AI չաթբոտները կարող են առաջացնել գլոբալ «գիտելիքի փլուզում»՝ նվազեցնելով տեղեկատվության բազմազանությունը
Կոպենհագենի համալսարանի նոր հետազոտությունը ցույց է տալիս, որ AI չաթբոտները կարող են նեղացնել մարդկային գիտելիքի շրջանակը՝ ավանդական որոնողական համակարգերի համեմատ ավելի քիչ բազմազան տեղեկատվություն տրամադրելով: Հետազոտողները փորձարկել են 27 լեզվական մոդելներ (LLM)՝ օգտագործելով 155 թեմա և 200 հարցադրում: Արդյունքները ցույց են տալիս, որ նույնիսկ ամենաառաջադեմ մոդելները տալիս են մոտ 19%-ով ավելի քիչ բազմազան պատասխաններ, քան Google-ի որոնումը: Փորձագետները զգուշացնում են, որ այս միտումը ստեղծում է «չարաբաստիկ շրջապտույտ», որտեղ հանրահայտ բովանդակությունը դառնում է գերիշխող, իսկ այլընտրանքային տեսակետները մղվում են հետին պլան: Թեև նոր մոդելները ցույց են տալիս բազմազանության որոշակի բարելավումներ, հետազոտողները նախազգուշացնում են, որ տեղեկատվության համար AI-ից կախվածությունը կարող է հանգեցնել աշխարհի սահմանափակ ընկալման և հավաքական ինտելեկտի նվազման:
This is a summary. Read the full article at the original source:
TechRadarԿապակցված
Ես հարցում եմ անցկացրել Հնդկաստանի 123 մարդկանց շրջանում՝ առաջատար AI-ի աշխատանքը գնահատելու համար
Նոր հետազոտությունը գնահատել է, թե ինչպես են առաջատար արհեստական բանականության մոդելները լուծում Հնդկաստանի ինստիտուցիոնալ բարդ խնդիրները: Հարցազրույց…
Frontend ծրագրավորողը ստեղծել է անհատականացված AI հրամանատարական կենտրոն՝ ամենօրյա արտադրողականությունը և անձնական նպատակները կառավարելու համար: Claud…
Jev-ը և Laya-ն հայփից այն կողմ. ի՞նչ են անում որոշումների մոդելները, որ LLM-ները չեն անում
Ծրագրավորող Տիագո Վիլաս Բոասը ուսումնասիրում է գործակալային աշխատանքային հոսքերում մեծ լեզվական մոդելների (LLM) օգտագործման գործնական սահմանափակումներ…