Spis treści:
Dlaczego ważne jest, aby wiedzieć, jak działają chatboty oparte na sieciach neuronowych
Eksperci są przekonani, że doświadczenie i umiejętności specjalistów nie mogą zostać całkowicie zastąpione przez roboty. Wynika to ze specyfiki nowoczesnych technologii. Chatboty, które wzbudziły duże zainteresowanie w praktyce edukacyjnej, opierają się na rozbudowanych modelach językowych. Są trenowane na rozległych tablicach tekstu, a jakość ich odpowiedzi zależy bezpośrednio od jakości materiałów edukacyjnych. Im lepiej sieć neuronowa jest wytrenowana w danym temacie, tym bardziej precyzyjne i pouczające odpowiedzi może udzielić użytkownikom.
Technologia, o której mowa, nie posiada logiki ani prawdziwej wiedzy, ani nie rozumie świata, który opisuje. Działa poprzez analizę struktur i reguł językowych. Chatbot „rozumie” cechy języka i struktury tekstu, co pozwala mu na trafne domysły dotyczące tego, jak powinien on wyglądać. W rezultacie generuje najodpowiedniejsze opcje w oparciu o swoje algorytmy.
Sztuczna inteligencja, niczym dziecko podsłuchujące rozmowy dorosłych i zapamiętujące je, jest w stanie „opowiadać” idee i koncepcje. Chociaż odpowiedzi sztucznej inteligencji mogą stwarzać iluzję zrozumienia, ani dziecko, ani sztuczna inteligencja tak naprawdę nie rozumieją treści dyskusji. Odpowiedzi mogą być zarówno zabawne, jak i zawstydzające dla dorosłych, co uwydatnia ograniczenia sztucznej inteligencji w przetwarzaniu informacji.
Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą generować odpowiedzi oferujące linki do nieistniejących badań i artykułów. Dzieje się tak, gdy sztuczna inteligencja wnioskuje informacje z tekstu, ale nie jest w stanie znaleźć odpowiednich danych. Takie sytuacje podkreślają wagę prawidłowego trenowania modeli i monitorowania ich wyników, aby uniknąć rozpowszechniania fałszywych informacji. Prawidłowe korzystanie z chatbotów wymaga starannego doboru źródeł i faktów, aby zapewnić wiarygodność i dokładność udzielanych odpowiedzi.
Clark Quinn i Markus Bernhardt przedstawiają przykład demonstrujący możliwości ChatGPT w kontekście Egzaminy adwokackie. Ten egzamin koncentruje się na użyciu języka prawniczego, orzeczeń sądowych i precedensów. Obszerna baza danych zawierająca takie teksty pozwala sieci neuronowej skutecznie identyfikować ich strukturę, istotę i cechy, zapewniając bardzo trafne odpowiedzi. Dzięki temu ChatGPT z powodzeniem radzi sobie z zadaniami wymagającymi dogłębnego zrozumienia terminologii prawniczej i kontekstu.
Modele językowe radzą sobie mniej skutecznie na egzaminach i konkursach z fizyki, chemii i matematyki. Dzieje się tak, ponieważ takie sytuacje wymagają nie tylko powtórzenia lub sformułowania pojęć, ale także umiejętności logicznego myślenia, rozumowania i znajdowania odpowiedzi w oparciu o wiedzę. Ważna jest umiejętność analizowania informacji i wyciągania wniosków, co wykracza poza możliwości współczesnych chatbotów. Nie są zdolni do głębokiego myślenia wymaganego do skutecznego rozwiązywania złożonych problemów z tych przedmiotów.
Przeczytaj także:
Sieci neuronowe znacząco upraszczają pracę w obszarze szkoleń i rozwoju (L&D). Potrafią analizować duże ilości danych dotyczących potrzeb pracowników i skuteczności programów edukacyjnych. Umożliwia to tworzenie spersonalizowanych ścieżek nauczania, uwzględniających indywidualne preferencje i style uczenia się.
Wykorzystanie sieci neuronowych w procesie L&D pomaga również zautomatyzować rutynowe procesy, takie jak ocena postępów w nauce i zarządzanie materiałami szkoleniowymi. To nie tylko oszczędza czas, ale także poprawia jakość treści edukacyjnych.
Ponadto sieci neuronowe mogą przewidywać potrzeby szkoleniowe, identyfikując luki w wiedzy i umiejętnościach pracowników. Pozwala to organizacjom proaktywnie dostosowywać swoje programy i działania, zapewniając efektywniejszy rozwój pracowników.
W związku z tym sieci neuronowe stają się ważnym narzędziem w dziedzinie L&D, przyczyniając się do bardziej efektywnego i ukierunkowanego szkolenia pracowników.
