Dlaczego Atlas i Comet raczej nie wygrają wojny przeglądarek AI

Dlaczego Atlas i Comet raczej nie wygrają wojny przeglądarek AI


Gdyby ktoś zapytał mnie rok temu, jaka może być kolejna duża innowacja głównych firm zajmujących się sztuczną inteligencją, jestem prawie pewien, że nie powiedziałbym „przeglądarka”.

Ale dokładnie to zrobiły zarówno OpenAI, jak i Perplexity, uruchamiając własne, nowe, błyszczące przeglądarki obsługujące sztuczną inteligencję, odpowiednio Atlas i Comet.

Jeśli czytasz komunikaty PR lub oglądasz demonstracje premiery, obie firmy postrzegają swoje nowe przeglądarki jako pierwszy krok w kierunku całkowitej zmiany sposobu, w jaki zwykli konsumenci korzystają z Internetu. Podczas transmisji na żywo OpenAI z okazji uruchomienia Atlasa Sam Altman powiedział, że „sztuczna inteligencja stanowi rzadką okazję raz na dekadę, aby ponownie przemyśleć, do czego może służyć przeglądarka”.

W Substack dyrektor generalny ds. aplikacji OpenAI, Fidji Simo, napisał o Atlasie i ChatGPT „ewoluujących, by stać się systemem operacyjnym na całe życie”.

Dyrektor naczelny Perplexity, Aravind Srinivas, użył podobnego języka, opisując Comet jako „kognitywny system operacyjny”, natomiast Jesse Dwyer, który pracował nad Cometem, jest powszechnie cytowany, nazywając przeglądarkę „systemem operacyjnym twojego umysłu”.

To wszystko brzmi niezwykle przemieniająco. Ale po prostu tego nie widzę. Przynajmniej jeszcze nie.

Chociaż te wyrażenia mogły zostać dobrze przyjęte w grupach fokusowych, w rzeczywistości są bez znaczenia. Przeglądarka nie jest systemem operacyjnym w dokładnie takim samym stopniu jak ChatGPT czy Perplexity.

Przeglądarki Chrome, Edge i Safari są powiązane z ogromnym pakietem cyfrowych produktów i narzędzi skupionych wokół innego systemu operacyjnego. Chociaż prawdą jest, że każdy może zainstalować dowolną z tych przeglądarek i korzystać z nich, to właśnie głęboka integracja z kompleksowym zestawem zastrzeżonych narzędzi tworzy ekosystemy i buduje przepływy pracy.

Czy to możliwe, że w swojej szalonej pogoni za znalezieniem zrównoważonych modeli monetyzacji zarówno OpenAI, jak i Perplexity padły ofiarą błędu przetrwania?

Czego firmy technologiczne mogą się nauczyć od bombowców z II wojny światowej

Podczas II wojny światowej wojsko amerykańskie zleciło Grupie Badań Statystycznych na Uniwersytecie Columbia rozwiązanie palącego problemu: zbyt wiele amerykańskich bombowców nie wracało z misji nad Europą. Badania samolotu, któremu udało się powrócić, wykazały wzorce uszkodzeń, w tym dziury po kulach skupione w kadłubie i skrzydłach. Oczywistym wnioskiem wydawało się wzmocnienie tych mocno uszkodzonych obszarów.

Ale matematyk Abraham Wald widział problem inaczej. Zdał sobie sprawę, że wojsko patrzy tylko na samoloty, które przetrwały. Niezależnie od tego, jak bardzo zestrzelony został samolot, mógł wrócić do bazy tylko wtedy, gdy żadne z tych trafień nie było krytyczne. A co z samolotami, które nie wróciły?

Dziury po kulach, dalekie od eksponowania słabych stron, które można było wzmocnić, wskazywały, gdzie uszkodzenia można było przetrwać. Z pewnością nie ujawniły, które obszary decydowały o powodzeniu lub przetrwaniu bombowca.

Jest to prawdopodobnie najsłynniejszy przykład błędu związanego z przetrwaniem: błędnie skupiamy się na wspólnych cechach tych, którzy odnieśli sukces (lub przeżyli), ignorując wiele innych, którym się nie udało, co prowadzi do fałszywych wniosków na temat tego, które aspekty rzeczywiście przyczyniły się do tego sukcesu.

