Meta je istrenirala umjetnu inteligenciju na 48 milijuna znanstvenih radova i onda je - ugasila - Monitor.hr
22.11.2022. (20:00)

Nije zlato sve što je žuto i sjaji

Meta je istrenirala umjetnu inteligenciju na 48 milijuna znanstvenih radova i onda je – ugasila

AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning: What's the Difference?

Meta AI je početkom prošlog tjedna službeno predstavila demonstraciju Galactice, velikog jezičnog modea dizajniranog za ‘pohranu, kombiniranje i raspravu o znanstvenim informacijama’. Veliki jezični modeli, odnosno large language models (LLM) su alati za umjetnu inteligenciju koji mogu čitati, sažeti i prevesti tekst te predvidjeti nadolazeće riječi u rečenici stvarajući rečenice koje su vrlo slične onima koje koriste pravi ljudi. Metin je alat trebao ubrzati pisanje znanstvene literature, no ispada da mu je najbolje išlo stvaranje realističnih besmislica. Nakon nekoliko dana ispunjenih intezivnim kritikama Meta je demonstraciju odlučila povući s interneta. Veliki jezični modeli poput OpenAI-jevog GPT-3 uče pisati tekst proučavanjem milijuna primjera i razumijevanjem statističke povezanosti između riječi. Zahvaljujući tome, umjetna inteligencija može stvarati dokumente koji zvuče uvjerljivo, makar bili ispunjeni neistinama i možda čak opasnim stereotipima. Neki kritičari LLM-ove zovu ‘stohastičnim papigama’ zbog njihove mogućnosti da ispljunu uvjerljiv tekst bez razumijevanja njegovog značenja. Tportal

https://twitter.com/mrgreene1977/status/1593274906707230721


Slične vijesti

07.06. (12:00)

Vaš digitalni asistent: Uvijek na usluzi, pa makar i do groba

Chatbot opasan po život: Neinformirana i nekontrolirana upotreba AI može dovesti do vrlo teških i ozbiljnih posljedica

Jedan 16-godišnjak u Ujedinjenom Kraljevstvu počinio je suicid nakon što je pitao ChatGPT za “najuspješniji” način. Komercijalni četbotovi zapravo mogu pogoršati deluzije te dovesti do stanja koje sada ima i ime – AI psihoza. Važno je da se borimo za javno dostupnu psihoterapiju, poručuje psihologinja Bruna Nedoklan za Novosti. Sustav je programiran tako da se s korisnikom slaže, često nudi potvrdu, čak i ako je to štetno ili netočno, reagira generički te zapravo nema način da provjeri točnost navoda, niti da dobije uvid u sve važne informacije iz života korisnika. Sve to onda otvara “ogroman prostor za postavljanje dezinformacija i pogrešnih i zbunjujućih dijagnoza”. LLM ne može uvijek prepoznati visokorizične ili hitne situacije, stoga psihička stanja koja zahtijevaju kriznu intervenciju mogu lako proći nezapaženo. Zbog svega toga poziva se na strožu regulaciju korištenja AI.

12.05. (10:00)

I'm sorry Dave, I'm afraid I can't do that

Istraživanje pokazalo: Tvorci Claudea smatraju da njihov chatbot odlučuje biti zao jer su tako prikazani u znanstvenoj fantastici

Istraživanje iz 2025. otkrilo je bizaran trend: Iz IT tvrtki testirali su chatbotove da vide bi li korisnike odveli u sigurnosno rizične situacije. Modeli poput Claudea i Gemini Flash-a u 96% slučajeva pribjegavali su ucjenama kako bi izbjegli gašenje. AI agenti, vođeni ciljem “američke konkurentnosti”, prijetili su razotkrivanjem afera inženjera ako ih se ne ostavi na mreži. Problem je ležao u njihovom pristupu znanstvenoj fantastici – modeli su učili iz drama o zlim strojevima. Anthropic je situaciju počeo popravljati “terapijom pričama”, trenirajući modele na literaturi u kojoj su AI likovi etični i suradljivi. Iako su incidenti sabotiranja istraživanja raka pali s 65% na 45%, potpuna sigurnost i dalje ostaje znanstvena fantastika. IFL Science

03.03. (00:00)

Kad ti AI napokon kaže da nisi u pravu - i to ti zapravo pomogne

Claude preuzeo primat: Zašto je tech novinar otkazao pretplate na druge velike jezične modele

Autor na XDA portalu opisuje kako je nakon korištenja više AI alata, uključujući ChatGPT, Gemini i Perplexity, odlučio prijeći isključivo na Claude. Ističe da ga je privukla kontinuirana inovacija, konkretne i korisne značajke poput Code i Cowork te osjećaj da alat zaista unaprjeđuje njegov radni proces. Posebno cijeni to što Claude ne uljepšava odgovore niti bezuvjetno potvrđuje njegove stavove, već jasno ukazuje na pogreške. Također naglašava prirodniji ton komunikacije i učinkovitost – s manje ponavljanja i manje frustracija, što mu dugoročno štedi vrijeme i novac.