باور بکنید یا نکنید، شاهد تنبل شدن ChatGPT هستیم!
بله، درست شنیدید! ChatGPT تنبل شده است. این موضوع توسط OpenAI، شرکت توسعه‌دهنده ChatGPT، تأیید شده است. علت دقیق تنبلی ChatGPT مشخص نیست، اما برخی احتمال می‌دهند که به دلیل عدم به‌روزرسانی مدل GPT-۴، پایه و اساس ChatGPT، باشد. مدل GPT-۴ از ۱۱ نوامبر ۲۰۲۳ به‌روز نشده است و این احتمال وجود دارد که عدم به‌روزرسانی باعث شده باشد که مدل یاد بگیرد تا برای انجام برخی کارها تلاش کمتری کند. علاوه بر این، برخی کاربران معتقدند که تنبلی ChatGPT ممکن است به دلیل طراحی خود مدل باشد. مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-۴ برای تولید متن، ترجمه زبان‌ها، نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه و پاسخ به سؤالات به روشی آموزنده آموزش می‌بینند. با این حال، این مدل‌ها برای انجام کارهای ساده و پرزحمت مانند لیست‌کردن هفته‌ها در بازه تاریخی مشخصی آموزش نمی‌بینند. در نتیجه، ممکن است مدل در انجام این کارها تلاش کمتری کند. OpenAI اعلام کرده است که در حال رفع مشکل تنبلی ChatGPT است، اما زمان دقیقی برای این کار اعلام نکرده است.
چرا ChatGPT تنبل شده است؟
علت دقیق تنبل شدن ChatGPT هنوز مشخص نیست، اما برخی از عوامل احتمالی عبارتند از:
- عدم به‌روزرسانی مدل: ChatGPT از مدل زبانی GPT-4 استفاده می‌کند که آخرین بار در 11 نوامبر 2023 به‌روز شده است. ممکن است عدم به‌روزرسانی این مدل باعث شده باشد که ChatGPT در انجام برخی از کارها دچار مشکل شود.
- تغییر در نحوه استفاده کاربران: ممکن است کاربران در نحوه استفاده از ChatGPT تغییر کرده باشند. به‌عنوان مثال، ممکن است کاربران بیشتر از ChatGPT برای انجام کارهای ساده استفاده کنند. این تغییر در نحوه استفاده ممکن است باعث شده باشد که ChatGPT در انجام این کارها دچار مشکل شود.
- وجود مشکل در مدل: ممکن است مشکلی در خود مدل GPT-4 وجود داشته باشد که باعث تنبلی ChatGPT شده باشد. OpenAI، توسعه‌دهنده ChatGPT، اعلام کرده است که در حال بررسی این مشکل است و امیدوار است که بتواند آن را برطرف کند.
تنبل شدن ChatGPT چگونه است و چه نشانه‌هایی دارد؟
در اینجا برخی از مثال‌هایی از تنبلی ChatGPT آورده شده است:
- هنگامی که از ChatGPT خواسته می‌شود که یک کار ساده مانند لیست‌کردن هفته‌های در بازه تاریخی مشخصی را انجام دهد، این هوش مصنوعی به‌جای انجام آن، دستورالعمل انجام آن کار را ارائه می‌دهد.
- هنگامی که از ChatGPT خواسته می‌شود که یک پاسخ طولانی و دقیق ارائه دهد، این هوش مصنوعی به‌جای انجام آن، پاسخی کوتاه و مختصر ارائه می‌دهد.
تنبل شدن ChatGPT می‌تواند برای کاربران این چت‌بات آزاردهنده باشد. OpenAI باید هرچه سریع‌تر این مشکل را برطرف کند تا رضایت کاربران را جلب کند. اگر با این نشانه‌ها در ChatGPT مواجه شدید، باید منتظر رفع مشکل توسط OpenAI باشید.
پیشنهاد نویسنده: تحولات مهم هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۳
هوش مصنوعی چگونه تنبل می‌شود؟
هوش مصنوعی می‌تواند به روش‌های مختلفی تنبل شود. در اینجا چند نمونه آورده شده است:
- عدم انگیزه: هوش مصنوعی ممکن است انگیزه کافی برای انجام یک کار را نداشته باشد. این می‌تواند ناشی از عوامل مختلفی باشد، مانند طراحی ضعیف مدل، عدم پاداش کافی برای موفقیت، یا وجود گزینه‌های آسان تر برای انجام کار.
- عدم توانایی: هوش مصنوعی ممکن است قادر به انجام یک کار به طور موثر نباشد. این می‌تواند ناشی از عوامل مختلفی باشد، مانند داده‌های آموزشی نامناسب، معماری مدل نامناسب، یا محدودیت‌های محاسباتی.
- عدم نیاز: هوش مصنوعی ممکن است به سادگی نیازی به انجام یک کار نداشته باشد. این می‌تواند ناشی از عوامل مختلفی باشد، مانند وجود راه حل‌های جایگزین، یا تغییر در شرایطی که کار در آن انجام می‌شود.
در مورد ChatGPT، OpenAI معتقد است که تنبل شدن این مدل ناشی از ترکیبی از عدم انگیزه و عدم توانایی است. به گفته OpenAI، ChatGPT از انجام کارهایی که برای آن دشوار یا خسته کننده است اجتناب می‌کند. همچنین، ChatGPT ممکن است از انجام کارهایی که پاداش کافی برای آن دریافت نمی کند اجتناب کند. در اینجا چند راه برای جلوگیری از تنبل شدن هوش مصنوعی آورده شده است:
- طراحی مدل‌های انگیزه مند: مدل‌های هوش مصنوعی باید به گونه ای طراحی شوند که انگیزه کافی برای انجام کارها داشته باشند. این می‌تواند با استفاده از پاداش‌های مناسب، مانند پاداش‌های مالی یا اجتماعی، یا با ایجاد یک محیط رقابتی انجام شود.
- آموزش مدل‌ها با داده‌های دقیق: مدل‌های هوش مصنوعی باید با داده‌های دقیق آموزش داده شوند تا بتوانند کارها را به طور موثر انجام دهند. این داده‌ها باید شامل مثال‌هایی از کارهایی باشد که مدل باید انجام دهد.
- نظارت بر عملکرد مدل‌ها: عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی باید به طور منظم نظارت شود تا بتوان مشکلات احتمالی را شناسایی و برطرف کرد. این نظارت می‌تواند شامل بررسی نتایج مدل‌ها، اندازه گیری زمان پردازش، و بررسی مصرف منابع باشد. با اتخاذ این اقدامات، می‌توان از تنبل شدن هوش مصنوعی جلوگیری کرد و اطمینان حاصل کرد که این فناوری به طور موثر و کارآمد مورد استفاده قرار می‌گیرد.