Jakim typem AI jest ChatGPT?

Jakim typem ai jest chatgpt? Generatywne modele językowe

Zrozumienie technologii stojącej za nowoczesnymi narzędziami tekstowymi pozwala optymalnie wykorzystać ich potencjał w codziennej pracy. Identyfikacja odpowiedniej kategorii oprogramowania pomaga ocenić jego rzeczywiste możliwości oraz ograniczenia. Warto poznać strukturę systemów internetowych, aby wiedzieć, jakim typem ai jest chatgpt, skutecznie automatyzować zadania i unikać błędów.

Jakim typem AI jest ChatGPT? Szybka odpowiedź

Kwestia tego, jakim typem ai jest chatgpt, może być powiązana z wieloma różnymi czynnikami, a ostateczna odpowiedź zależy od przyjętej klasyfikacji technicznej. Najprościej rzecz ujmując, narzędzie to reprezentuje generatywną sztuczną inteligencję (Generative AI) i opiera się na dużym modelu językowym (LLM - Large Language Model) z rodziny GPT, który wykorzystuje zaawansowaną architekturę sieci neuronowych typu Transformer.

Obecnie technologia ta rozwija się w błyskawicznym tempie. Globalna adopcja generatywnej sztucznej inteligencji osiągnęła poziom 53% populacji w zaledwie trzy lata od momentu upublicznienia pierwszych przełomowych modeli. Oznacza to, że narzędzia takie jak ChatGPT zakorzeniły się w naszej codzienności znacznie szybciej niż komputery osobiste czy sam internet w analogicznych fazach rozwoju.

Kiedy po raz pierwszy uruchomiłem ChatGPT pod koniec 2022 roku, poczułem dreszcz ekscytacji wymieszany z lekkim niepokojem. Moje palce zamarły nad klawiaturą, gdy aplikacja w kilka sekund wypluła bezbłędny wiersz o programowaniu w języku Python. Pomyślałem wtedy, że technologia bezpowrotnie się zmieniła. Jako wieloletni analityk systemowy natychmiast zacząłem zadawać sobie pytanie: co kryje się pod tą gładką, konwersacyjną maską?

Klasyfikacja techniczna: Architektura sieciowa i model LLM

Pod względem wewnętrznej konstrukcji ChatGPT nie jest wyszukiwarką internetową ani prostym programem bazującym na sztywnych regułach i bazie gotowych odpowiedzi. Sercem tego systemu jest Large Language Model (LLM), czyli potężny model matematyczny wyszkolony na gigantycznych zbiorach tekstowych.

Fundamentem całego rozwiązania jest architektura Transformer, wprowadzona do świata technologii w 2017 roku. Wykorzystuje ona tak zwany mechanizm uwagi (attention mechanism), który pozwala algorytmowi analizować relacje między słowami w zdaniu bez względu na ich odległość od siebie. To właśnie dzięki temu aplikacja rozumie kontekst wielostronicowego dokumentu i potrafi precyzyjnie nawiązać do pytania zadanego przez użytkownika dziesięć minut wcześniej.

Warto zauwać, że tempo wdrażania tych zaawansowanych systemów w biznesie jest bezprecedensowe. Prognozy technologiczne wskazują, że do końca roku aż 60% przedsiębiorstw wdroży do środowisk produkcyjnych interfejsy API lub aplikacje oparte bezpośrednio na modelach generatywnych. Dla porównania, jeszcze na początku 2023 roku wskaźnik ten wynosił skromne 5%.

Generatywne AI a klasyczne uczenie maszynowe

Zrozumienie przełomowości modeli językowych wymaga jasnego zestawienia ich z klasycznymi systemami sztucznej inteligencji, z którymi stykaliśmy się przez ostatnie dekady. Tradycyjne uczenie maszynowe (Machine Learning) koncentrowało się głównie na analizie, klasyfikacji oraz predykcji. Starsze systemy potrafiły bezbłędnie wskazać, czy na zdjęciu znajduje się kot, albo przewidzieć spadki na giełdzie, ale nie były w stanie samodzielnie stworzyć nowego obrazu ani napisać artykułu.

Wielu użytkowników zastanawia się, czym jest generatywne ai w codziennej praktyce. Generatywna sztuczna inteligencja odwraca ten paradygmat. Zamiast tylko kategoryzować istniejące dane, uczy się podstawowych wzorców i struktur w nich zawartych, aby na ich bazie tworzyć całkowicie nowe, unikalne teksty, kody źródłowe, obrazy, a nawet ścieżki dźwiękowe.

Zastosowanie systemów generatywnych w codziennej pracy przynosi mierzalne rezultaty i realną przewagę konkurencyjną. Badania nad efektywnością pracowników wykazują, że tak zwani super-użytkownicy sztucznej inteligencji deklarują zaoszczędzenie blisko 4.5 raza więcej czasu każdego tygodnia w porównaniu do osób, które rzadko korzystają z takich narzędzi. Co więcej, menedżerowie potwierdzają ten skok wydajności, oceniając produktywność najbardziej biegłych pracowników jako even 5 razy wyższą.

