A legújabb kutatások azt vizsgálták, hogy a szokatlan kérdésekkel, mint például az AI megfenyegetése, hogyan befolyásolják a mesterséges intelligencia teljesítményét. Az ötlet Sergey Brin, a Google egyik alapítójának javaslatából származik, aki állította, hogy a fenyegetés javíthatja az AI-k válaszait. A kutatók megállapították, hogy bizonyos esetekben valóban javult a teljesítmény, de figyelmeztettek arra, hogy az ilyen megközelítések kiszámíthatatlan eredményeket hozhatnak.
Kutatás háttere és célja
A kutatók a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájából származnak, és két népszerű megközelítést vizsgáltak: a mesterséges intelligencia megfenyegetését és a „tip” (borravaló) adásának lehetőségét. Az utóbbi években a tip adása a teljesítmény javításának egyik gyakori taktikájává vált, míg Brin azzal érvelt, hogy a fenyegetés szintén hatékony lehet. A kutatás célja annak empirikus tesztelése volt, hogy ezek a módszerek valóban növelik-e az AI teljesítményét, és ha igen, akkor milyen mértékben.
A kutatási módszertan
A kutatók két különböző benchmark tesztet használtak, amelyek közé tartozott a GPQA Diamond, amely 198 PhD szintű kérdést tartalmaz több tudományos területről, valamint az MMLU-Pro mérés, aminek az engineering kategóriájából 100 kérdést választottak ki. Minden kérdést 25 alkalommal tettek fel a kiválasztott mesterséges intelligencia modelleknek, így a kutatás széles körű adatokat gyűjtött az AI teljesítményéről.
A kísérletek eredményei
A kutatás során a fenyegető és borravalóval kapcsolatos megközelítések hatását mérték. A kutatók arra a megállapításra jutottak, hogy ezek a tényezők nem befolyásolták a benchmark teljesítményt. Ugyanakkor megfigyelték, hogy bizonyos kérdések esetében a megközelítések akár 36%-kal is javíthatták a pontosságot, míg más kérdések esetében akár 35%-os csökkenést is okozhattak. Ebből arra következtettek, hogy a hatás kiszámíthatatlan, és a gyakorlatban nem lehet biztosra menni az ilyen típusú stratégiák alkalmazásakor.
Fontos tanulságok
A kutatás egyik legfontosabb megállapítása az volt, hogy a fenyegetés vagy a borravaló felajánlása nem hatékony módszer az AI modellek teljesítményének javítására. A kutatók javasolják, hogy a felhasználók inkább egyszerű, világos utasításokra összpontosítsanak, elkerülve a modellek zavarását vagy váratlan viselkedésének kiváltását. A kutatás során nyert eredmények arra figyelmeztetnek, hogy a szokatlan kérdések akár káros hatással is lehetnek a válaszok minőségére, és a felhasználóknak fel kell készülniük a nem várt eredményekre.
Összegzés
A kutatók által végzett kísérletek azt mutatták, hogy bár a szokatlan kérdések egyes esetekben javíthatják az AI teljesítményét, általánosságban az ilyen stratégiák nem bizonyultak hatékonynak. Az AI fejlesztése és alkalmazása során fontos, hogy a szakemberek tudatában legyenek ezeknek a kockázatoknak, és inkább a megbízható, bevált megoldásokra támaszkodjanak. Az AI jövője szempontjából elengedhetetlen a kutatások folytatása és a mesterséges intelligenciával kapcsolatos megértés mélyítése, hogy az iparág képes legyen kihasználni az új technológiákban rejlő lehetőségeket.
