МНЕНИЕ
Мы должны были предвидеть появление ChatGPT
Мы все вносим свой вклад в это в течение многих лет
Мой зять — профессор ведущего британского университета, преподает инновационные исследования в бизнес-школе. Узнав о ChatGPT, мой муж спросил его, что он думает об этом:
Ну, было время, когда люди беспокоились о том, что будет со всеми лошадьми.
…после изобретения автомобиля.
Я не знаю, где вы были, когда узнали о ChatGPT
Я был на пляже, в отпуске, подшучивал со своими подростками над, казалось бы, глупой бизнес-идеей в индустрии моды.
Подростки сказали: нет, это глупая идея, а мой друг сказал: "О да, давайте посмотрим, насколько глупа эта идея на самом деле!"
Он достал свой телефон, набрал простую фразу в строке поиска на своем телефоне и нажал значок бумажного самолетика.
Тут же мигающий курсор стал красноречиво и точно объяснять эту «дурацкую идею». В нем были примеры и детали со ссылкой на реальных людей и предметы. Затем она приступила к составлению довольно убедительного бизнес-плана.
я не инвестор; Я пишу идеи и представляю их в виде проектов и историй людям и учреждениям. Но это объяснение, с сопутствующим рабочим процессом, с обоснованием и демографическим анализом, было достаточно хорошим, чтобы я мог взять текст, нарезать его, оформить в виде слайда, наложить на него довольно тонкий слой Дона Дрейпера и пройтись по нему. в любой зал заседаний, чтобы передать его.
Это вызвало у меня странное чувство.
Стоит ли ожидать ChatGTP?
Около десяти лет я загружал свои собственные голосовые интервью в транскрипционные машины ИИ… все, что угодно, лишь бы не делать это вручную или платить кому-то за это по тогдашней ставке 1,00–2,00 доллара за минуту аудио… так что Расшифровка 45-минутного интервью может стоить до 90 долларов примерно до 2017 года. В моей сфере деятельности один час — это всего лишь капля в море часов интервью, которые необходимо расшифровать для документального фильма или аудиозаписи. проект. До недавнего времени этот пункт был предметом рассмотрения.
Самый ранний, который я нашел примерно в 2013 году, был связан с проектом IBM Watson... Я помню, что для этого требовались какие-то странные протоколы входа в систему, а затем вам нужно было перейти к демоверсии, щелкнуть вкладку JSON, загрузить файл MP3, а затем ждите расшифровку.
Ватсон плохо слышал акценты; он предпочитал среднезападный английский с правильной грамматикой и произношением. Когда я начал работать над проектом, который требовал транскрипции сильного австралийского акцента, я обнаружил, что результаты транскрипции были забавными, но бесполезными; очистка стенограммы заняла столько же времени, сколько потребовалось бы, чтобы расшифровать ее с нуля. Watson также определенно не мог обнаружить никаких языков, кроме английского.
Когда я впервые начал работать с Watson, мне было немного интересно подумать, где закончатся все эти часы файлов машинного обучения, но дальше этого я не пошел. Когда я сегодня загуглил тот же вопрос, я узнал, что загруженные мной интервью, расшифрованные Уотсоном, возможно, косвенно помогли продвинуть ИИ в некоторых видеоиграх.
Раньше я небрежно использовал термин машинное обучение как определение того, почему эти инструменты транскрипции становятся лучше; правда, я так и не понял, что это на самом деле означало и куда все это могло пойти, несмотря на то, что я уже читал и в основном приписывал идеям, изложенным Донной Харауэй в Манифесте киборга.
Когда я понял, что эти «машины» стали лучше справляться со своей работой, я на мгновение поздравил себя с тем, что и здесь выполнил свою работу; все эти полезные данные из интервью с кем бы то ни было. Может быть, это был мой феминистский ответ на работу.
Там, где я сидел, это была бесплатная помощь. Я нажал «Загрузить», а затем «Загрузить». Большое спасибо.
