z tych wyspecjalizowanych programów i zdać się jedynie na ChatGPT - opowiada dr Kocoń.
Wniosek? Na razie ChatGPT wypada gorzej niż te programy. Im gorzej radziły sobie z jakimś zadaniem inne modele, tym słabiej na ich tle wypadł ChatGPT. Popełniał błędy, które wychwyciłaby większość ludzi. Specjalista do wszystkich tematów nie okazał się więc być mistrzem w żadnym z nich - oceniają w swojej publikacji naukowcy.
Bazy ludzkich ocen
Badacze wzięli na warsztat 25 obszarów tematycznych powiązanych z wielkimi bazami różnych tekstów, w których każdy tekst oceniony był już ręcznie przez ludzi. I tak np. korzystano z bazy prawie 40 tysięcy tweetów z Twittera, gdzie każdy oceniony był już wcześniej przez ileś osób jako sarkastyczny lub nie. Zrobiono też użytek z bazy projektu Wikipedia Detox, gdzie wikipedyści głosowali nad tym, czy dany komentarz jest agresywny czy nie. Użyto też bazy kilkudziesięciu tysięcy wpisów z portalu Reddit otagowanych przez ekspertów jako zawierających jakieś konkretne emocje.
Badacze zadawali Chatowi GPT te same pytania, na które wcześniej odpowiedzieli już ludzie. Np. pytali, czy zacytowany przez nich tekst jest spamem albo czy zawiera sarkazm, jest humorystyczny, agresywny albo czy jest poprawny gramatycznie. Były też prośby o rozpoznanie w tekście emocji, o wnioskowanie na podstawie informacji zaszytych w tekście czy o rozwiązanie prostych matematycznych zadań "z treścią".
- We wszystkich z 25 badanych obszarów chatbot od OpenAI znacznie ustępował swojej konkurencji. Aktualnie najlepsze modele przetwarzania języka naturalnego SOTA (state-of-the-art) znacznie lepiej wychwytywały poprawność gramatyczną, emocje użytkowników, znaczenia słów, trafniej odpowiadały na pytania i rozwiązywały zadania matematyczne. Mimo to, wyniki osiągane przez ChatGPT są imponujące, biorąc pod uwagę fakt, że dla większości testowanych zadań model nie był wcześniej trenowany bezpośrednio do ich rozwiązywania - komentują naukowcy w przesłanym PAP komunikacie o badaniach.
A dr Kocoń dodaje, że strata ChatGPT wobec innych modeli wynosiła średnio 25 punktów procentowych. Najgorzej ChatGPT radził sobie z oceną emocji i zadaniami pragmatycznymi, wymagającymi wiedzy o świecie. Lepiej - z zadaniami semantycznymi, gdzie odpowiedź na pytanie można było wyciągnąć z analizowanego tekstu.
Naukowcy zwracają uwagę, że wyspecjalizowane modele do przetwarzania języka naturalnego, które już są na rynku, są zaprojektowane do jednego celu, np. do automatycznego wychwytywania agresywnych komentarzy. Są mniejsze i szybsze, i wytrenowane na konkretnych zbiorach danych odpowiadających na potrzeby użytkowników.
ChatGPT, mimo że jego odpowiedzi były poprawne rzadziej niż innych modeli, miał też jednak inne silne strony, w których pokonywał konkurencję. Jego zaletą było choćby to, że był w stanie wyjaśnić, dlaczego udzielił takiej, a nie innej odpowiedzi. I był kreatywny w odpowiedziach - gdy zadawano mu kilka razy to samo pytanie - odpowiedzi różniły się między sobą (co niestety znaczy również, że czasem bot odpowiadał prawidłowo, a czasem - nie).
60% twórców nie weryfikuje informacji [PL NAPISY] 👇
- Na razie więc ChatGPT nie zastąpi tych wyspecjalizowanych modeli, ale otwiera przed nami nowe możliwości, pokazuje, jak rozwijać się będzie świat - podsumowuje dr Kocoń. - Jest sporo zawodów, które ChatGPT może wyprzeć. Możliwości, jakie daje bot zmniejszą prawdopodobnie popyt na pracowników call-center. Pojawią się jednak inne zawody, których dotąd nie było - to choćby prompt-engineer - osoba specjalizująca się w układaniu dobrych poleceń dla chatbota. Ddla innych zawodów chatbot może być sporym wsparciem - przyda się np. w programowaniu, edukacji, korekcie czy tłumaczeniu tekstów.