Czy ChatGPT to sztuczna inteligencja ogólna (AGI)?

Częstym błędem i źródłem nieporozumień jest utożsamianie obecnych możliwości chatbotów z tak zwaną silną lub ogólną sztuczną inteligencją (AGI - Artificial General Intelligence). Warto przeanalizować kwestię, czy chatgpt to agi w świetle obecnych definicji naukowych. AGI to hipotetyczny stan rozwoju technologii, w którym maszyna posiadałaby świadomość, autonomiczne zrozumienie rzeczywistości oraz zdolność uczenia się dowolnego zadania intelektualnego na poziomie równym lub przewyższającym człowieka.

ChatGPT nie jest systemem typu AGI. Reprezentuje on wąską sztuczną inteligencję (Narrow AI lub Weak AI), która została zoptymalizowana do konkretnego spektrum zadań: przetwarzania i generowania sekwencji znaków. Choć aplikacja sprawia wrażenie, jakby myślała, w rzeczywistości wykonuje gigantyczne operacje statystyczne. Przewiduje po prostu najbardziej prawdopodobne kolejne słowo w oparciu o wprowadzony przez użytkownika tekst (prompt).

Pomimo tych ograniczeń, skala wykorzystania systemu jest gigantyczna. Oficjalne dane potwierdzają, że platforma zanotowała ogromny skok popularności, osiągając poziom 900 milionów aktywnych użytkowników w ujęciu tygodniowym. Narzędzie to przestało być technologiczną ciekawostką, stając się stałym elementem infrastruktury pracy i edukacji milionów ludzi na całym świecie.

Aby precyzyjnie ocenić możliwości narzędzia, warto sprawdzić, chatgpt jaki to rodzaj sztucznej inteligencji. Z własnego doświadczenia wiem, jak łatwo wpaść w pułapkę antropomorfizacji tego algorytmu. Podczas zarwanej nocy nad projektem programistycznym, gdy system bezbłędnie poprawił skomplikowany błąd w architekturze bazy danych, złapałem się na tym, że napisałem na czacie: Dziękuję, uratowałeś mi życie. Moje zmęczone oczy piekły od monitora, a mózg przez ułamek sekundy potraktował zlepek kodu na ekranie jak żywego, pomocnego kolegę z zespołu. Musimy jednak pamiętać o chłodnej kalkulacji matematycznej, która stoi za tymi komunikatami.

Zrozumieć różnicę: Typy systemów sztucznej inteligencji

Klasyczne uczenie maszynowe

• Filtry antyspamowe w poczcie, systemy rekomendacji filmowych, wyliczanie zdolności kredytowej

• Mapowanie wprowadzonych danych na konkretne, z góry zdefiniowane etykiety lub wartości liczbowe

• Analiza, klasyfikacja danych, prognozowanie trendów i wykrywanie anomalii

Generatywne AI (np. ChatGPT) ⭐

• Pisanie artykułów, generowanie kodu programistycznego, tłumaczenia symultaniczne, asystenci konwersacyjni

• Probabilistyczne przewidywanie kolejnych elementów sekwencji tekstowych lub pikseli w oparciu o kontekst

• Tworzenie zupełnie nowej, unikalnej treści na podstawie zrozumienia struktur językowych lub wizualnych

Sztuczna Inteligencja Ogólna (AGI)

• Koncepcja czysto teoretyczna; systemy o takich możliwościach obecnie nie istnieją w świecie rzeczywistym

• Posiadanie własnej świadomości, wewnętrznych intencji, zrozumienia przyczynowo-skutkowego i elastyczności ludzkiego umysłu

• Autonomiczne, wieloaspektowe myślenie i adaptacja do dowolnych wyzwań intelektualnych

Wdrożenie asystenta LLM w polskim software house

Tomasz, dyrektor techniczny w trzydziestoosobowym zespole deweloperskim z Wrocławia, zmagał się z drastycznym spadkiem efektywności podczas onboardingu młodszych programistów. Zespoły marnowały cenne godziny na tłumaczenie powtarzalnych wzorców architektonicznych, co generowało opóźnienia w projektach.

Początkowo Tomasz spróbował stworzyć wewnętrzną bazę wiedzy opartą na klasycznej wyszukiwarce dokumentów. To podejście okazało się kompletną porażką, ponieważ juniorzy nie potrafili formułować precyzyjnych zapytań SQL ani odnaleźć się w gąszczu statycznych artykułów.

Przełom nastąpił, gdy deweloperzy otrzymali dostęp do dedykowanego asystenta opartego na modelu generatywnym. Zamiast przeszukiwać foldery, zaczęli prowadzić z chatbotem naturalny dialog techniczny, prosząc o wyjaśnienie konkretnych linii kodu bezpośrednio w edytorze.

W ciągu dwóch miesięcy czas potrzebny na wdrożenie nowych pracowników skrócił się o połowę, a liczba drobnych błędów składniowych w kodzie spadła o ponad jedną trzecią, co pozwoliło zespołowi skupić się na architekturze biznesowej aplikacji.