Почему ChatGPT "любит" некоторые слова больше, чем другие? Исследуем путь культурного разнообразия в ИИ
ChatGPT, популярный инструмент от OpenAI, заинтриговал пользователей своей особенностью часто использовать некоторые слова, такие как "delve", которые в американском и британском английском не так уж и распространены. Это замечание привело к бурному обсуждению в интернете, особенно после публикаций влиятельных экспертов в области искусственного интеллекта.
На первый взгляд может показаться странным, что машина предпочитает определенные слова. Однако, если углубиться в методы обучения ИИ, становится ясно, что это не случайность. В процессе создания ChatGPT использовался метод обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF), где модель обучается на примерах, предоставленных англоговорящими работниками из разных стран. Это объясняет, почему некоторые "необычные" слова стали частью его лексикона.
Примером такого слова является "delve". В Великобритании и США это слово используется не так часто, как в Нигерии, где оно является обыденным в деловом английском. Вероятно, при обучении ChatGPT использовались тексты, написанные носителями из Нигерии, что и повлияло на его предпочтения в словах.
Данные с сайта PubMed подтверждают, что слово "delve" стало появляться значительно чаще в биомедицинских исследованиях, возможно, благодаря использованию ChatGPT для написания научных работ. Также исследования показывают, что некоторые другие слова, такие как "explore", "tapestry", "testament" и "leverage", встречаются чаще в текстах, созданных ChatGPT, по сравнению с общими данными интернета.
Эта тенденция поднимает важные вопросы об этических и культурных аспектах искусственного интеллекта. Как машины, обученные на базе данных из различных культур, влияют на язык и коммуникацию? Возможно ли, что искусственный интеллект может обогатить наш языковой опыт, представляя нам формы и стили, которые мы бы иначе не встретили?
Ответы на эти вопросы ещё предстоит найти, но одно ясно: мир ИИ все еще полон неизведанных уголков и неожиданных открытий, и каждое из них заслуживает того, чтобы в них углубиться.
