30 listopada ubiegłego roku firma OpenAI udostępniła swój model językowy GPT3.5 bezpłatnie wszystkim internautom jako ChatGPT. Tego dnia po raz pierwszy każdy na świecie zyskał dostęp do tak zaawansowanej sztucznej inteligencji, a kolejne tygodnie upłynęły na wspólnym testowaniu, co też potrafi Generatywna AI. Czy powszechne udostępnienie ChatGPT było przełomem w rozwoju tej technologii?
Pierwszy milion użytkowników ChatGPT zdobył już po pięciu dniach od udostępnienia. Obecnie korzysta z niego ponad 100 mln osób tygodniowo, a strona, przez którą możliwy jest dostęp do tego modelu językowego, notuje 1,5 mld wizyt miesięcznie.
Nie było to oczywiście pierwsze narzędzie wykorzystujące Generatywną AI, a jego przewaga nad podobnymi rozwiązaniami też nie była miażdżąca. Jednak to łatwa dostępność ChatGPT sprawiła, że media zachłysnęły się możliwościami tego modelu językowego. Wielka popularność chatbota wywołała do tablicy dużych technologicznych graczy i nakręciła zainteresowanie sztuczną inteligencją – skrót AI wpisywany jest dziś w wyszukiwarkę Google pięciokrotnie częściej niż kilkanaście miesięcy temu.
Rok po premierze można już spojrzeć na pojawienie się ChatGPT z pewnym dystansem – choć nie ułatwiają tego ujawnione niedawno plany OpenAI co do umożliwienia budowy spersonalizowanych chatbotów, jak i zawirowania we władzach spółki z ostatnich dni.
“Wzrostu możliwości modeli językowych od strony technologicznej spodziewano się już od kilku lat. Dziś dość dobrze można przewidzieć, jak inteligentny będzie model danej wielkości. Kluczowymi aspektami umożliwiającymi ich rozwój była dostępność mocy obliczeniowych czy dostęp do danych. Nadal jest to gra dla bogatych, bo koszt treningu modelu 7B, czyli niezbyt dużego na dzisiejsze standardy, ale wystarczającego w wielu zastosowaniach, to kilka milionów dolarów. ChatGPT nie jest „inteligentny”. To po prostu bardzo duży model statystyczny, który szuka powiązań między konkretnymi słowami. Tak naprawdę to, co robi, to generowanie słowa najbardziej pasującego do tysięcy słów, które mu dostarczyliśmy. Taki model naśladuje inteligencję i możemy ulec wrażeniu, że posiada świadomość, ale to na razie jedynie modelowanie języka. Aby można było mówić o świadomej sztucznej inteligencji, potrzebujemy ją konstruować w zupełnie inny sposób” – twierdzi Piotr Sankowski, prezes IDEAS NCBR, ośrodka badawczo-rozwojowego w dziedzinie AI.
Jak wskazują specjaliści IDEAS NCBR, od strony technologicznej ChatGPT nie był rewolucją, ale już jego społeczny odbiór – zdecydowanie tak. “W ten sposób pośrednio, acz istotnie, ChatGPT zmienia trajektorię rozwoju AI. Narzędzia oparte o pokrewne technologie są i będą włączane w coraz więcej produktów. Od dosyć prostych (w nowej wersji macOS jest podpowiadaczka tekstu oparta na Transformerach), przez skomplikowane (np. integracja w Google Docs), aż wreszcie po próby podważenia pozycji Google na rynku wyszukiwarek przez Bing i jego integrację z czatem” – dodaje Piotr Miłoś, lider zespołu badawczego w IDEAS NCBR.
AI weszła pod strzechy
Chociaż sformułowania “sztuczna inteligencja” użyto po raz pierwszy w 1956 roku, to przez długi czas była ona głównie przedmiotem badań naukowych. W minionej dekadzie zwykli użytkownicy internetu zaczęli korzystać ze sztucznej inteligencji np. w automatycznych translatorach lub otrzymując od platform rekomendacje nowych filmów do obejrzenia. Dopiero pod koniec 2022 roku z możliwości AI zdało sobie sprawę szerokie grono użytkowników – już nie tylko badacze czy media specjalistyczne, lecz również media mainstreamowe, biznes czy osoby wykorzystujące ją do codziennej pracy i to niekoniecznie związanej z IT. Skąd ta zmiana?
“ChatGPT zademonstrował, że coś, co wydawało się wyłączną domeną człowieka, czyli pracę twórczą, dość łatwo może zastąpić AI. Wydawało się, że maszyny będą miały z tym największy kłopot, dużo większy niż z dowodzeniem twierdzeń. Natomiast modele językowe nadal nie potrafią dobrze rozwiązywać zadań matematycznych czy przeprowadzać rozumowań logicznych. Przełom dotyczył również faktu, że ChatGPT to pierwsze narzędzie oparte na dużych modelach językowych, które miało interfejs dostępny dla zwykłego użytkownika. Z tego powodu znalazł się na ustach wszystkich, a poczynania OpenAI śledzi cały świat” – wyjaśnia Piotr Sankowski.
Jaka może być przyszłość dużych modeli językowych?
Dla większości użytkowników pierwsze miesiące z ChatGPT były głównie zabawą w zadawanie pytań i pracą z tekstem. Z kolei media najchętniej stawiały prognozy na temat możliwego wpływu LLM-ów (large language models – dużych modeli językowych), takich jak ChatGPT na rynek pracy, widząc w nim analogię do procesów z czasów rewolucji przemysłowej. To jednak wciąż tylko próbka możliwości tych narzędzi, a w przyszłości bardziej istotne mogą okazać się takie ich funkcje i zastosowania, na których jak dotąd nie skupiliśmy wiele uwagi.
Naukowcy wskazują na dwa kierunki rozwoju funkcji modeli takich jak ChatGPT. Pierwszy z nich to osobisty asystent, który zmienić ma w istotnej mierze sposób, w jaki korzystamy z internetu. Drugi to wyspecjalizowane “podpowiadaczki” – podobne do GitHub Copilot, który podpowiada kod programistom – towarzyszące nam w różnych dziedzinach życia. “Microsoft już ogłosił, że powstał Microsoft Copilot – ‘twój codzienny towarzysz AI'” – wskazuje Piotr Miłoś.
Na inny obszar, który już dziś mierzy się z konsekwencjami pojawienia się zaawansowanych LLM-ów, zwraca uwagę Piotr Sankowski. Jako profesor Uniwersytetu Warszawskiego widzi potrzebę dostosowania szkół wszystkich szczebli do funkcjonowania w świecie po wynalezieniu ChatGPT. “Już teraz te rozwiązania zmieniły to, jak wygląda edukacja. Teraz naprawdę trudno zadać sensowną pracę domową, bo okazuje się, że otrzymamy rozwiązania wygenerowane przez ChatGPT. Zmiany w edukacji oraz nauce będą znacznie bardziej dalekosiężne. GPTs mogą w niedalekiej przyszłości okazać się bardzo przydatne w nauczaniu. A w dużo dalszej przyszłości wiele badań naukowych będzie wspieranych przez AI, które zwielokrotnią ludzkie możliwości w zadaniach związanych z analizą danych” – prognozuje prezes IDEAS NCBR.
