Kreditas: Unsplash/CC0 viešasis domenas Toliau plėtojant didelių kalbų modelius (LLM), pvz., GPT-4, jie, žinoma, geriau naudos turimą informaciją, kad sukurtų naudingą tekstą beveik bet kokia tema – ne tik pagal frazę ar sakinį, bet ir pagal visą dokumentą.
Remiantis nauju Kornelio tyrimu, dirbtinio intelekto naudojimas rašant visas žinutes arenoje, kur asmeninis susirašinėjimas yra labai svarbus ir beveik neįmanomas – atstovaujama vyriausybė – atrodo veiksmingiau nei dirbtinio intelekto naudojimas atskiriems sakiniams generuoti.
Tyrimų grupė, vadovaujama Sarah Kreps, Menų ir mokslų koledžo (A&S) Vyriausybės departamento profesoriaus Johno L. Wetherillo ir Kornelio Džebo E. Brookso viešosios politikos mokyklos Kornelio technologijos instituto direktoriaus, atliko bandymus. AI tarpininkaujama komunikacijos programa, skirta išsiaiškinti, ar žinutės lygyje siūlomas tekstas buvo naudingesnis nei sakinio lygio pasiūlymai.
Kreps ir jos komanda išsiaiškino, kad tyrimo dalyviai, atlikę Kongreso darbuotojų vaidmenį, kurie gavo pranešimo lygio pasiūlymus, reagavo greičiau ir buvo labiau patenkinti patirtimi nei tie, kurie gavo atskirų sakinių pasiūlymus.
„Tai beveik sąnaudų, naudos ir naudingumo skaičiavimas“, – sakė A. Krepsas ir pažymėjo, kad išrinkti pareigūnai gali gauti tūkstančius el. laiškų per savaitę, kartais ir per dieną. „Kai naudojate šį įrankį, jei pranešimo lygio pasiūlymas yra pakankamai geras, kaip atrodė, prasminga naudoti pranešimo lygį, o ne sakinio lygį, kur reikia daug daugiau žmonių sąsajų.
Krepso pranešimas „Sakinio lygio pasiūlymų palyginimas su žinutės lygio pasiūlymais komunikacijoje su dirbtiniu intelektu“ skelbiamas 2023 m. CHI konferencijos dėl žmogiškųjų faktorių skaičiavimo sistemose (CHI ’23) pranešimuose. Pagrindinis autorius yra Liye Fu, Ph.D. ’22, informacinių technologijų konglomerato Thomson Reuters taikomųjų tyrimų mokslininkas. Popieriaus versiją šiuo metu galima rasti adresu arXiv išankstinio spausdinimo serveris.
Bendraautoriai Benjaminas Newmanas, Alleno AI instituto Sietle mokslininkas, ir Maurice’as Jakeschas, mokslų daktaras. ’22, pristatys pranešimą CHI ’23, kuris numatytas balandžio 23–28 dienomis Hamburge, Vokietijoje.
Kreps, taip pat teisės docentė, teigė, kad šio darbo idėją ji gavo atlikdama ankstesnius tyrimus, ar įstatymų leidėjai gali būti jautrūs dirbtinio intelekto žinutėms. Vienas Kongreso narys jai pasakė, kad neilgai trukus „mes naudojame dirbtinį intelektą atsakydami į AI parašytus pranešimus“, – sakė Krepsas. „Ir jis pasakė: „Tai būtų tikrai puiku, nes gauname daug el. laiškų ir daugelis jų kartojasi, todėl šios priemonės gali būti tikrai vertingos“.
Krepsas sakė, kad įstatymų leidėjai „99,999 %“ savo el. pašto korespondencijos jau perduoda darbuotojams, todėl galbūt dirbtinis intelektas galėtų atlikti šį darbą. „Darbuotojai dažniausiai tik pjausto ir klijuoja“, – sakė ji. „Taigi šie AI įrankiai iš tikrųjų akivaizdžiai nesiskiria nuo to, ką dabar daro darbuotojai.”
