TL;DR:
Новая языковая модель Google, Bard, значительно потеряла долю рынка после того, как демонстрация продемонстрировала способность инструмента генерировать ответы на основе последних данных. Инструмент дал неверный ответ на простой вопрос, что в конечном итоге стоило компании 100 миллиардов долларов рыночной стоимости. Инцидент подчеркивает важность сохранения контекста при использовании языковых моделей и потенциальные риски, связанные с использованием самых последних данных. Это также служит напоминанием о том, что языковые модели несовершенны, и мы должны действовать осторожно и всегда стремиться к точности и надежности.
Краткое содержание:
Новейшая языковая модель Google, Bard, возможно, была слишком амбициозной в своем дебюте. Компания продемонстрировала способность инструмента генерировать ответы на основе последних данных во время демонстрации, и это привело к значительному падению доли компании на рынке. Демонстрация должна была показать функциональность Bard и его способность имитировать разговорный характер других языковых моделей, таких как ChatGPT. Однако ответ инструмента на простой вопрос в конечном итоге стоил компании 100 миллиардов долларов рыночной стоимости.
Барду был задан вопрос: «О каких новых открытиях космического телескопа Джеймса Уэбба я могу рассказать своему 9-летнему ребенку?» Ответ, предоставленный инструментом, включал несколько фактов об открытиях телескопа, но один из них был неверным. Бард заявил, что космический телескоп Джеймса Уэбба сделал первые снимки планеты за пределами нашей Солнечной системы. Это было неправдой, и это была критическая ошибка, вызвавшая много негативного внимания.
Ошибка была не в самом ответе, а в контексте ответа. Открытие первой экзопланеты произошло еще в 1992 году, задолго до того, как был предложен космический телескоп Джеймса Уэбба. Алгоритм поиска Google связал точки из планов JWST с тем, что на самом деле сделал телескоп. Эта ошибка может показаться незначительной, но в конечном итоге она стоила компании больших денег.
Хотя эта ошибка была существенной, важно отметить, что эти проблемы неизбежно произойдут с последними данными. Вот почему некоторые эксперты утверждают, что языковые модели, основанные на старых данных, такие как ChatGPT, лучше поддерживают правильный контекст при ответах на вопросы. Неудача Барда показывает, что опора на самые свежие данные может привести к ошибкам и дорогостоящим ошибкам.
Возникает вопрос: должен ли Google потерять 100 миллиардов долларов рыночной стоимости из-за одной ошибки, допущенной в языковой модели? Трудно сказать, но похоже, что компания подняла много шума из-за чего-то, в чем была явная ошибка. Похоже, что релиз был сделан поспешно, чтобы конкурировать с объявлением Microsoft об интеграции ChatGPT в Bing. В результате ошибка нанесла существенный удар по репутации и рыночной стоимости компании.
В целом, этот инцидент служит напоминанием о том, что разработка языковых моделей — сложная задача. Хотя эти инструменты могут революционизировать то, как мы взаимодействуем с технологиями, они также могут совершать ошибки. Важно понимать, что языковые модели несовершенны и иногда могут давать неточную или вводящую в заблуждение информацию. Важно использовать эти инструменты с осторожностью и понимать их ограничения.
Продолжая изучать возможности языковых моделей и других технологий искусственного интеллекта, мы также должны помнить об их ограничениях и рисках, связанных с их использованием. Хотя они могут изменить наш образ жизни и работы, мы должны действовать осторожно и всегда стремиться к точности и надежности.
Ознакомьтесь с полным текстом статьи На пути к ИИ.
Поддержите меня в этом путешествии по генеративному ИИ, став участником или купив мне кофе.
