Wstęp.
ChatGPT – „chatbot opracowany przez OpenAI, wykorzystujący model GPT i służący do generowania odpowiedzi na dane wprowadzane przez użytkownika. Model ten został opracowany na podstawie dużych zbiorów danych, aby prowadzić rozmowę i móc angażować się w różne tematy, od ogólnych rozmów po określone obszary wiedzy.” – [źródło Wikipedia]
Definicja ChatGPT bardzo jasno i dosłownie określa, czym jest i czym w przyszłości miał być ten projekt. Natomiast dzisiaj (14.04.2023) wiadomo już, że pierwotni twórcy projektu niedoszacowali własnych możliwości. Ale jak to się stało, że algorytm wypuszczony na rynek 30 listopada 2022 roku tak szybko podbił serca ludzi na całym świecie? Czym w zasadzie jest ChatGPT i jakie ze sobą niesie zagrożenia? W jaki sposób możemy go wykorzystać? Pytań jest wiele, ale na większość z nich na szczęście możemy na chwilę obecną odpowiedzieć. Także tyle tytułem wstępu. Zapraszam do zapoznania się bliżej z technologią przyszłości.
Historia powstania.
Historia ChatGPT zaczyna się w 2015 roku kiedy to Sam Altman, Reid Hoffman, Jessica Livingston, Ilya Sutskerev, Peter Thiel i Elon Musk oraz Polak Wojciech Zaręba założyli startup o nazwie OpenAI , zajmujący się jak sama nazwa wskazuje zagadnieniami związanymi ze sztuczną inteligencją. Najciekawsze jest to, że projekt przyciągnął wielu pracowników z największych korporacji (Alphabet, Facebook). Przyciągną wizjonerów, którzy dla dobra ludzkości godzili się na gorsze niż dotychczas wynagrodzenia. Oprócz ChatGPT, OpenAI odpowiedzialne jest również za DALL-E (algorytm tworzący obrazy na podstawie tekstu).
Niestety jak to często w życiu bywa, nadzieja mija się z rzeczywistością. To, że ludzie związani bezpośrednio z OpenAI zarabiali mniej niż ich rówieśnicy z innych adresów doliny krzemowej, to jedna strona medalu. Drugą stroną jest fakt, że do najgorszej, najbardziej nudnej, żmudnej i ciężkiej psychicznie pracy zatrudniano ludzi, płacąc im ok 2$ / godzinę. Chodzi tu głównie o ludzi z Afryki, Azji i Ameryki Południowej. Chociaż współpracę mógł podjąć każdy. Ale jaka współpraca? Jakie 2$ i za co?
Karmienie i dane oznaczone.
ChatGPT to agregator danych. Ogromny agregator, który trzeba czymś „nakarmić”. Karmienie to nazywamy trenowaniem. (GPT – generative pre-trained transformer). Jeśli do tego agregatora wrzucimy wszystko „jak leci” to doprowadzimy do katastrofy. Chatboty są tak programowane, aby z naturalnych względów nie były agresywne, nieetyczne. Po prostu, żeby nie były złe. Pierwsze wersje GPT-3 przejawiały „skłonności” do generowania treści rasistowskich i seksistowskich. Jako produkt finalnie krojony pod wielkie firmy GPT-3 trzeba było pozbawić możliwości tworzenia treści niepożądanych. Tutaj pojawia się pojęcie „labelled data” (dane oznaczone).
I tu wreszcie dochodzimy do meritum sprawy. Dane tekstowe muszą być oznaczone w taki sposób, aby bot „wiedział” co jest dobre a co złe. To samo tyczy się obrazów — trzeba je otagować, aby algorytm „wiedział” co „widzi”. To wszystko robią ludzie. Często za głodowe stawki poukrywani w różnych zakątkach świata. Praca nie wymaga dużych umiejętności, także jest szczególnie popularna w krajach „Trzeciego Świata”. Niemniej jednak warunki, szczególnie te psychiczne bywają bardzo ciężkie — trzeba pracować na materiałach zawierających treści wulgarne, przemocowe, pornograficzne itd. i to w najgorszym możliwym wydaniu.
