Збовтати, але не змішувати. Чому не варто забагато очікувати від ChatGPT на прикладі коктейлю

Як ChatCPT зіпсував мені шаурму

Два тижні поспіль ChatGPT підводив мене зі списком продуктів. Я думала, що знайшла для ШІ надійне практичне застосування — автоматизацію однієї з найменш улюблених недільних справ. Виявилося, бот погано з цим справляється. Я дала йому посилання на рецепт шаурми з цвітною капустою та гострим соусом і попросила скласти список інгредієнтів. Чатбот забув про лаваш, тому і я теж. Довелося використовувати замість нього тортильї. Наступного тижня я дала йому посилання на рецепт тако. Він забув про тортильї.

Як штучний інтелект може змінити світ, якщо він не справляється навіть з моїми продуктами? Я звернулась до свого колеги Дерека Томпсона, який писав про цю технологію та її потенціал. Виявилось, що він використовував ChatGPT навпаки — пропонував інгредієнти для коктейлів, які мав, та запитував рецепти напоїв. Я вирішила спробувати, і вже незабаром смакувала приємний моктейль з халапеньо та зельтером.

ШІ, принаймні у своїй безоплатній версії, досить погано збирав інформацію з випадкових посилань на вебсайти. Зате добре впорався з тими інгредієнтами, які я йому надала.

Він вправний у своєрідному творчому синтезі — вловлює асоціації між словами і поєднує їх як знайомими, так і новими способами.

Це може допомогти зрозуміти, як краще використовувати генеративний ШІ в майбутньому. А ще — уникнути його неправильного та навіть шкідливого застосування.

Ймовірно, правильна відповідь

Ми вважаємо комп’ютери логічними і точними, проте ChatGPT — дещо інше. Це велика мовна модель, котру на «великих шматках інтернету» навчили створювати асоціації між словами, які вона потім «промовляє» до вас. Можливо, вона читала енциклопедію, але сама нею не є. Програма просто аналізує великі обсяги інформації і надає відповіді, які є дуже ймовірними, виходячи з наших мовних патернів. 

Уц модель вбудована певна стохастичність або випадковість — те, що вчений Стівен Вольфрам називає «вуду». Замість завжди генерувати результати, засновані на тому, що є найбільш вірогідним (це було б досить нудним і передбачуваним), ChatGPT іноді вибирає менш очевидний варіант. Щось, що асоціюється з підказкою, але статистично менш вірогідне.

Як пояснює професорка філософії та комп’ютерних наук Північно-Східного університету Кетлін Кріл: «Коли ви робите запит, модель каже: “Гаразд, виходячи з промту це слово з імовірністю 60% буде хорошим наступним словом, а це — з 20%, а це — з 5%». Іноді цей менш імовірний варіант виявляється неточним або проблематичним. Врешті він призводить до критичних відгуків, що великі мовні моделі — «стохастичні папуги». Тобто здатні складати слова, але не знають їхнього значення. 

За словами професора математики та комп’ютерних наук у Дартмутському коледжі Деніела Рокмора, мовна модель займається тим, щоб зробити щось дуже ймовірне, а не точне. Ця відмінність має сенс навіть у рутинних справах.

Дати мені список продуктів, який, ймовірно, буде правильним, — не те саме, що список продуктів зі всім потрібним.

Коли ж справа доходить до змішування напою на основі заданих інгредієнтів, не обов’язково існує єдиний правильний спосіб його зробити. «Ви можете отримати паскудний коктейль, але навряд неправильний», — вважає Рокмор.

ChatGPT на барі

Наче для перевірки теорії Рокмора, пивний бар Axelrad у Г’юстоні нещодавно провів спеціальний івент під назвою «Humans vs. Machines». На ньому змагалися рецепти ChatGPT та людей-міксологів. Бар пропонував ChatGPT створити коктейль, наприклад, натхненний серією відеоігор Legend of Zelda. Його можна було порівняти з напоєм від бармена. 

Відвідувачі могли спробувати кожен коктейль і проголосувати за свій улюблений. В підсумку роботи та люди розділили голоси порівну. Перероблений фірмовий Blackberry Bramble Jam від ChatGPT навіть перевершив оригінал.

