В ноябре прошлого года в сети Интернет была опубликована платформа ChatGPT, способная вполне вразумительно ответить на любой вопрос из любой отрасли знаний, составить программу, и даже написать сочинение на заданную тему, предсказывая каждое последующее слово в предложении, основываясь на закономерностях, полученных в результате обработки огромного количества информации. Что это? Шаг вперед в развитии человеческой цивилизации или предвестник эпохи восстания машин, которые получив способность писать коды, будут воспроизводить себе подобных?
Первые шаги
Предсказывать будущее сложно, сгущать краски фатальностью развития событий явно не стоит, однако преподаватели школ, колледжей и вузов уже озабочены тем, что первыми пользователями программы ChatGPT оказались учащиеся, активно использующие бота в процессе подготовки учебных заданий. Пока машина допускает стилистические, а тем более и смысловые неточности, то возможность установить подлинного автора, безусловно, существует. Но время идет, и система, разработанная лабораторией OpenAL, при непосредственном участии Илона Маска, совершенствуется, в том числе при помощи пользователей, счет которым уже пошел на миллионы. Правда с началом текущего года доступ пользователей с российскими номерами телефонов, необходимых для регистрации и российскими IP адресами оказался ограничен, не смотря на то, машина поддерживает русский язык в числе прочих. Ну и ладно, скажем мы. У нас есть свой бот со схожей языковой платформой. От Яндекса. Балабоба. Он без труда закончит предложение или допишет рассказ, извлекая случайную информацию из массивов Интернета, используя тот же принцип построения конструкций, что и его американский коллега. Но Яндекс в отличие от OpenAL предупреждает, что пользователь может получить очень странные тексты и призывает к разумности их распространения. Но ведь для Балабобы, точно так же, как и для ChatGPT это всего лишь первые шаги.
Кто в выигрыше
Рекламные агентства аплодируют. С развитием подобных систем трудоемкость написания продающих текстов сокращается в разы. Тексты пишутся по шаблонам, которые машина усвоит моментально. Но только ли реклама в явном выигрыше? Парадокс, но и система образования может подняться на качественно новую ступень, если все звенья этой системы окажутся способными адекватно отнестись к проблеме. В чем заключается адекватность? Во-первых, в усложнении вопросов для учебных заданий. Ведь машины дают односложный ответ на односложный вопрос. Говорить об их возможности рассуждать, не смотря огромные средства, отпускаемые на разработки, пока не приходится. Во-вторых – уйти от заочной системы проверки знаний, которая и в старые добрые времена не гарантировала хорошие результаты. Как тут не вспомнить профессора из публикации «А теперь поговорим о физике».
Мы конечно же позволили себе пофантазировать, призывая работников системы образования к слаженным действиям. В любом случае, главные выгодоприобретатели - разработчики. Спрос на их продукты, учитывая динамику роста количества пользователей очевиден. Впрочем, планы монетизации этих технологий находятся за семью печатями.
Вместо заключения
Безусловно, труд рекламных агентств, которые, как сказал Марти Ларни, заставляют людей нуждаться в том, о чем ранее они даже не слыхали, необходимо в какой-то мере ценить. Но не девальвируют ли эти приложения ценность современной литературы, печатных и интернет-изданий, если мы с вами, читатели, заподозрим, что книга, издание или статья создавались искусственным интеллектом? В результате получится: роботы пишут - роботы комментируют. Собственно, мы и сегодня уже не свободны от этого.
Принципиально, сферы применения подобных систем искусственного интеллекта уходят далеко за пределы системы образования и рекламной индустрии, которые сегодня просто оказались под рукой. Это может быть сопряжено со многими сегментами нашей цифровой действительности.
Пока все это в будущем. А сегодня наши уважаемые боты расходятся в мнениях о том, что тяжелее, килограмм свинца или килограмм ваты. ChatGPT считает, что килограмм свинца гораздо тяжелее, но к сожалению самостоятельной возможности задать ему этот не оказалось. А ответ Балабобы процитировать весьма интересно:
Что тяжелее, килограмм свинца или килограмм ваты?
Это может показаться странным, но, оказывается, и то и другое. В действительности же килограмм воздуха легче килограмма ваты, а килограмм воды тяжелее килограмма свинца. Почему? Да потому, что килограмм воздуха, как и килограмм любой другой жидкости, имеет определенную плотность. А вот килограмм свинца, наоборот, не содержит в себе никакой жидкости. Но ведь все знают, что вода имеет плотность меньше единицы, а воздух — больше. Отсюда следует вывод, что тяжелее всего килограмм свинца.
Мы уже говорили об источнике знаний для нашего бота. Неужели эту галиматью кто-то написал?