Stronniczość przetrwania jest wszędzie wokół nas. Artykuły przytaczają osoby, które porzuciły studia, takie jak Bill Gates i Mark Zuckerberg, jako dowód na to, że stopnie naukowe nie mają znaczenia, jednocześnie w wygodny sposób ignorując ogromną liczbę osób, które porzuciły naukę, a nie są miliarderami. Niezliczone książki samopomocy obiecują odblokować przepis na sławę i fortunę poprzez dokumentowanie nawyków ludzi sukcesu – wstawania o 5 rano, codziennej medytacji, brania zimnych pryszniców – ignorując jednocześnie miliony ludzi, którzy postępują zgodnie z podobnymi procedurami i nigdy im się to nie udaje.

Wydaje się, że w podobnym duchu firmy Perplexity i OpenAI przyjrzały się odnoszącym sukcesy gigantom technologicznym, których mają nadzieję pewnego dnia naśladować – Google, Microsoft i Apple – i zdecydowały, że wspólnym czynnikiem ich ciągłego sukcesu jest to, że każdy z nich ma własną przeglądarkę.

Kiedy naśladownictwo wygląda na wgląd, ale nim nie jest

W zeszłym roku, kiedy na krótko okazało się, że organy regulacyjne mogą nałożyć na Google środki strukturalne, w tym zbycie, zarówno OpenAI, jak i Perplexity wyraziły poważne zainteresowanie zakupem przeglądarki Chrome. Zakłopotanie posunęło się nawet do złożenia niechcianej oferty na kwotę 34,5 miliarda dolarów.

Na nieszczęście dla nich, choć sędzia nałożył na Google kary i inne ograniczenia, nie narzucił przymusowej sprzedaży Chrome.

Nie powinno więc dziwić, że Atlas i Comet wyglądają niezwykle znajomo, zwłaszcza że oba były w fazie rozwoju, podczas gdy sprawa antymonopolowa Google toczyła się w sądzie. To jest Plan B. Jeśli nie możesz kupić przeglądarki, skopiuj ją.

OpenAI i Perplexity przyjrzały się ugruntowanemu doświadczeniu użytkownika Chrome – z ujednoliconym paskiem adresu, kartami, rozszerzeniami i nie tylko – i odtworzyły to wszystko. Obie przeglądarki są nawet zbudowane na Chromium, technologii open source, która napędza przeglądarkę.

Z drugiej strony, to samo zrobił Microsoft podczas tworzenia Edge’a. I chociaż przeglądarki Safari i Firefox nie są oparte na Chromium, zaadoptowały wiele funkcji spopularyzowanych po raz pierwszy przez przeglądarkę Chrome.

Oczywiście zarówno OpenAI, jak i Perplexity nałożyły swój własny tajny sos AI na zwykłe wodotryski. Obie przeglądarki zaprojektowano tak, aby obsługiwały „przeglądanie agentowe”, obsługujące całe to pozornie nudne klikanie i czytanie treści w Twoim imieniu. (Nazwij mnie staromodnym, ale lubię surfować po Internecie. Lubię przeglądać, odkrywać i natykać się na różne rzeczy. O wiele bardziej lubię czytać dobrze napisany artykuł niż krótkie podsumowanie kluczowych punktów.)

Dzięki przeglądaniu agentowemu możesz nawet znaleźć i zarezerwować wakacje, zarządzać pocztą e-mail i sfinalizować zakupy, a jednocześnie zająć się czymś innym.

Rzecz w tym, że mamy już agentyczną sztuczną inteligencję. Wiele z tego, co potrafią te nowe przeglądarki, już się dzieje, gdy korzystasz z ChatGPT lub Perplexity. Tyle, że wcześniej działo się to za kulisami.

Po wpisaniu zapytania lub monitu LLM używa swojej bezgłowej przeglądarki do przeszukiwania sieci i znajdowania informacji wymaganych do wygenerowania dokładnej odpowiedzi. Te nowe przeglądarki agentowe sprawiają, że wcześniej ukryty proces staje się widoczny. Możesz na przykład obserwować, jak przeglądarka restrukturyzuje dane w arkuszu kalkulacyjnym lub przeskakuje ze strony na stronę w witrynie supermarketu, dodając produkty do koszyka gotowe do kasy.

Lub, co bardziej prawdopodobne, prawdopodobnie zrobisz coś innego w innej zakładce lub oknie, dopóki przeglądarka nie powiadomi Cię o zakończeniu zadania, bo kto musi widzieć, jak robi się kiełbasa?

Pomiary, oszustwa i problemy związane z bezpieczeństwem

Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mają nadzieję, że obietnica przeglądania agentowego przyciągnie ludzi do Atlasa lub Cometa. Jednak prawdopodobnie przysporzy to organizacjom wielu problemów.