Dlaczego chatboty nie staną się jeszcze pełnoprawnymi asystentami w L&D
Struktura dużych modeli językowych nakłada pewne ograniczenia na ich zastosowanie. W dziedzinie szkoleń korporacyjnych autorzy artykułu identyfikują cztery główne przeszkody, które mogą utrudniać efektywne wykorzystanie tych technologii.
- Brak możliwości pracy z obrazami.
Do generowania obrazów istnieją specjalistyczne platformy oparte na generatywnych sieciach neuronowych, takie jak Midjourney. Narzędzia te działają autonomicznie i nie są zintegrowane z sieciami neuronowymi przetwarzającymi tekst. Jeśli potrzebujesz stworzyć infografikę lub obraz, chatbot tekstowy nie będzie w stanie wykonać tego zadania samodzielnie. Clark Quinn i Markus Bernhardt podkreślają, że jest to istotne ograniczenie, ponieważ komponent wizualny odgrywa w nauce równie ważną rolę, co tekstowy. Odpowiednie połączenie tekstu i treści wizualnych może znacząco poprawić efektywność uczenia się i rozumienia informacji.
- Przepisywanie tekstu.
Chatboty najczęściej opierają swoje odpowiedzi na parafrazach tekstów, a nie na bezpośrednich cytatach z oryginalnych źródeł. Chociaż ich odpowiedzi mogą być w niektórych przypadkach poprawne, poleganie na losowości w uczeniu się jest niepraktyczne. Autorzy artykułu ostrzegają, że taka praktyka może mieć poważne konsekwencje, zwłaszcza w obszarach związanych z bezpieczeństwem, zdrowiem lub zgodnością z przepisami.
- „Halucynacje”.
Sieci neuronowe mogą mieć trudności z przetwarzaniem informacji, jeśli ich baza danych jest niewystarczająca dla danego tematu. W takich przypadkach zaczynają generować odpowiedzi, które są niezgodne z rzeczywistością, ale wydają się poprawne formalnie. Eksperci zwracają uwagę, że zjawisko to nazywa się „halucynacją” – gdy sztuczna inteligencja generuje fikcyjne fakty lub linki do nieistniejących źródeł. Podkreśla to wagę wysokiej jakości szkolenia sieci neuronowych i potrzebę wykorzystywania wiarygodnych informacji w celu poprawy ich wydajności.
- Niezdolność do prawdziwego nauczania.
Aby nauczać skutecznie, ważne jest, aby nauczyciel lub trener nie tylko posiadał głęboką wiedzę, ale także potrafił ją przekazać w przystępny sposób. Problem z rozbudowanymi modelami językowymi polega na tym, że odpowiadają one tylko na zadane pytania, a uczeń może nie dowiedzieć się tego, o co nie zapytał. Przypomina to żart, w którym uczeń myśli, że opanował materiał, ale potem napotyka trudności w praktyce. W końcu zdaje sobie sprawę, że nie otrzymał wyjaśnienia kluczowego punktu. Kiedy zwraca się do nauczyciela i pyta: „Dlaczego mi o tym nie powiedziałeś?”, otrzymuje odpowiedź: „Nie pytałeś”. Podkreśla to znaczenie aktywnego zaangażowania w proces uczenia się, w którym zadawanie pytań i otrzymywanie informacji zwrotnych są kluczowe dla nauki.
Sieć neuronowa nie jest człowiekiem ani specjalistą ds. szkoleń. Nie jest w stanie uwzględnić wszystkich aspektów, które początkujący, niezaznajomiony z tematem, powinien znać. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, że sieci neuronowe mogą dostarczać informacji, ale nie zawsze mogą zastąpić ludzkie doświadczenie i wiedzę. Podczas korzystania z sieci neuronowych niezbędna jest ostrożność i krytyczne myślenie, zwłaszcza w przypadku złożonych lub specjalistycznych tematów.
Eksperci jednomyślnie zgadzają się, że szkolenie bez ingerencji człowieka jest niemożliwe. Jednak zrozumienie zasad działania generatywnych sieci neuronowych i rozpoznanie ich ograniczeń jest kluczem do tworzenia wysokiej jakości produktów szkoleniowych. To zrozumienie pozwala na dobór odpowiednich narzędzi i uniknięcie ślepego polegania na technologii. Zatem umiejętne podejście do wykorzystania sieci neuronowych w procesie edukacyjnym może znacząco poprawić efektywność szkoleń.
Czytaj także:
- Dlaczego szkolenia korporacyjne staną się jednym z największych rynków dla sztucznej inteligencji
- Co stanie się ze szkoleniami personalnymi i rynkiem HRTech w erze automatyzacji
- Czy da się stworzyć kurs online z deepfake’iem jakiejś gwiazdy?
- Jak będą wyglądać szkolenia korporacyjne przyszłości? Jak smartwatch!