Что-же происходит сейчас? Вместо того чтобы изучать технологии и принципы информационного общества, да и просто изучать что-либо для самосовершенствования, большинство с радостью просто перекладывают задачи на ИИ. Вроде и дело движется и все счастливые, но развитие замедляется. При этом все знания ИИ построены на существующих данных, результатах работы людей. Чем больше результатов получены с помощью ИИ тем больше сами ИИ обучаются на "своих" трудах. Количество трудов произведенных без использования ИИ постепенно уменьшается. Накапливаются какие-то ошибки, которые люди не отлавливают в момент использования и по сути дела выплескивают в свободный доступ чтобы ИИ принял это как проверенную информацию.

Так Уроборос пожирает себя. Люди же, в своём стремлении к комфорту, способствуют этому изо всех сил. Это очень похоже на ситуацию с офисом бухгалтеров и клерков. Зачем понимать даже минимум если можно "пнуть" сисадмина? Так же и с ИИ. Если что-то не понятно - спрашиваешь в чатике искуственного помощника и получаешь ответ. Только этот помощник не стремится объяснит все аспекты. В него не заложена функция обучения, даже с целью чтобы его меньше беспокоили. И обучается он на чем-то не всегда проверенном, не оцененном критически. Не ясно к чему это может привести.
---
Что-же можно предложить для улучшения ситуации? Может ИИ стоит ограничить не только морально-этически, как это сделано сейчас (и то от части). Возможно стоит ограничить обучение чтобы ИИ как-либо понимали что на вход подается материал который уже был "переварен". Также не стоит так фанатично делать доступным их функционал для всех, не упрощать а наоборот предъявлять какие-то требования к базовым знаниям человека прежде чем он сможет использовать ИИ в своей работе. В ответы стоит добавлять больше обучения, а возможно добавить ИИ "лень" чтобы он старался ответить так чтобы больше к нему не подходили с подобными вопросами.

К сожалению даже эти предложения не возможно донести, а тем более обсудить с создателями. Их основная задача - зарабатывать на новой технологии, пока она приносит максимальные прибыли. Какие-либо ограничения не будут вводиться, если не требуются для получения выгоды. Поэтому я и решил написать этот пост-ответ, чтобы по возможности обратить внимание простых пользователей ИИ на возможные проблемы.

Не стоит использовать ИИ без критической оценки результатов. ИИ как инструмент помогает быстрее проанализировать много источников и сделать выводы, но они всегда должны быть Вам понятны. Если, после того как задали вопрос ИИ, Вы получили ответ без пояснений логики, задайте уточняющие вопросы, проверьте правильность и логичность, обратитесь к известным Вам фактам. Только после этого стоит применять полученные результаты в работе или публиковать их.

Спасибо тем, кто дочитал. Надеюсь Вы сделаете выводы.

Анализ настроений — это определение эмоционального тона текста: позитивный, негативный или нейтральный.

Пример:

• «Этот фильм был потрясающим!» → Позитив

• «Мне не понравилось, это было скучно.» → Негатив

Где используется?

• В маркетинге (анализ отзывов о товарах).

• В соцсетях (определение тональности комментариев).

• В службе поддержки (автоматическое определение жалоб).

Управление диалогами позволяет GPT поддерживать связные диалоги, запоминая контекст беседы.

Примеры:

• «Какой сегодня курс доллара?»

• «На 27 января курс доллара – 90 рублей.»

• «А евро?»

• «Курс евро – 98 рублей.» (ИИ понимает, что речь о курсе валют).

Почему это важно? Если бы GPT не учитывал контекст, он мог бы ответить: «Что такое евро?», что сделало бы диалог бессвязным.

Применение NLP в GPT

NLP помогает GPT решать сложные задачи, улучшая коммуникацию и автоматизируя рутинные процессы.

• Чат-боты и виртуальные ассистенты автоматически отвечают на вопросы, анализируют запросы клиентов, помогают с оформлением заказов.

• Автоматический перевод переводит тексты с сохранением контекста и смысла.

• Генерация текстов помогает писать статьи, письма, резюме, рекламные тексты.

• Распознавание голосовых команд используется в голосовых помощниках для управления устройствами.

Проблемы NLP и их решения

Хотя NLP развивается, некоторые сложности остаются.

Контекстуальная амфиболия (многозначность слов), слово «ключ» может означать как инструмент для отпирания замков, так и источник воды (родник): «Он нашёл старый ключ в лесу.» Неясно, идёт ли речь о металлическом предмете или природном источнике. ИИ, не имея дополнительного контекста, может интерпретировать слово неправильно.

Решение: учитывать контекст предыдущих слов в предложении.

Сложности с пониманием сарказма: «Отлично, опять дождь... (сарказм)»

Решение: использование тональных маркеров и анализа текста в контексте.

Непонимание культурных различий: Ирония, сленг, мемы могут быть сложны для ИИ.

Решение: постоянное обучение модели на актуальных данных.

Вывод: как NLP меняет общение с ИИ?

NLP делает GPT умнее, помогая ему генерировать осмысленные тексты, понимать контекст диалогов и анализировать человеческую речь.

По мере развития технологий обработка естественного языка станет ещё точнее, интуитивнее и полезнее, что откроет новые горизонты для взаимодействия человека и ИИ.

Отрывок из книги: Искусственный интеллект для всех: Автоматизируй, твори, вдохновляйся. Практическое руководство