Chociaż bezgłowa przeglądarka LLM może identyfikować się jako na przykład PerplexityBot podczas odwiedzania Twojej witryny, to samo nie jest prawdą, gdy przeglądarka Comet firmy Perplexity odwiedza Twoją witrynę w imieniu użytkownika. Dla Twojego narzędzia analitycznego prawdopodobnie wygląda jak każda inna przeglądarka Chromium, łącznie z adresem IP odwiedzającego. Innymi słowy, prawdopodobnie nie będziesz w stanie stwierdzić, czy Twoją witrynę odwiedza przeglądarka internetowa, czy też agenta.

Jak wskazuje Digiday, stwarza to całą masę problemów dla marketerów i SEO. Po pierwsze, zwykłe dane dotyczące ruchu i kliknięć stają się mniej wiarygodne. Jeśli nie możesz czegoś zmierzyć, nie możesz tym zarządzać.

Istnieje wówczas możliwość masowego oszustwa reklamowego. Jeśli reklamy są wyświetlane agentom AI, a nie ludziom, kto może o tym wiedzieć? A w przypadku agentów AI zdolnych do wysyłania tysięcy żądań na sekundę sytuacja może stać się naprawdę przerażająca.

Do tego dochodzą konsekwencje związane z bezpieczeństwem.

Te nowe przeglądarki agentowe wprowadzają nowe, istotne zagrożenia bezpieczeństwa. Gartner zalecił firmom blokowanie wszystkich przeglądarek AI ze względów cyberbezpieczeństwa, w szczególności podając szybkie wstrzyknięcie jako główne ryzyko.

W zeszłym roku firma LayerX Security ukuła termin CometJacking, aby opisać jedną z takich technik. Po prostu klikając złośliwy link, użytkownik uruchamia ukryte polecenia, które instruują sztuczną inteligencję Comet, aby uzyskała dostęp do wszelkich wrażliwych danych ujawnionych w przeglądarce i je ukradła. Hakerzy nie muszą wyłudzać haseł ani żadnych innych danych uwierzytelniających, ponieważ przeglądarka ma już autoryzowany dostęp do wszystkiego.

Zaledwie trzy tygodnie później LayerX odkryło lukę w zabezpieczeniach Atlasa, którą mogą wykorzystać także nieuczciwi aktorzy do wstrzyknięcia złośliwych instrukcji do pamięci ChatGPT.

W tej chwili polecenie jednej z tych przeglądarek, aby rezerwowała bilety, realizowała transakcje lub edytowała ważne dokumenty w moim imieniu, nie przypomina uzyskania pomocy od zaufanego asystenta, a bardziej przypomina przekazanie kluczy zupełnie nieznajomemu.

Jaki problem faktycznie rozwiązują te nowe przeglądarki?

Nie oznacza to jednak, że nie będzie miejsca na nowe przeglądarki agentowe. Chociaż przyjęcie tego rozwiązania przez główny nurt wydaje się mało prawdopodobne, niektóre zespoły cyfrowe nadal mogłyby znaleźć prawdziwą wartość w pracy z tymi przeglądarkami agentowymi.

Nieważne, żmudne ręczne testowanie. Programiści i testerzy UX mogliby używać tych przeglądarek do symulowania podróży użytkowników na dużą skalę, testując, jak strony internetowe reagują w różnych scenariuszach znacznie efektywniej.

Specjaliści SEO mogą z nich korzystać, aby zrozumieć, w jaki sposób agenci AI interpretują strukturę witryny i strony internetowe, dostarczając wskazówek na temat tego, w jaki sposób ukryta bezgłowa przeglądarka LLM „widzi” Twoje treści i wskazuje, gdzie można wprowadzić ulepszenia, aby poprawić widoczność.

A dla użytkowników technicznych, którzy nie boją się zagrożeń bezpieczeństwa, nie ma wątpliwości, że przeglądarki agentowe oferują naprawdę przydatną automatyzację powtarzalnych zadań, takich jak wyodrębnianie danych z wielu źródeł do arkuszy kalkulacyjnych lub monitorowanie określonych witryn internetowych pod kątem zmian.

Ironią jest oczywiście to, że ci zaawansowani użytkownicy i programiści są całkowicie niewłaściwymi odbiorcami, jeśli OpenAI i Perplexity mają nadzieję przechwycić mnóstwo cennych danych użytkowników w celu dalszego szkolenia swoich modeli. Potrzebują danych na temat typowych wzorców zachowań konsumentów, a nie przepływów pracy związanych z testowaniem programistów.

