W ewoluujących relacjach między technologią a społeczeństwem ludzie okazali się niewiarygodnie elastyczni. To, co kiedyś zapierało nam dech w piersiach, wkrótce staje się integralną częścią naszego codziennego życia.
Zdumiewające funkcjonalności dużych modeli językowych (LLM), takich jak ChatGPT były zaledwie kilka miesięcy temu uosobieniem najnowocześniejszej sztucznej inteligencji. Teraz są na dobrej drodze, by stać się zwykłymi dodatkami i wtyczkami do naszych edytorów tekstu i wyszukiwarek.
Wkrótce zaczniemy polegać na ich możliwościach i płynnie włączymy je do naszych procedur.
Jednak ta szybka aklimatyzacja pozostawia nas z uporczywym pytaniem: co dalej? W miarę jak zmieniają się nasze oczekiwania, zastanawiamy się nad kolejną innowacją, która poruszy naszą wyobraźnię.
Ludzie będą starali się osiągnąć wszystkie rodzaje mądry - i niezbyt mądry – rzeczy z AI. Wiele pomysłów się nie powiedzie, inne będą miały trwały wpływ.
Nasza kryształowa kula nie jest dużo lepsza od twojej, ale możemy spróbować pomyśleć o tym, co będzie dalej w uporządkowany sposób. Aby sztuczna inteligencja miała trwały wpływ, musi być nie tylko wykonalna technologicznie, ale także opłacalna ekonomicznie i normatywnie akceptowalna – innymi słowy, musi być zgodna z wartościami, których przestrzeganie wymaga społeczeństwo.
Niektóre technologie sztucznej inteligencji czekają teraz na uboczu, które są obiecujące. Cztery, które naszym zdaniem czekają na skrzydłach, to GPT następnego poziomu, humanoidalne roboty, prawnicy AI i nauka oparta na sztucznej inteligencji. Nasze wybory wydają się gotowe z technologicznego punktu widzenia, ale to, czy spełniają wszystkie trzy wymienione przez nas kryteria, to już inna sprawa. Wybraliśmy te cztery, ponieważ to one ciągle pojawiały się w naszych badaniach nad postępem w technologiach sztucznej inteligencji.
1. Pomoc prawna AI
Firma startowa DoNotPay twierdzi, że ma zbudował legalnego chatbota – zbudowany na technologii LLM – który może doradzać oskarżonym w sądzie.
Firma niedawno powiedziała, że pozwoli swojemu systemowi sztucznej inteligencji pomóc dwóch oskarżonych walczy z mandatami za przekroczenie prędkości w czasie rzeczywistym. Połączona przez słuchawkę sztuczna inteligencja może podsłuchiwać postępowanie i szeptać argumenty prawne do ucha oskarżonego, który następnie powtarza je na głos sędziemu.
Po krytyce i pozwie dot praktykowanie prawa bez licencji, startup przełożył debiut AI na sali sądowej. O potencjale technologii nie będą zatem decydowały ograniczenia technologiczne czy ekonomiczne, ale autorytet systemu prawnego.
Prawnicy to dobrze opłacani profesjonaliści, a koszty postępowania sądowego są wysokie, więc potencjał ekonomiczny automatyzacji jest ogromny. Jednakże system prawny USA obecnie wydaje się sprzeciwiać robotom reprezentującym ludzi w sądzie.
2. Wsparcie naukowe AI
Naukowcy coraz częściej zwracają się do sztucznej inteligencji w celu uzyskania wglądu. Uczenie maszynowe, w ramach którego system sztucznej inteligencji poprawia swoje działanie w miarę upływu czasu, jest wykorzystywane do identyfikowania wzorców w danych. Dzięki temu systemy mogą proponować nowe hipotezy naukowe – proponowane wyjaśnienia zjawisk zachodzących w przyrodzie. Mogą one nawet przekraczać ludzkie założenia i uprzedzenia.
Na przykład, naukowców z Uniwersytetu w Liverpoolu wykorzystali system uczenia maszynowego zwany siecią neuronową do uszeregowania kombinacji chemicznych materiałów akumulatorowych, kierując ich eksperymentami i oszczędzając czas.