Совсем недавно я использовал Otter.ai, Descript и, в меньшей степени, Sonix.ai. Все эти программы были находкой для таких, как я: бесплатные транскрипции (каждый месяц для бесплатных учетных записей существует порог времени или слов). ) для аудио-интервью, которые в противном случае заняли бы у меня часы за часами с существующими инструментами дня, такими как Wreally, или стоили бы сотни долларов, чтобы заплатить кому-то еще за это.
Но с появлением ChatGPT, наряду с другими инструментами для написания ИИ, для меня упала копейка. Теперь я вижу, куда ушла вся эта работа; все эти программные платформы транскрипции внесли свой вклад в НЛП или обработку естественного языка.
Все те часы интервью, которые я загружал, которые позволяли «машинам» сортировать произношение и ударения, определять разницу между дикцией и диалектом, а затем смотреть и вычислять повторяющиеся обороты фразы… все они были очень полезны для совместные усилия по созданию массивной базы данных, которая позволила машинам узнать, как люди говорят и думают.
И знаете, вы тоже внесли свой вклад.
Поставьте себе маленькую галочку рядом с теми НЛП, которые вы недавно использовали:
- Запросы Siri на преобразование речи в текст
- Alexa-что угодно
- Эй, Google… покажи мне рецепт…
- Чат-бот службы технической поддержки Apple.com
- Google Переводчик
- грамматически
- Предиктивные тексты
- Рекомендации Нетфликс
- Следуйте предложениям
- Программное обеспечение для транскрипции
Это просто очевидные вещи. Есть еще много слоев, если вы хотите углубиться в эту вселенную.
Если я смотрю только на программное обеспечение для транскрипции, я могу сказать, что всего за несколько лет я наблюдал, как уровень точности значительно улучшился. Они ушли от возможности транскрибировать только слова if. они. были. сказал. четко. и. в отдельности. На данный момент: где они могут расшифровать с точностью около 90 процентов четырехстороннее интервью с людьми, которые говорят с разными акцентами, включая тех, для кого английский язык не является родным.
Я был виновен в этом подходе «голова в песке» раньше
В эти «старые времена» Интернета, под которыми я подразумеваю ранние нулевые, широкая общественность взаимодействовала с технологиями и компаниями, которые контролируют и создают технологии, совсем по-другому.
Возьмем, к примеру, Google: до того, как он стал публичным в 2004 году, для инсайдеров, не принадлежащих к Силиконовой долине, Google был простой одностраничной поисковой системой без рекламы, где можно было задавать простые вопросы и получать простые ответы. Google не начинал как комплексное решение от дверных звонков до дисков, как сейчас.
Первые дни поиска в Google давали информацию только с веб-сайтов (тогда это была новая концепция). Либо из уже существующих текстов, которые были либо загружены в Интернет, либо вновь созданы для Интернета (тоже не в изобилии в то время). Кроме того, вам приходилось учитывать скорость передачи данных… кто помнит звук коммутируемого устройства? Интернет был нишевым, когда он начинался.
Академики сидели в настоящих библиотеках с книгами в твердом переплете или сидели в темных комнатах, просматривая микрофиши для исследований еще десять лет. Википедия только начинала свое концептуальное развитие в 1990-х годах, когда она была запущена онлайн в 2001 году.
Ранний Интернет был достаточно хорош, чтобы узнавать имена людей, публиковать информацию, информацию о поездках и распечатывать длинные бессвязные инструкции по вождению на Mapquest… это не было огромным набором чего угодно и всего, что существует сегодня.
Есть еще одна вещь, которую следует учитывать… в то время компьютеры не были «личными». Компьютеры использовались для работы, обычно на работе, а если они были дома, то они часто стояли на столе где-нибудь в углу с пылезащитным чехлом. «Ноутбуки» больше походили на складные настольные компьютеры, если только вы не могли позволить себе модный Macbook, который стоил в пять раз дороже всего остального.
