2023.12.09. 09:00
Pszichológushoz kell mennie a ChatGPT-nek
Amerikában van, ahol már a mesterséges intelligencia dönt a bíró helyett bizonyos szabadlábra helyezési kérelmek elbírálásakor. Vajon elfogulatlanabb a gép, mint az ember? Vagy hasonlóan viselkedik, mert emberek tanították emberi adatokon? Mit tehet a pszichológia az MI tökéletesítésében?
A nagy nyelvi modellek nem feltétlenül akarnak helyes választ adni a kérdésünkre, egyszerűen csak a következő szót/szavakat akarják a lehető legjobban megjósolni, magyarázta Kekecs Zoltán
Forrás: Illusztráció / Shutterstock
Ha úgy tekintünk az egyre komplexebb nagy nyelvi modellek, például a ChatGPT működésére, mint az emberi viselkedésre és gondolkodásra, a pszichológia és a kognitív idegtudomány eszköztára nagy segítségünkre lehet a megértésükben, a hibáik kiküszöbölésében és a hatékonyságuk növelésében.
A nagy nyelvi modellek alapvető célja, hogy jó folytatást írjanak az általunk beírt szöveghez. Ez általában egy kérdés, amire a természetes folytatás egy válasz. Azonban nem feltétlenül akarnak helyes választ adni a kérdésünkre, egyszerűen csak a következő szót/szavakat akarják a lehető legjobban megjósolni – foglalta össze e modellek működésének lényegét Kekecs Zoltán, az ELTE adjunktusa tudományünnepi előadásában, amelyet az MTA Filozófiai és Történettudományok Osztálya által szervezett, Pszichológia és mesterséges intelligencia: Új kihívások, új lehetőségek című rendezvényen tartott.
A nagy nyelvi modellek és multimodális modellek viselkedése egyértelmű párhuzamokat mutat az emberi viselkedéssel. Éppen ezek a párhuzamok világítanak rá arra – mutat rá Kekecs –, hogy miért érdemes a mesterséges intelligenciát „elmének” tekinteni, és hogyan használhatjuk a viselkedéstudomány eszköztárát a nagy nyelvi modellek működésének megértésében és teljesítményük növelésében.
A mélytanuló neuronhálókat nem programozzák, hanem tanítják, ezért a viselkedésük jelentősen függ attól, milyen tanítási módszerrel közelítünk feléjük, milyen jutalmazást vagy büntetést alkalmazunk – hangzott el az előadásban.
Az előadó arra a kérdésre is választ ad, hogy rábírható-e csalásra vagy etikátlan viselkedésre a mesterséges intelligencia, képes-e a gép felejteni, lehet-e előítéletes, és szó esik arról, hogyan növelhetjük az esélyét annak, hogy a céljainknak megfelelő, „helyes” válaszokat kapjunk a modellnek feltett kérdéseinkre.
Kekecs Zoltán előadása 32:14-től nézhető meg itt, a rendezvény 1. részének többi előadása ugyanebben a videóban, a 2. rész előadásai pedig itt.