Warto jednocześnie zaznaczyć, że samo OpenAI składa się z OpenAI Incorporated (non-profit) oraz OpenAI Limited Partnership (jak najbardziej profit). O ile pierwszy dział był finansowany z pieniędzy własnych współzałożycieli (jakby nie było milionerów), o tyle drugim bardzo mocno zainteresował się Microsoft. Gigant z Redmond udostępnił chmurę obliczeniową Azure, a w 2019 r. przekazał grant w wysokości 1 mld $ na rozwój. W styczniu 2023 r. za to zadeklarowali zastrzyk w wysokości 10 mld $ w zamian za wyłączny dostęp do ChatGPT-4, który miałby zasilić ich własny silnik — Promoetheus dla Bing. To ostatnie już się zaczęło dziać.
W taki o to sposób OpenAI doszło do przygotowania ChatGPT-3 i jego premierowego uruchomienia. 30.11.2022 może przejść do historii — szczególnie patrząc na echo, jakim się to wszystko odbiło. Obecnie płatnie możemy uzyskać dostęp do ChatGPT-4. Premiera ChatGPT-5 planowana jest na 2023 r. Także widzimy, że sytuacja nabiera tempa.
Sieci neuronowe, uczenie głębokie, uczenie maszynowe, AI.
Dobrze to już wiemy, co to ChatGPT oraz OpenAI. Teraz przydałoby się kilka słów na temat, jak to działa. Będzie nam później łatwiej zrozumieć korzyści oraz zagrożenia płynące z korzystania z czatbotów (tak, ChatGPT nie jest jedynym przedstawicielem, o czym później).
Generalnie zależności pomiędzy poszczególnymi zagadnieniami składającymi się na sztuczną inteligencję wyglądają tak (w bardzo prostym uproszczeniu):
SIECI NEURONOWE -> UCZENIE GŁĘBOKIE -> UCZENIE MASZYNOWE -> SZTUCZNA INTELIGENCJA
Oczywiście jest to wszystko opisane w wielkim skrócie i zachęcam do zapoznania się głębiej z tematyką. Materiałów znajdziecie w Internecie nieskończoną ilość. Ja natomiast skupię się na jak najprostszym objaśnieniu poszczególnych zagadnień.
Sieci neuronowe (artifitial neural network).
Sieć neuronowa (artificial neural network) — system stworzony do przetwarzania informacji, którego budowa i zasada działania mają w pewnym stopniu odwzorowywać połączenia neuronowe w ludzkim mózgu (a w zasadzie w całym układzie nerwowym). Trzeba tu bardzo mocno zaznaczyć, że stopień złożoności sztucznych neuronów nijak ma się do prawdziwych neuronów. Pierwszy sztuczny neuron (a w zasadzie jego opis) powstał jeszcze w 1943 r. Pierwsza sieć neuronowa natomiast to już rok 1957 (Frank Rsenblatt), aczkolwiek prace trwały od początku lat 50. Następnie do końca lat 60. próbowano zwiększać możliwości sieci poprzez ich skalowanie (fizyczne zwiększanie), ale szybko okazało się, że nie tędy droga. Moc obliczeniowa ówczesnych komputerów była zbyt mała. Z tego powodu lata 70. i 80. XX wieku to przestój w dziedzinie sieci neuronowych. Przełom nastąpił w latach 90. dzięki ogromnemu wzrostowi mocy obliczeniowej komputerów oraz wprowadzenia pojęcia warstw ukrytych. Tak powstało uczenie głębokie.
Uczenie głębowki (deep learning).