Šiam darbui Fu ir grupė kompiuterių mokslų bakalauro studentų iš Kornelio Bowerso kompiuterijos ir informacijos mokslų koledžo sukūrė programą „Dispatch“, kuri gali imituoti darbuotojo atsakymą į rinkėjų el. laiškus. Krepsas įdarbino 120 dalyvių, kurie veiktų kaip įstatymų leidybos darbuotojai, ir sudarė jiems vieną iš trijų eksperimento sąlygų: 40 dalyvių negavo AI sukurtos pagalbos; 40 gauta sakinio lygio pasiūlymų; ir 40 gautų pranešimų lygio pasiūlymų, abiejų tipų pasiūlymus sugeneravo GPT-3.
Tyrėjai atrinko laiškus, kuriuos įstatymų leidėjai gavo per Resistbot – paslaugą, kuri reklamuoja galimybę parašyti ir išsiųsti laiškus įstatymų leidėjams per mažiau nei dvi minutes. Tyrėjai naudojo tik laiškų turinį be vardų ir pasirinko laiškus, kuriuos siuntė keli žmonės, kad nebūtų galima identifikuoti atskirų siuntėjų.
„Darbuotojams“, nenaudojantiems dirbtinio intelekto pagalbos, kiekvienai korespondencijai užbaigti prireikė beveik 16,5 minutės, beveik dvigubai ilgiau nei tiems, kurie naudojasi žinutinio lygio AI pasiūlymais. Tie, kurie naudoja sakinio lygio pasiūlymus, užtruko šiek tiek mažiau nei 16 minučių, nes reikėjo redaguoti ir kurti pranešimus; tikrasis rašymo laikas buvo apie 12 minučių.
„Darbuotojams“, nenaudojantiems dirbtinio intelekto pagalbos, prireikė beveik dvigubai daugiau laiko nei tiems, kurie naudojasi žinučių lygio AI pasiūlymais. Be to, tie, kurie naudojo pranešimo lygio atsakymų pasiūlymus, paprastai sutiko, kad sistema buvo lengva naudotis, o gauti pasiūlymai buvo natūralūs ir naudingi. Tačiau dalyviai, naudojantys sakinio lygio pasiūlymus, pasiūlymų natūralumo ir naudingumo nevertino kaip palankiai.
„Tai santykiai, kurie turėtų turėti aukštą empatijos ir supratimo laipsnį“, – kalbėjo Krepsas apie įstatymų leidėjo ir steigėjo dinamiką. „Piliečiai nori jaustis išgirsti. Tačiau šio instinkto problema yra ta, kiek mes nuėjome nuo pasaulio, kuriame politikai beldžiasi į duris ir vedė individualius pokalbius bei pokalbius prie židinio. Tiek daug šių santykių jau yra automatizuoti.
„Jei galime būti pragmatiški ir realistiški nustatydami, kur automatizavimas jau nuvedė šiuos santykius“, – sakė ji, „tada gali būti lengviau žengti kitą žingsnį ir pagalvoti, kaip tai iš tikrųjų galėtų padėti asmenims susisiekti su išrinktais lyderiais“.
Daugiau informacijos: Liye Fu ir kt., Sakinio lygio pasiūlymų palyginimas su žinutės lygio pasiūlymais bendraujant su AI, arXiv (2023). DOI: 10.48550/arxiv.2302.13382
Citata: Viso pranešimo AI komunikacija laikoma naudingesnė (2023 m. kovo 29 d.), gauta 2023 m. kovo 30 d. iš https://techxplore.com/news/2023-03-whole-message-ai-communication.html
Šis dokumentas yra saugomas autorių teisių. Išskyrus bet kokius sąžiningus sandorius privačių studijų ar mokslinių tyrimų tikslais, jokia dalis negali būti atkuriama be raštiško leidimo. Turinys pateikiamas tik informaciniais tikslais.