Луї Фернандес — власник закладу Labaredas Brazilian BBQ & Bar та автор каналу про приготування коктейлів на YouTube. Він розказав мені, що рецепти ChatGPT «насправді дуже хороші». Проте далеко не бездоганні. Коли Фернандес почав розширювати межі традиційних інгредієнтів, програма «видала кілька божевільних рецептів», які йому довелося коригувати. 

Є й інший приклад. Мій редактор запропонував ChatGPT об’єктивно жахливий список потенційних інгредієнтів — апероль, джин, півпляшки пива і мішок замороженого горошку. Чатбот запропонував йому зробити «Пиво-джиновий спрітц» з гарніром із замороженого горошку в якості «веселого і несподіваного штриху». 

Спираючись на свої дані ChatGPT може зрозуміти, що овочі бувають гарніром до напоїв. Наприклад, селера для «Кривавої Мері». Проте він не розбереться, чому горох дивний вибір (навіть якщо сам напій теж дивний).

«Час від часу він видаватиме щось абсолютно огидне, яке чомусь вважає продовженням того, що нам подобається», — сказав мені Маркус дю Сотой, математик і професор Оксфордського університету. В інших випадках вибір чатбота може надихати нас, як у випадку з Blackberry Bramble Jam. ChatGPT також чудово пише оригінальні рецепти класичних і звичних напоїв, оскільки прочитав та синтезував незліченну кількість рецептів коктейлів.

По суті, ми говоримо про творчість. Коли люди творять мистецтво, вони міксують те, що знають, і граються з межами. Коктейлі — більше мистецтво, ніж будь-що інше. Існують рецепти конкретних напоїв, але все завжди зводиться до смаку. У цьому простому контексті творчий синтез ChatGPT може допомогти нам знайти несподіване розв’язання повсякденної проблеми. 

Обмежена творчість

Але ця творчість має межі. Джорджіо Франчесчеллі, аспірант з комп’ютерних наук та інженерії в Болонському університеті, провів дослідження творчого потенціалу цих моделей. Він стверджує, що технологія за своєю суттю є обмеженою, оскільки спирається на наявний матеріал. Вона не може досягти трансформаційної творчості — коли немислимі ідеї стають реальністю.

Хоча ChatGPT може допомогти нам дослідити власну творчість, він також ризикує зробити більш пласким те, що ми створюємо. Кріл попереджає про «культурну однорідність» рецептів коктейлів, які створює бот.

Подібно до того, як алгоритми рекомендацій, можливо, гомогенізували популярну музику, чатботи здатні звести коктейлі до простого відтворення хітів знову й знову. 

А ще, враховуючи те, як їх навчали, інструменти ШІ здатні непропорційно пропонувати вподобання англомовного інтернету. Фернандес — бразильський іммігрант. Він, віддаючи данину своїй спадщині, вирішив зосередитися на південноамериканських та латиноамериканських алкогольних напоях, які інші бари можуть не помітити. 

Фернандес розповів, що боту виявилось складно збалансувати коктейлі з кашасою або піско. «Насправді він не зміг дати мені такий же хороший рецепт, як коли б я питав про бурбон або джин», — розповів Фернандес. Таким чином, якщо ми не будемо вдумливо ставитися до того, як використовуємо ШІ, він може привести нас до монокультури за межами барів.

Замість висновків

Експерти з технологій та бармени казали мені, що слід розглядати рецепти коктейлів, згенеровані штучним інтелектом, як чернетку, а не кінцевий продукт. Вони радять встановити «зворотний зв’язок» між людиною і ботом, щоб разом досягти потрібного результату.

І ця порада виходить за рамки коктейлів. Рокмор запропонував розглядати відповіді чатботу як «пропозицію від когось, кого ви насправді не знаєте, але вважаєте розумним», а не від «всезнавця оракула».

Здається, ми надто часто звертаємося до ШІ-чатботів за відповідями, хоча, можливо, варто було б сприймати їх як ненадійних, але веселих і начитаних колег. Звичайно, вони ще жодного разу не зекономили мені час, коли мова про речі, які потрібно виконати з точністю. Зате роблять чудову пряну маргариту.

Реклама у Vector

Знайшли помилку? Виділіть її і натисніть Ctrl+Enter