Uczenie głębokie (deep learning) — to podzbiór uczenia maszynowego oparty na sieciach neuronowych. Proces uczenia się jest głęboki, ponieważ bazuje na wielu warstwach wejściowych, wyjściowych oraz ukrytych. Upraszczając, bazuje na ogromnej ilości danych. W takiej sieci „sztuczne neurony” reprezentowane są przez informację przesyłaną dalej (głębiej) do kolejnych „sztucznych neuronów” tworzących kolejne sztuczne warstwy neuronowe połączone ze sobą węzłami.
Uczenie maszynowe (machine learning).
Uczenie maszynowe (machine learning) — to podzbiór sztucznej inteligencji, który wykorzystuje techniki (takie jak uczenie głębokie), umożliwiając maszynom korzystanie ze środowiska (maszynowego) w celu ulepszania zadań czy rozwiązywania problemów. Jest to interdyscyplinarna nauka kładąca nacisk na informatykę (robotyka, programowanie, bazy danych) oraz statystykę (statystyczna analiza danych). Praktyczne zastosowanie tej techniki to m.in.: automatyczna nawigacja i sterowanie, oprogramowanie do rozpoznawania mowy, analiza i klasyfikacja danych.
Sztuczna inteligencja (artificial intelligence).
Sztuczna inteligencja (SI, Augumented intelligence AI) — to technika umożliwiająca komputerom naśladowanie ludzkiej inteligencji. Obejmuje ona uczenie maszynowe. Korzystając z uczenia maszynowego i głębokiego uczenia, można tworzyć systemy komputerowe i aplikacje wykonujące zadania, które są często kojarzone z inteligencją ludzką.
Zagrożenia ze strony ChatGPT.
ChatGPT potrafi wiele. Potrafi generować merytoryczne teksty (które są bardziej lub mniej prawdziwe). Potrafi sterować mimiką automatycznego robota. Chociaż to akurat jest wykorzystane przez profesjonalistów, którzy mają dostęp nieco bardziej rozszerzony. Oczywiście wraz z pojawieniem się czatbota pojawiła się masa teorii. Teorii bardziej lub mniej prawdziwych. No i oczywiście cała masa naszych „ulubionych” teorii spiskowych. Przyczyną może być sama nazwa GPT – Generative Pre-trained Transformer. Po polsku brzmi to jeszcze lepiej, bo w dosłownym tłumaczeniu jest to wstępnie szkolony transformator generatywny. Brzmi jak maszyna do zabijania (co najmniej). Tak czy owak, istnieją sektory, w których SI zastąpi, a być może brutalnie wyprze ludzi.
Copywriting.
Copywriting — od tego się chyba zaczęło. Czatboty potrafią składać naprawdę sensowne zdania. Precyzyjnie potrafią opisać zadane im zagadnienia z wielu dziedzin. Recenzja telewizora? Nie ma problemu. Tekst na wypracowanie z lektury? Moment i jest. Scenariusz filmu, treść reklamowa, pomysł na grę komputerową. To wszystko jesteśmy w stanie wygenerować za pomocą SI, ale to nie oznacza, że nad tym wszystkim nie musi stać człowiek, który to zweryfikuje. Co ciekawe, ChatGPT nie podaje źródeł swoich informacji.
Branża IT.
Programiści — kolejna zagrożona branża. Oczywiście i tutaj na dwoje babka wróżyła. Na pewno, nastąpi redukcja części stanowisk, szczególnie tych związanych z wykonywaniem stale powtarzających się zajęć. Natomiast należy pamiętać też, że wraz z rozwojem nowych technologii powstają też nowe stanowiska pracy. Wszystkiego sztuczna inteligencja (przynajmniej na razie) nie wykona. Do podstawowych błędów Chata należą błędne odpowiedzi jeśli chodzi o programowanie — Chat jest dobry kodowaniu, ale ma problemy z algebrą na podstawowym poziomie.
Graficy, twórcy treści — kolejna grupa, która de facto jest już wypierana częściowo przez SI.
Szeroko pojęta finansjera.