В 2018 году веб-сайт 24/7 Wall St опубликовал анализ стоимости компьютеров в зависимости от года вашего рождения с поправкой на инфляцию. Если вы родились в 1978 году, знаменитый IBM 5110 стоил почти 10 000 долларов, что после поправки на инфляцию составляет более 38 000 долларов.
В 2001 году Apple Powerbook G4 стоил 3500 долларов, или почти 5000 долларов с поправкой на инфляцию; в 2002 году Toshiba Satellite 1995 стоил 2499 долларов, или около 3500 долларов с поправкой на инфляцию. В 2018 году (последний год, указанный с использованием той же методологии) Huawei Matebook Pro стоил всего 1200 долларов… а сегодня, если вы закажете новый Macbook Air с новым чипом M2, цена начального уровня составит 1199 долларов.
Отношение к компьютерам как к чему-то другому, кроме дорогого, но необходимого инструмента, требовало дальновидности; это то, чего не было у большинства людей в начале 2000-х.
Чтобы объяснить вам, насколько ограниченными были некоторые люди, мне достаточно посмотреть в зеркало. В 2001 году на интерактивном фестивале SXSW, где я представлял свой новейший интерактивный проект, я пропустил основное выступление Эрика Шмидта. Я даже работал в этом мире, в запутанные дни компьютеров сразу после первого взрыва доткомов в 2000 году, и все же я действительно помню, как говорил вслух своим коллегам:
Что может быть интересного в презентации о поисковой системе?!
Вот как я объясняю эту критическую ошибку на данном этапе моей жизни: мир был условно разделен на гиков и не гиков. Компьютерщики понимали силу, актуальность и важность вычислений. Компьютерщики могли видеть, что компьютеры в конечном итоге коснутся всех и вся; не гики все еще ходили в кинотеатры, читали книги, запоем смотрели наборы DVD «24» и «Клан Сопрано» или записывали телепередачи на свои PVR. Некоторые из таких людей, как я, даже придумали новые способы рассказывать истории с помощью компьютеров…
Да, я пошел за бесплатным кофе на конференцию, когда Эрик Шмидт выступал со своим основным докладом перед небольшой аудиторией в 2001 году в Остине, штат Техас. Там. Я сказал это. Я смирился с этим фактом.
Эта история отчасти раскрывает мой возраст — мне почти 50, — но она также раскрывает кое-что еще: пока я много работаю в мире медиа, который неразрывно связан с технологиями, я должен также признать, что Я также помогал строить их.
Я, и, возможно, вы тоже, один из людей, которые годами кормили ботов. В каком-то смысле мне даже заплатили за это (взяв бесплатные транскрипции). Я сделал это добровольно и полусознательно.
Только теперь, постфактум, я понимаю важность всего этого. Оглядываясь назад, я также вижу, что, основываясь на всех голосовых командах, обмене интервью и выборе предпочтений, мы все десятилетие кормили «машину». И то, что было рождено, именно то, что мы должны ожидать:
Чат-бот с искусственным интеллектом, обладающий естественной и родной речью, который включает шаблоны и связи, глубокие и инновационные идеи, подкрепленные обширными данными о клиентах… и полный план маркетинга в социальных сетях.
Разве это не подводит итог современному состоянию человека/медиа/предпринимателя?
Должны ли мы бояться?
Должны ли мы бояться этой эволюции вычислений и технологий? Радикально ли называть это изменением жизни, или это просто преувеличение, чтобы привлечь внимание к заголовку?
Давайте вернемся к этому выводу моего зятя в начале статьи:
Ну, было время, когда люди беспокоились о том, что будет со всеми лошадьми.
…после изобретения автомобиля.
Спросите себя: готовы ли вы вернуться к верховой езде, чтобы ездить на работу? Ваш следующий отпуск на лошадях будет приятным?