Złożoność sieci neuronowych sprawia, że istnieją luki w naszym rozumieniu tego, jak faktycznie podejmują one decyzje – tzw problem z czarną skrzynką. Niemniej jednak istnieją techniki, które mogą rzucić światło na logikę odpowiedzi, co może prowadzić do nieoczekiwanych odkryć.
Chociaż sztuczna inteligencja nie może obecnie samodzielnie formułować hipotez, może inspirować naukowców do podejścia do problemów z nowej perspektywy.
3. AutoGPT
Wkrótce zobaczymy kolejne nowe wersje chatbotów AI opartych na najnowszej technologii LLM, znanej jako GPT-4. Zobaczymy sztuczną inteligencję, która może obsługiwać różne typy danych, takie jak obrazy i mowa, a także tekst. Są to tzw systemy multimodalne.
Ale spójrzmy trochę dalej w przyszłość. Automatyczne GPT, zaawansowane narzędzie AI wydane przez Significant Gravitas, już jest robiąc fale w branży technologicznej.
Auto-GPT otrzymuje ogólny cel, taki jak zaplanowanie przyjęcia urodzinowego, i dzieli go na podzadania, które następnie wykonuje samodzielnie, bez udziału człowieka. To odróżnia go od ChatGPT.
Auto-GPT obejmuje agentów lub systemy AI, które podejmują decyzje w oparciu o z góry określone zasady i cele. Pomimo ograniczeń instalacyjnych, takich jak problemy z funkcjonalnością w przypadku korzystania z systemu Windows, Auto-GPT wykazuje ogromny potencjał w różnych zastosowaniach.
4. Roboty humanoidalne
Roboty humanoidalne – te, które wyglądają i poruszają się jak my – znacznie się rozwinęły od czasu pierwszego konkursu Darpa Robotics Challenge w 2015 r., w którym zespoły budowały roboty do wykonywania szeregu złożonych zadań wyznaczonych przez organizatorów. Obejmowały one wysiadanie z samochodu, otwieranie drzwi i wiercenie dziury w ścianie. Wielu walczyło o osiągnięcie celów.
Jednak startupy opracowują obecnie „humanoidy” zdolne do wykonywania takich zadań i wykorzystywane w magazynach i fabrykach.
Sprawozdanie z wyzwania robotycznego Darpa w 2015 roku.
Postępy w dziedzinach sztucznej inteligencji, takich jak wizja komputerowa, a także w energochłonnych bateriach, które zapewniają krótkie impulsy wysokiego prądu, umożliwiły robotom poruszać się po złożonych środowiskach, zachowując równowagę dynamicznie – w czasie rzeczywistym. Figure AI, firma budująca humanoidalne roboty do prac magazynowych, zapewniła już 70 mln USD (55 mln GBP) na finansowanie inwestycji.
Inne firmy, w tym 1X, Apptronik i Tesla, również inwestują w humanoidalne roboty, co wskazuje na dojrzewanie tej dziedziny. Roboty humanoidalne oferują przewagę nad innymi robotami w zadaniach wymagających nawigacji, zwrotności i zdolności adaptacyjnych, ponieważ częściowo będą działać w środowiskach, które zostały zbudowane wokół potrzeb człowieka.
Biorąc długi widok
Długoterminowy sukces tych czterech będzie zależał nie tylko od mocy obliczeniowej.
Roboty humanoidalne mogą nie zyskać na popularności, jeśli koszty ich produkcji i utrzymania przewyższają korzyści. Prawnicy AI i asystenci chatbotów mogą odznaczać się niezwykłą wydajnością. Jednak ich adopcja może zostać wstrzymana, jeśli ich podejmowanie decyzji jest sprzeczne z „kompasem moralnym” społeczeństwa lub prawa nie zgadzają się z ich użyciem.
Znalezienie równowagi między opłacalnością a wartościami społecznymi ma kluczowe znaczenie dla zapewnienia prawdziwego rozkwitu tych technologii.
O autorze
Fabian StefanWykładowca University of Oxford i Jan Laux, Habilitowany naukowiec, University of Oxford
Artykuł został opublikowany ponownie Konwersacje na licencji Creative Commons. Przeczytać oryginalny artykuł.