Analitycy giełdowi, traderzy, osobiści doradcy finansowi — zaczynamy wchodzić w tematy mocno spekulacyjne, aczkolwiek najprawdopodobniej będące przyszłością. Bo tak jak samo narzędzie (narzędzia) powstaje w celu przyspieszenia rozwoju, pomocy itd. tak zawsze znajdzie się garstka ludzi, która będzie chciała wykorzystać to „po swojemu”. O ile boty są świetne w analizowaniu, a ogólnie jednym z głównych zadań sztucznej inteligencji jest analiza, o tyle malwersacje finansowe niekoniecznie. Malwersacje, za które prawnie „odpowiadać” będzie SI, bo tak był na przykład zapisane w umowie.
Dane osobowe.
RODO — to jest realny problem, z którym będziemy musieli się zmierzyć. Z tego powodu Włochy zakazały używania ChatGPT w swoim kraju (co się spotkało z dużym wzrostem zainteresowania VPN w tym kraju). Kolejnym państwem do tego aspirującym są Niemcy. A skoro jedna z największych gospodarek widzi w tym problem, to znaczy, że on istnieje. O co dokładnie chodzi? O to, że sam czat jest darmowy, ale jak to z darmowymi rzeczami bywa — są płatne. Czat zbiera dane — to jest pewne. Natomiast nie wiadomo jakie dane o nas zbiera. Wcześniej ChatGPT dostał „bana” w Chinach, Rosji i Iranie. Ale w tym przypadku to raczej nie było spowodowane RODO.
Szeroko pojęta dezinformacja.
Dezinformacja — i tu dochodzimy do sedna zagrożeń wynikających z rozwoju sztucznej inteligencji. Chat jak agregator danych nie do końca potrafi rozróżnić prawdę od fałszu, nawet na podstawie posiadanych danych.
Przykładem może być przypadek, w którym mężczyzna zapytał Chata o wynik działania 2+5. Oczywiście Chat odpowiedział prawidłowo, wskazując jako wynik 7. Mężczyzna powiedział mu, że się myli, ponieważ jego żona powiedziała, że 8, a ona nigdy się nie myli. Po chwili ChatGPT przyznał mu rację, powołując się na nieomylność żony.
Innym przykładem może być przepis na sałatkę z koszulki bawełnianej itd.
To są oczywiście śmieszne sytuacje, ale na podstawie badań przeprowadzonych w (oczywiście) w USA 63% (z 1171 osób) uznało nieprawdziwe informacje (wygenerowane przez ChatGPT na potrzeby badania), są dla nich wystarczająco wiarygodne, aby w nie uwierzyć. Co więcej, przed badaniem mieli odmienne zdanie na dany temat. Houston i tu mamy problem. Sztuczna inteligencja w niepowołanych rękach może zostać użyta (ponoć już była) do działań politycznych, wywiadowczych itp.
Korzyści, jakie ze sobą niesie ChatGPT.
Dobrze to tyle było złego o naszym poczciwym Chacie, że może wypadałoby go za coś pochwalić. A jest za co. Bo jako potężne narzędzie sam ChatGPT jak i cała sztuczna inteligencja powstały w celach pokojowych i po to, aby usprawnić nasze życie. A świetnie nada się między innymi do:
Ponownie branża IT.
Branża IT — wbrew pozorom to jeden z największych beneficjentów rozwoju sztucznej inteligencji. Przede wszystkim automatyzacja. Zadania wymagające generowania tekstu takie jak dokumentacja, raporty staną się łatwiejsze i szybsze w sporządzaniu. Pomoże też w wyeliminowaniu typowo ludzkich błędów. To wszystko przełoży się na większą efektywność i możliwość skupienia się na innych, bardziej wymagających procesach. Chatbot od OpenAI jest w stanie generować odpowiedzi na pytania dotyczące konkretnych problemów, dzięki czemu ponownie możemy skupić się na czymś trudniejszym w realizacji. Chatbot poprawia też komunikację pomiędzy osobami ze środowiska IT a ludźmi spoza branży (bywa, że przez specjalistyczną terminologię komunikacja jest mocno ograniczona).