Projekt CLARIN-PL jest największym projektem rozwoju sztucznej inteligencji finansowanym ze środków publicznych w Polsce. W jego realizację zaangażowanych jest 6 instytutów i ponad 20 firm. Większość zespołu pracuje na Politechnice Wrocławskiej. Głównym celem projektu jest opracowanie narzędzi do automatycznego przetwarzania ogromnych danych tekstowych głównie w języku polskim (ang. natural language processing - NLP).
***
artykuł pochodzi z portalu Naukawpolsce.pl
Udostępniany jest na wolnej licencji.
PRZERWA NA REKLAMĘ
Najnowsze w dziale Rynek medialny:
Zaufanie do mediów społecznościowych. Youtube wygrywa z TikTokiem i X
Krzysztof Fiedorek
Czy Polacy naprawdę ufają mediom społecznościowym? Nowe badanie pokazuje ogromne różnice oceny najważniejszych kanałów. Zaufanie trafia tam, gdzie jest autentyczność, a nie algorytm. Rośnie rola ludzi, spada znaczenie marek.
Sztuczna inteligencja w redakcjach. Trzy realia ery AI w mediach
Krzysztof Fiedorek
Według raportu Europejskiej Unii Nadawców, wiele redakcji już korzysta z AI, ale nadal nie ufa jej w pełni. Odbiorcy nie chcą "robotycznych" wiadomości, a same technologie - choć szybkie - bywają kosztowne, zawodne i zaskakująco… ludzkie w błędach.
Zero-click search 2025. Jeszcze większy koniec klikania w wyszukiwarkach
Bartłomiej Dwornik
Google rezygnuje z pozycji internetowego drogowskazu. Coraz bardziej chce być celem całej podróży. Depczące po piętach ChatGPT i Perplexity zmieniają zasady gry w wyszukiwanie. AI Overviews to karta z tej samej talii. Tylko twórcy treści są w tym wyścigu na coraz słabszej pozycji.
Podobne artykuły:
Kobiety w polskich mediach. Badanie Instytutu Monitorowania Mediów
Natalia Juszczak
W 2021 roku kobiet występujących jako ekspertki w najpopularniejszych telewizyjnych serwisach informacyjnych w Polsce było zaledwie 24%. Z kolei w 2022 mniej, bo już tylko 21% - wynika z analizy przeprowadzonej przez IMM dla Forbes Women Polska.
Media lokalne czy ogólnopolskie? Gdzie publikacja bardziej się opłaca
Piotr Ślusarczyk
Komunikat zamieszczony przez chwilę na stronie głównej wielkiego medium, czy ta sama informacja widniejąca przez cały dzień w wielu lokalnych? Pierwsze opcja będzie wyglądać znacznie atrakcyjniej w oczach przełożonego czy klienta, ale może większe przełożenie na biznes będzie mieć dziś to drugie.
Zagraniczny ruch w polskim internecie. Wyniki analizy Nazwa.pl
BARD
Z najnowszych badań przeprowadzonych na próbie ponad 600 tysięcy serwisów WWW wynika, że 41% z nich odwiedzanych jest spoza terytorium Polski. Analizie poddano ponad miliard zapytań przychodzących na serwery największego dostawcy usług hostingowych w Polsce.
Represje wobec mediów. Raport Committee to Protect Journalists za 2024
Krzysztof Fiedorek
W 2024 roku co najmniej 361 dziennikarzy na świecie trafiło za kratki, często za ujawnianie prawdy. W Chinach reporterów śledzą zaawansowane systemy rozpoznawania twarzy, a w Izraelu palestyńscy dziennikarze trafiają do więzień bez procesu. Natomiast w Mjanmie dziennikarka Shin Daewe dostała dożywocie za... drona.