Ясно, что появление автомобиля полностью изменило все, что мы знаем о нашей цивилизации: она управляет тем, как мы живем, где мы живем, как мы работаем, где мы работаем и что мы делаем для развлечения. Автомобили также помогли прожечь дыру в нашей атмосфере и ускорили изменение климата.
Но стоит ли нам бояться этого? Должны ли мы бояться появления ботов с искусственным интеллектом, которые помогут нам делать нашу работу за нас?
Это более сложный вопрос, но его нельзя полностью игнорировать и рассматривать как месть луддитов.
Теперь, когда у нас есть информация более чем за столетие, чтобы проанализировать влияние, которое появление автомобиля оказало на наше общество, я твердо придерживаюсь этой позиции:
Да, мы должны знать, если не немного бояться, новых изобретений, которые вытесняют предыдущие или существующие системы.
Но это не значит, что мы должны желать их исчезновения; представить нашу цивилизацию без автомобилей в принципе нелепо.
Возможно, на такие инструменты, как ChatGTP (включая собственный GTP-3, который, как говорят, легко превзойдет возможности версии 1.0) нужно смотреть вперед… не оглядываться назад. дверь сарая, где живут лошади.
Будут и другие, и скоро. Google транслировал событие в прямом эфире 8 февраля 2023 года… нетипичная дата в годовом календаре Google… и без удивления мы узнали, что на горизонте появился конкурент Google для ChatGTP, Google Bard. Ясно, что они чувствуют угрозу из-за того, что проиграли на рынке в соревновании с ботами ИИ.
Боты с искусственным интеллектом требуют другого подхода к технологиям, а не просто взволнованного «хватай и беги».
Возможно, речь идет скорее о создании культуры безопасного использования, а затем о создании свода правил и кодексов поведения, регулирующих его использование. В результате эти боты заставят нас стать умнее, чтобы понять разницу между человеком и ботом… а также когда их использовать для повышения квалификации и использовать их таким образом, чтобы повысить нашу собственную производительность. Они также сделают нас ленивыми, как это уже сделали технологии (раньше я знал около 100 телефонных номеров наизусть… сейчас их осталось около пяти).
Так же, как пригороды, построенные автомобилями, боты с искусственным интеллектом определенно заставят нас сформировать новые жизненные привычки и рабочие протоколы. Боты с искусственным интеллектом, безусловно, повлияют на образование, предпринимательство, информационную индустрию и индустрию копирайтинга… и это лишь некоторые из тех, которые я вижу в своей сфере деятельности.
Каким-то образом, возможно, даже вопреки нашему здравому смыслу, мы будем вынуждены рассматривать чат-боты с искусственным интеллектом как очевидную эволюцию в экономике знаний и информации, в которой мы живем.
Действительно, страшно подумать, что это только начало; ремень безопасности не был частью оригинальной конструкции автомобиля. Но автомобили стали быстрее, дороги стали длиннее и прямее, ограничения скорости увеличились, а характер использования автомобилей изменился. Автомобильные аварии всегда были реальностью; но после того, как кто-то подсчитал цифры и понял, что небольшое изобретение — ремень безопасности — может спасти жизни, законы были изменены, а модели использования — изменены. В результате было спасено много жизней.
Каким будет тест ремня безопасности ChatGTP (и других, которые последуют за ним?)
Так да. Да, мы должны были ожидать ChatGTP, потому что мы все помогали создавать его в течение многих лет. Мы добились этого с помощью различных взаимодействий с технологиями, экономящих время или удобство.
Но вместо того, чтобы пытаться представить, что его не существует или что мы можем изменить его сейчас, когда он здесь, возможно, нам следует приспособиться к нему, заставить его работать на нас и вместе с нами, а не против нас. И как-то понять, как из-за этого стать умнее или меньше работать.
Саманта Ходдер — аудиопродюсер и писатель. Если вы любите повествовательные подкасты так же сильно, как и я, подпишитесь на мой Substack Bingeworthy.
