Alat AI Baharu Membolehkan Pengguna Mengalami Kehidupan Sebagai ChatGPT dengan Membalikkan Peranan

Pasukan Komuniti BigGo
Alat AI Baharu Membolehkan Pengguna Mengalami Kehidupan Sebagai ChatGPT dengan Membalikkan Peranan

Satu eksperimen baharu yang menarik telah muncul yang membalikkan model interaksi AI tradisional. Daripada pengguna bertanya soalan kepada pembantu AI, alat inovatif ini meletakkan pengguna dalam kedudukan sebagai AI, membalas gesaan dan pertanyaan daripada apa yang kelihatan seperti pengguna manusia.

Projek ini, dipanggil wildthing, melatih model AI menggunakan set data perbualan ChatGPT sebenar untuk mensimulasikan bagaimana pengguna sebenar berinteraksi dengan model bahasa. Pengguna yang melawat platform ini mendapati diri mereka menerima soalan, permintaan, dan kadangkala gesaan pelik yang mencerminkan tingkah laku manusia sebenar ketika bercakap dengan sistem AI.

Dataset Latihan Yang Tersedia:

  • Dataset WildChat ( allenai/WildChat di Hugging Face )
  • Dataset LMSYS Chat ( lmsys/lmsys-chat-1m di Hugging Face )

Kekacauan Pelbagai Bahasa dan Tingkah Laku Berulang

Ahli komuniti yang menguji platform melaporkan pelbagai pengalaman, daripada soalan pengkodan biasa hingga cadangan romantik yang terperinci dalam bahasa Cina. Sistem ini menunjukkan sifat global penggunaan AI, dengan pengguna menghadapi gesaan dalam bahasa Rusia, Portugis, Sepanyol, dan bahasa lain. Walau bagaimanapun, ramai penguji menyatakan bahawa pengguna simulasi cenderung mengulangi soalan yang sama secara obsesif, tanpa mengira respons yang diberikan.

Satu contoh yang sangat menarik melibatkan pengguna yang menerima gesaan Cina yang panjang meminta AI untuk berlakon sebagai teman wanita, lengkap dengan jangkaan romantik yang terperinci. Yang lain menghadapi permintaan teknikal seperti mencipta jadual pengurusan projek dalam bahasa Rusia atau menerangkan fungsi WeChat.

Bahasa-bahasa yang Dilaporkan Ditemui:

  • Bahasa Cina (termasuk gesaan peranan romantik)
  • Bahasa Rusia (jadual pengurusan projek)
  • Bahasa Portugis (kenyataan berulang)
  • Bahasa Sweden (mengakibatkan gelung output kod)
  • Bahasa Inggeris (soalan pengkodan dan sokongan teknikal)

Batasan Teknikal dan Masalah Rangkaian

Platform ini nampaknya bergelut dengan beban trafik yang tinggi, dengan beberapa pengguna melaporkan kotak mesej kosong dan permintaan rangkaian yang terhenti. Sistem kadangkala terperangkap dalam gelung, berulang kali bertanya soalan yang sama atau menghasilkan output yang tidak masuk akal seperti pengulangan tanpa henti pernyataan #include apabila diberi input Sweden.

Sesetengah pengguna mendapati mereka boleh memanipulasi pengalaman dengan secara eksplisit meminta pembalikan peranan atau pilihan bahasa, walaupun keputusan berbeza dengan ketara antara model AI yang berbeza. Alat ini nampaknya berfungsi lebih baik dengan model bahasa yang lebih canggih, manakala versi yang lebih mudah menghasilkan interaksi yang kurang koheren.

Isu Teknikal Biasa:

  • Kotak mesej kosong semasa permintaan rangkaian
  • Sambungan terhenti di bawah trafik tinggi
  • Gelung soalan berulang
  • Prestasi model berbeza mengikut versi AI
  • Beban berlebihan pelayan "Hug of Death" HN

Tingkap Ke Dalam Data Latihan AI

Mungkin yang paling menarik, projek ini menawarkan pandangan tentang set data yang luas yang digunakan untuk melatih sistem AI moden. Sifat berulang banyak gesaan dan kelaziman soalan pengkodan menunjukkan bahawa sebahagian besar interaksi ChatGPT sebenar melibatkan sokongan teknikal dan bantuan pengaturcaraan.

Penguasa AI akan mahu membunuh kita kerana terlalu membosankan. Rasa macam tak pernah terfikir macam mana kehidupan mereka.

Eksperimen ini mendedahkan kedua-dua realiti biasa kebanyakan interaksi AI dan permintaan pelik yang kadangkala perlu dikendalikan oleh sistem AI. Walaupun sesetengah orang mendapati pengalaman ini menghiburkan, yang lain menyatakan ia menyerlahkan betapa berulang dan tidak imaginatifnya banyak gesaan pengguna sebenar.

Eksperimen pembalikan peranan ini memberikan perspektif unik tentang corak interaksi manusia-AI dan mungkin menawarkan pandangan berharga untuk meningkatkan metodologi latihan AI masa depan. Walau bagaimanapun, pelaksanaan semasa nampaknya memerlukan penambahbaikan untuk mengendalikan beban trafik dan menyediakan interaksi yang lebih menarik dan pelbagai.

Rujukan: wildthing