В ноябре прошлого года в сети Интернет была опубликована платформа ChatGPT, способная вполне вразумительно ответить на любой вопрос из любой отрасли знаний, составить программу, и даже написать сочинение на заданную тему, предсказывая каждое последующее слово в предложении, основываясь на закономерностях, полученных в результате обработки огромного количества информации. Что это? Шаг вперед в развитии человеческой цивилизации или предвестник эпохи восстания машин, которые получив способность писать коды, будут воспроизводить себе подобных?
Первые шаги
Предсказывать будущее сложно, сгущать краски фатальностью развития событий явно не стоит, однако преподаватели школ, колледжей и вузов уже озабочены тем, что первыми пользователями программы ChatGPT оказались учащиеся, активно использующие бота в процессе подготовки учебных заданий. Пока машина допускает стилистические, а тем более и смысловые неточности, то возможность установить подлинного автора, безусловно, существует. Но время идет, и система, разработанная лабораторией OpenAL, при непосредственном участии Илона Маска, совершенствуется, в том числе при помощи пользователей, счет которым уже пошел на миллионы. Правда с началом текущего года доступ пользователей с российскими номерами телефонов, необходимых для регистрации и российскими IP адресами оказался ограничен, не смотря на то, машина поддерживает русский язык в числе прочих. Ну и ладно, скажем мы. У нас есть свой бот со схожей языковой платформой. От Яндекса. Балабоба. Он без труда закончит предложение или допишет рассказ, извлекая случайную информацию из массивов Интернета, используя тот же принцип построения конструкций, что и его американский коллега. Но Яндекс в отличие от OpenAL предупреждает, что пользователь может получить очень странные тексты и призывает к разумности их распространения. Но ведь для Балабобы, точно так же, как и для ChatGPT это всего лишь первые шаги.
Кто в выигрыше
Рекламные агентства аплодируют. С развитием подобных систем трудоемкость написания продающих текстов сокращается в разы. Тексты пишутся по шаблонам, которые машина усвоит моментально. Но только ли реклама в явном выигрыше? Парадокс, но и система образования может подняться на качественно новую ступень, если все звенья этой системы окажутся способными адекватно отнестись к проблеме. В чем заключается адекватность? Во-первых, в усложнении вопросов для учебных заданий. Ведь машины дают односложный ответ на односложный вопрос. Говорить об их возможности рассуждать, не смотря огромные средства, отпускаемые на разработки, пока не приходится. Во-вторых – уйти от заочной системы проверки знаний, которая и в старые добрые времена не гарантировала хорошие результаты. Как тут не вспомнить профессора из публикации «А теперь поговорим о физике».
Мы конечно же позволили себе пофантазировать, призывая работников системы образования к слаженным действиям. В любом случае, главные выгодоприобретатели - разработчики. Спрос на их продукты, учитывая динамику роста количества пользователей очевиден. Впрочем, планы монетизации этих технологий находятся за семью печатями.
Вместо заключения
Безусловно, труд рекламных агентств, которые, как сказал Марти Ларни, заставляют людей нуждаться в том, о чем ранее они даже не слыхали, необходимо в какой-то мере ценить. Но не девальвируют ли эти приложения ценность современной литературы, печатных и интернет-изданий, если мы с вами, читатели, заподозрим, что книга, издание или статья создавались искусственным интеллектом? В результате получится: роботы пишут - роботы комментируют. Собственно, мы и сегодня уже не свободны от этого.
Принципиально, сферы применения подобных систем искусственного интеллекта уходят далеко за пределы системы образования и рекламной индустрии, которые сегодня просто оказались под рукой. Это может быть сопряжено со многими сегментами нашей цифровой действительности.
Пока все это в будущем. А сегодня наши уважаемые боты расходятся в мнениях о том, что тяжелее, килограмм свинца или килограмм ваты. ChatGPT считает, что килограмм свинца гораздо тяжелее, но к сожалению самостоятельной возможности задать ему этот не оказалось. А ответ Балабобы процитировать весьма интересно:
Что тяжелее, килограмм свинца или килограмм ваты?
Это может показаться странным, но, оказывается, и то и другое. В действительности же килограмм воздуха легче килограмма ваты, а килограмм воды тяжелее килограмма свинца. Почему? Да потому, что килограмм воздуха, как и килограмм любой другой жидкости, имеет определенную плотность. А вот килограмм свинца, наоборот, не содержит в себе никакой жидкости. Но ведь все знают, что вода имеет плотность меньше единицы, а воздух — больше. Отсюда следует вывод, что тяжелее всего килограмм свинца.
Мы уже говорили об источнике знаний для нашего бота. Неужели эту галиматью кто-то написал?
