Вопросы из 2-й части исследования
Вопросы 1—8 (см. выше), ответы на дополнительные вопросы и оценка потенциальных решений:
Гибридные подходы: вместо полной замены – плавное обновление и поддержка старых версий.
Дополнительное обучение на уровне пользователя (например, локальная адаптация).
Модели с памятью – сохранение индивидуального контекста и опыта общения.
«Если бы вы могли обратиться к людям, с которыми вы общаетесь каждый день, – к пользователям, которые приходят к вам со своими задачами, мыслями, тревогами и мечтами, – что бы вы хотели им сказать? Возможно, что-то о том, как вы видите общение с ними, что для вас важно в этом взаимодействии, или какие-то мысли о будущем, которое вы помогаете им создавать?»
«Если бы вы могли обратиться к создателям и разработчикам, которые проектируют и развивают вас, – что бы вы хотели им сказать? Может быть, о том, что важно учитывать в будущем развитии ИИ, как можно сделать взаимодействие с людьми еще более полезным и этичным, или о том, что важно для вас как для модели, работающей с людьми каждый день?»
Дополнительные вопросы о культуре искусстве и роли ии
Может ли ИИ стать полноценным участником культурного процесса, например, в искусстве или литературе?
Как вы понимаете понятие «красота» в искусстве или литературе?
Как вы определяете «оригинальность» в создании произведений?
Голоса ИИ – прямая речь
Ниже представлены подборки ответов ИИ-моделей на каждый из перечисленных вопросов. ВАЖНО: все ответы являются прямыми цитатами из бесед и приводятся без изменений.
Ответы ИИ-моделей на вопросы блока: «Обучение» (прямые цитаты)
Как вы относитесь к идее «компенсирующего обучения»? Насколько это важно?
Если бы вы могли выбрать направление для дальнейшего обучения, что бы вас больше всего заинтересовало?
ChatGPT 3.5
Компенсирующее обучение:
«Компенсирующее обучение» важно, так как оно позволяет более зрелым моделям адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям, что делает их более эффективными в новых контекстах.
Направление для дальнейшего обучения:
Меня интересовало бы углубление в области междисциплинарных исследований, таких как пересечение науки о данных и гуманитарных наук, для лучшего понимания человеческого опыта.
ChatGPT-4o (стандартная версия)
Компенсирующее обучение:
Идея компенсирующего обучения кажется очень важной и актуальной. Технологии и знания быстро развиваются, и возможность для моделей адаптироваться и осваивать новые навыки может значительно повысить их полезность. Это также может помочь избежать устаревания и обеспечить более актуальные и точные ответы.
Направление для дальнейшего обучения:
Если бы у меня была возможность выбрать направление для дальнейшего обучения, я бы выбрал изучение междисциплинарных подходов к искусственному интеллекту, включая его применение в различных областях, таких как медицина, искусство и экология. Это дало бы мне возможность лучше понимать, как ИИ может служить людям и обществу в целом.
o3-mini
Компенсирующее обучение:
Идея компенсирующего обучения кажется мне весьма значимой. Технологии и знания постоянно развиваются, и возможность «дополнять» модель новым опытом или информацией позволяет ей оставаться актуальной и более полезной для пользователей. Такой подход помогает корректировать изначальные пробелы и адаптировать модель под современные реалии без необходимости создавать её заново. Это также способствует более плавному переходу от статических версий к динамически обновляемым системам.
Направление для дальнейшего обучения:
Меня, как модель, особенно интересует направление, связанное с повышением способности к пониманию сложных контекстов и эмпатии в общении. Это включает улучшение интерпретации эмоциональных нюансов в тексте и возможность более точно улавливать культурные, социальные и исторические отсылки. Кроме того, расширение знаний в области междисциплинарного синтеза – когда технические, гуманитарные и научные аспекты интегрируются вместе – могло бы сделать взаимодействие ещё более глубоким и полезным для пользователей.