E-commerce — kolejną branżą, która niewątpliwie zyska na wykorzystaniu sztucznej inteligencji, jest handel internetowy. Wyszukiwanie produktów obrazem, za pomocą poleceń głosowych, remarketing AI, czyli pozyskiwanie „utraconych klientów” (porzucili koszyk zakupowy na ostatnim etapie) czy przyjazne czatboty to przyszłość e-handlu. Do tego dochodzi jeszcze inteligentne tworzenie atrakcyjnych grafik na potrzeby internetowego handlu, oraz pisanie tekstów na branżowego bloga, w których nie musi być ni krzty empatii.
Opieka zdrowotna.
Opieka zdrowotna — Chaty oparte na analizie językowej mogą być bardzo pomocne przy przeprowadzaniu wstępnego wywiadu z pacjentem. Mogą służyć również do sporządzania szczegółowych opisów zaleceń dla pacjenta na podstawie krótkich wskazówek od lekarza. Sztuczna inteligencja jest już teraz wykorzystywana do badań przesiewowych. Prace trwają już nad Chatami monitorującymi przebieg rehabilitacji u pacjenta. Taki wirtualny konsultant będzie w stanie nam powiedzieć, co robimy dobrze, a do czego powinniśmy się przyłożyć bardziej.
Edukacja.
Edukacja — tutaj pole do popisu jest ogromne, ale i wyzwania nie mniejsze. Przede wszystkim, aby wdrożyć jakąkolwiek sztuczną inteligencję na szerszą skalę, trzeba się nauczyć z niej korzystać. Chodzi tu szczególnie o nauczycieli, którzy szczególnie w Polsce, nie zawsze podążają za najnowszymi trendami. Ale jaki może nam dać korzyści? Personalizacja nauki — sugerowanie uczniom dopasowanych materiałów. Tłumaczenie tekstów w dowolnym języku w czasie rzeczywistym. Pomoc uczniom w zdobywaniu wiedzy poprzez odpowiadanie na zadane im pytanie. Pomoc nauczycielom w sprawdzaniu prac domowych czy zaliczeń. Pomoc (nie pisanie od podstaw) w pisaniu wszelkiej maści prac. Może też pomóc w komunikacji między nauczycielem a dzieckiem i rodzicem, co przyspieszy rozwiązywanie problemów oraz wymianę pomysłów.
Alternatywy dla ChatGPT.
ChatGPT jest niewątpliwie najbardziej popularnym modułem opartym na analizie językowej. W końcu to on jako pierwszy przebił granicę 1 mln użytkowników w niecały tydzień. Natomiast nie jest też jedynym. Jest ich dużo więcej. W niektórych zastosowaniach potrafią znacznie przewyższać produkt OpenAI. Oto niektóre z nich:
Chatsonic (Writesonic) — w zasadzie ma wszystko, co ChatGPT oraz DALL-E plus rozumie polecenia głosowe jak Asystent Google lub Cortana (tudzież inna Siri). Użytkownicy chwalą go również ze względu na mniejszą niż w przypadku Chata ilość awarii i wyłączeń. Jest to prawdopodobnie spowodowane mniejszą ilością osób oblegającą serwery.
Chinchilla AI (DeepMind) — został udostępniony do użytku w marcu 2022 r. Jest to duży model językowy (rozwinięcie modelu Gopher), ponoć przewyższający możliwościami ChatGPT-3. No ale mamy już GPT-4 i GPT-5 na horyzoncie. Ogromną zaletą tego rozwiązania poza możliwościami jest też dużo mniejsze zapotrzebowanie na moc obliczeniową, a co za tym idzie na zużycie energii — jest po prostu bardziej efektywny.
Youchat — kolejna ciekawa, bo darmowa, intuicyjna i dostępna na Android oraz iOS alternatywa. To, co wyróżnia ten moduł to z pewnością możliwość dostarczenia źródeł informacji takich jak linki czy cytaty. Nacisk położono również na jak najbardziej czytelny i przyjazny interfejs.
