Watson에서 ChatGPT까지: AI 챗봇과 한계

ChatGPT는 기업 채택 측면에서 아직 갈 길이 멀습니다. 이 블로그에서는 현재 형식의 ChatGPT의 제한 사항을 설명합니다.

ChatGPT의 출시와 제공되는 응답으로 인해 대화 AI가 다시 전면에 등장하고 간단한 웹 인터페이스를 통해 모든 사람이 대화 AI를 사용할 수 있게 되었습니다. 우리는 ChatGPT를 사용하는 많은 창의적인 방법과 이것이 미래에 어떤 영향을 미칠 수 있는지, 그리고 ChatGPT가 Google 검색 엔진과 채용 정보를 대체할지 여부에 관한 질문을 살펴보았습니다.

자, 다음 분석을 통해 이 문제를 해결해 보겠습니다.

초기 Watson 시스템부터 ChatGPT까지 대화형 AI에는 여전히 기본적인 문제가 있습니다.

도메인 인텔리전스가 부족합니다. ​

ChatGPT가 확실히 대화형 AI 분야에서 한 단계 발전한 것은 사실이지만, 제가 쓴 책인 Real AI: Chatbots(2019년 출판)에서 다음 사항을 언급하고 싶습니다.

“인공지능은 배울 수는 있지만 생각할 수는 없습니다.”

인공지능 시스템의 결과물을 어떻게 활용할지에 대한 고민은 언제나 인간에게 맡겨져 있습니다. AI 시스템과 그 지식은 항상 배운 내용으로 제한되지만, 도메인 전문 지식과 지능이 필요한 경우 인간처럼 일반화할 수는 없습니다.

도메인 인텔리전스의 예는 무엇인가요?

간단한 예로 대화형 AI 에이전트에게 "반바지와 사리 의상 추천"을 요청합니다.

기본적으로 모든 기술적인 사람은 이를 두 가지 다른 옵션으로 볼 것입니다. 반바지와 의상을 매치하고 사리와 의상을 매치하고 명확한 질문을 하거나 이러한 옵션이 서로 분리되어 결합될 수 없음을 암시합니다.

하지만 ChatGPT(또는 일반적인 대화형 AI)의 경우 응답은 다음과 같습니다. 도메인과 맥락을 이해하지 못한 채 일부 답변을 분명히 작성하려고 합니다. 이것은 매우 간단한 예이지만 의사가 치료 계획을 권장하는 것처럼 깊은 전문 지식과 관련성이 필요하기 때문에 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다. 이것이 건강 문제를 해결하기 위해 AI 에이전트를 사용할 때 많은 실패를 보는 정확한 이유입니다. 그들은 도메인 전문가 AI 시스템을 구축하기보다는 일반 AI 훈련을 시도합니다.

이 생성 대화형 AI 시스템의 또 다른 문제는 다음과 같습니다.

설명성 – AI 출력이 어떻게 도착했는지 설명할 수 있도록 허용합니다. 저는 이전 블로그인 Responsible And Ethical AI

신뢰 및 추천 편향 – 올바른 추천 및 적응성에서 이에 대해 설명했습니다. 이에 대해서는 이전 블로그에서 설명한 적이 있습니다.

자세한 내용은 내 짧은 전자책인 Real Artificial Intelligence: Chatbots(2019)에서 이 개념을 설명합니다.

내 웹사이트에서 온라인으로 책을 찾거나 무료 비디오 강좌에 등록할 수 있습니다.

이 블로그의 목적은 ChatGPT와 현재 제한 사항에 대해 사람들에게 교육하는 것입니다. 모든 기술에는 일반적으로 일련의 제한 사항이 있으며 이러한 제한 사항을 이해하면 솔루션을 설계하고 개발할 때 이를 염두에 두는 데 도움이 됩니다.

ChatGPT는 의심할 여지없이 대화형 인공 지능의 개발을 발전시킬 것이며 이를 구축하는 데는 많은 시간과 노력이 필요할 것입니다. 그러나 기업의 채택은 아직 멀었습니다.

ChatPT를 기업 채택과 관련시키려면 다음이 필요합니다.

• 도메인 적응성
• 도메인 인텔리전스
• 설명 가능성
• 편향되지 않음
• 프라이버시
• 확장성 - 훈련 및 추론 컴퓨팅 능력
• 낮은 환경 발자국

제 생각에는 ChatGPT 및 기타 AI 챗봇은 필요한 정보를 얻는 데 도움이 되는 다른 도구와 유사할 것이며 작업을 완료하기 위해 마음과 지능을 사용할 것입니다.

그러니 안심하세요. 현재 버전의 ChatGPT는 생각과 깊은 전문 지식이 필요한 것을 대체하지 않습니다! !

위 내용은 Watson에서 ChatGPT까지: AI 챗봇과 한계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!