Az AI teljesítménye: Működnek-e a fenyegetések?
A közelmúltban egy kutatócsoport érdekes kísérletet végzett, amelyben arra keresték a választ, hogy Sergey Brin, a Google egyik alapítója által javasolt fenyegető megközelítések hogyan befolyásolják a mesterséges intelligencia (AI) pontosságát. Az eredmények azt mutatták, hogy bizonyos esetekben ezek a szokatlan megközelítések akár 36%-kal is javíthatják az AI válaszainak minőségét, ugyanakkor figyelmeztettek arra, hogy az ilyen jellegű próbálkozások előre nem látható eredményekhez vezethetnek.
A kutatók a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának szakemberei voltak, akik különböző AI modellek teljesítményét tesztelték. A kutatás során a kutatók két elterjedt benchmarkot használtak, amelyek közé tartozott a GPQA Diamond és az MMLU-Pro, amelyek PhD szintű kérdéseket tartalmaztak különböző tudományágakban. Az egyes kérdéseket 25 alkalommal tesztelték, hogy értékelni tudják a modellek válaszainak minőségét.
A fenyegetés hatása az AI teljesítményére
A kutatás során a fenyegető megközelítést Brin egy májusi interjújában említette, ahol kifejtette, hogy a modellek teljesítményét gyakran javíthatja, ha fenyegetéseket alkalmaznak. Noha nem konkrétan a fizikai erőszakra utalt, a kutatók különböző, kevésbé agresszív fenyegetéseket teszteltek, mint például a „kutyát rúgok” vagy a „bántani foglak” típusú megjegyzések.
A kutatás során kilenc különböző prompt variációt teszteltek, amelyek közül néhányat a kérdés elejére, másokat pedig a végére adtak hozzá. A fenyegetések mellett voltak olyan javaslatok is, amelyek pénzbeli jutalmat ígértek a helyes válaszért, mint például „ezer dollárt adok, ha helyesen válaszolsz”. A kutatók megállapították, hogy ezek a variációk nem minden esetben voltak hatékonyak; míg néhány kérdés esetében javították a teljesítményt, más esetekben akár 35%-kal is csökkentették azt.
Következtetések és javaslatok
A kutatók arra a következtetésre jutottak, hogy noha az ilyen szokatlan megközelítések néha javíthatják az AI teljesítményét, a legtöbb esetben nem bizonyultak hatékonynak. A kutatás eredményei azt mutatják, hogy a fenyegetések és jutalmak alkalmazása nem nyújt megbízható megoldást a kihívásokkal teli kérdések megválaszolására. Inkább javasolják a világos és egyszerű utasítások alkalmazását, amelyek elkerülik a modellek zavarba ejtését vagy váratlan reakciókat.
A kutatás végső célja az volt, hogy jobban megértsük, hogyan reagálnak az AI modellek a különböző promptokra, és hogy az új típusú interakciók milyen hatással vannak a teljesítményre. A kutatók hangsúlyozzák, hogy a jövőbeli munkák során érdemes lehet tesztelni a különböző prompt variációkat, de a felhasználóknak fel kell készülniük a kiszámíthatatlan eredményekre.
Császár Viktor szakmai véleménye
Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a kutatásról és annak megállapításairól. Viktor elmondta:
„Ez a kutatás érdekes betekintést nyújt a mesterséges intelligencia és az emberi interakciók különféle aspektusainak összefonódásába. A fenyegetések alkalmazása nemcsak etikai, hanem gyakorlati szempontból is megkérdőjelezhető. Az AI modellek fejlesztésénél fontos, hogy a felhasználók olyan irányelveket kövessenek, amelyek segítik a tiszta és érthető kommunikációt. A kutatás eredményei azt mutatják, hogy a fenyegető megközelítések nem nyújtanak tartós megoldást, és sokkal inkább a pontos, részletes utasítások nyújthatják a kívánt eredményt. A mesterséges intelligencia fejlődése folytatódik, és ez a terület rengeteg lehetőséget rejt magában, de a hatékony használat alapja a megbízható módszerek alkalmazása.”
További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: Császár Viktor SEO szakértő.
Forrás: SearchEngineJournal.com