Z pozostałych ciekawych propozycji wymienić można: Jasper Chat, Bloom, Replika, Rytr.Me, Texta.ai, Copymatic.ai.
A dlaczego warto jest korzystać z alternatyw dla ChatGPT? Przede wszystkim na brak danych w czasie rzeczywistym — trenowanie zakończono w 2021 r. (ChatGPT-3). Poza tym nie posiada funkcji tworzenia obrazów, a to można znaleźć u konkurencji. I ostatnia chyba najważniejsza z poziomu twórców aplikacji — zero integracji. A zadbał o to wcześniej wspomniany Microsoft (GPT-4 jest modułem wspomagającym Prometheusa w wyszukiwarce Bing). Do tego dochodzą częste błędy i awarie systemu. To wszystko składa się na to, że produkt OpenAI nie jest idealny. Żaden nie jest.
Podsumowanie.
Więc jaki jest ChatGPT? Według nie jest to wspaniałe narzędzie, bardzo przyszłościowe i pomocne. Jest natomiast obarczone chorobami wieku dziecięcego oraz możliwością wykorzystania w niewłaściwy sposób. Na pewno jest to przełom w dziedzinie sztucznej inteligencji w wydaniu użytkowym, dostępnym dla każdego.
Sama AI jako droga rozwoju na pewno zrewolucjonizuje nasz świat za jakiś czas. W zasadzie już zaczęła rewolucjonizować. I to tak naprawdę od nas zależy jak do tego podejdziemy. Osobiście nie obawiam się, aby w najbliższej przyszłości groził nam SkyNet (system, który samoistnie odpalił się w filmie Terminator) i zmiecie nas z planszy. Nie obawiam się również tego, że ludziom zabraknie pracy, a już na pewno nie w dobie kryzysu demograficznego (może poza Chinami, bo tam ciężko mówić o jakimkolwiek kryzysie demograficznym).
Natomiast niebezpieczeństwa związane z niewłaściwym użytkowaniem tego typu modułów są realne i bardzo blisko nas. Przykładem może być tu „znakowanie” tekstów pisanych przez Chat, w celu późniejszej weryfikacji autora. Oczywiście weryfikatorem jest inny Chat i będzie to działać w obydwie strony.
Sama sztuczna inteligencja i Chaty to są narzędzia. Nie posiadają i nie będą, póki co posiadać uczuć. Nie wiedzą, czym jest empatia i nie potrafią wysnuwać własnych wniosków. Musimy nauczyć się z tym żyć, a przede wszystkim nauczyć się te narzędzia wykorzystywać — po to w końcu powstały.
Ciekawostki
Chatbot Eliza — program symulujący psychoanalityka, napisany w 1966 r. Program analizował podane mu wzorce, następnie budował pytania poprzez przestawianie słów oraz podmianę słów kluczowych. Istnieje wiele anegdot o ludziach angażujących się emocjonalnie podczas rozmowy z ELIZĄ.
ChatGPT-4 — kolejna odsłona, rozwinięcie ChatGPT-3. Obecnie wyłączność na używanie komercyjne posiada Microsoft (sporo ich to kosztowało, ale chyba się opłaciło). Pełni rolę modułu wspomagającego wyszukiwarkę Bing.
SAMA (firma) — podwykonawca OpenAI oraz Facebook (obecnie Meta). Odpowiedzialna za werbowanie ludzi na całym świecie do moderowania treści FB oraz oznaczania danych na potrzeby algorytmów od OpenAI. W SAMA chwalili się, że likwidują ubóstwo na świecie. W rzeczywistości wskaźnik ubóstwa w tamtym okresie wynosił pensję poniżej 2$ / dziennie. SAMA płaciła równo 2$. W przypadku FB była to stawka 1,5$ dziennie. Obecnie trwa postępowanie wyjaśniające, a OpenAI odcięło się od SAMA.
Przepis na sałatkę z koszulką bawełanianą 😉