Jeśli Atlas i Comet mają mieć jakąkolwiek szansę na odróżnienie się od długoletnich konkurentów Chrome, Safari, Edge, Firefox i innych, muszą zaoferować przeciętnym konsumentom jasną, atrakcyjną i znaczącą propozycję wartości; najlepiej taki, który nie jest obarczony ryzykiem. Ponieważ jednak główne przeglądarki również zaczęły stopniowo integrować się ze sztuczną inteligencją, propozycja ta nie jest jasna, a wszelkie rozróżnienia będą prawdopodobnie krótkotrwałe.

Jeśli sztuczna inteligencja zmieni sposób, w jaki większość ludzi przegląda Internet i korzysta z niego, nie stanie się tak za sprawą Atlasa czy Cometa. Bardziej prawdopodobne jest, że będzie to spowodowane przeglądarką Chrome lub ewentualnie Edge. Te przeglądarki nie tylko mają już przewagę jako długoletni obecni na rynku, ale zarówno Google, jak i Microsoft mają także własne, niezwykle wydajne, zastrzeżone narzędzia LLM.

Warto obejrzeć także Firefoksa, ponieważ wprowadza nowe elementy sterujące AI zaprojektowane tak, aby zapewnić użytkownikom znacznie większą kontrolę nad funkcjami AI, których chcą używać, a które blokować. Podejście Firefoksa może dać nam najjaśniejszy jak dotąd obraz tego, jakie doświadczenia oparte na sztucznej inteligencji użytkownicy naprawdę chcą oglądać, a nie to, co preferowałyby firmy zajmujące się sztuczną inteligencją.

„Wojna przeglądarek AI” dopiero się zaczęła i nie sądzę, że będzie krótka. Nie będzie to nagłe zakłócenie, bez względu na to, jak bardzo OpenAI i Perplexity chciałyby w jakiś sposób ominąć dziesięciolecia obecności i zaufania dzięki kilku efektownym demom i kilku optymistycznym prognozom. Zamiast tego zwycięzcami zostaną ci, którzy skupią się na doświadczeniu użytkownika i tej niezwykle ważnej propozycji wartości ponad wszystko inne. Niezależnie od formy, jaką ostatecznie przybierze sztuczna inteligencja lub przeglądanie agentowe, będziemy wiedzieć, że wojna się skończyła, gdy zniknie ona tak całkowicie z procesów pracy ludzi, że nikt już o nich nawet nie myśli.

Więcej zasobów:


Wyróżniony obraz: Kim jest Danny/Shutterstock



Source link

Postagens Similares

  • 10 najlepszych miejsc do sprzedaży używanej elektroniki za najwięcej gotówki

    Otrzymamy prowizję, jeśli dokonasz zakupu za pośrednictwem naszego linku partnerskiego, bez dodatkowych kosztów. Aby uzyskać więcej informacji, przeczytaj naszą politykę ujawniania informacji. Nie wiem jak u Was, ale u mnie za każdym razem, gdy Apple wypuszcza nowy produkt, mam ochotę uaktualnić swoje urządzenia do lepszego i szybszego modelu. Czy jednak naprawdę warto? Jestem pewien, że…

  • محادثات بديهية – كتاب صوتي أنا الروح ورسالة هولي: الحب هو ما يبقى

    بالعودة إلى القوة الروحية والحفاظ على المحادثات البديهية، تعيدنا الوسيطة النفسية والفنانة نيكول بومان إلى أنفسنا وجذورنا في هذا العالم، بحلقة قصيرة ولكن مذهلة وخاصة من البودكاست الخاص بالشفاء والنمو. تدور أحداث الفيلم حول القصة الرائعة لهولي بوتشر، البالغة من العمر 27 عامًا، والتي كتبت رسالة ملهمة بجرأة، قبل وقت قصير من وفاتها. رسالة هولي…

  • 12 次孩子们喜爱的春假短途乘船旅行

    一些最美好的春假记忆始于快速乘船和孩子们的快乐聊天。渡轮和水上出租车可以让普通的家庭出游变得更加特别。它们通常足够短,足以让年幼的孩子享受乐趣,同时仍然让每个人都能欣赏到沿​​途的美景。考虑到这一点,请继续阅读家庭往往喜欢的水上旅行。 这篇文章可能包含附属链接,这有助于保持该内容免费。请阅读我们的 披露更多信息。 纽约市的自由女神像和埃利斯岛 图片编辑来源:Sean Pavone,来自 Shutterstock 在主要景点出现之前,乘船前往纽约港可以让春假变得令人兴奋。孩子们通常喜欢在水面上,观看天际线的变化,并发现自由女神像越来越近。旅程很短,足以让年幼的孩子感兴趣,同时仍然感觉像是一次真正的郊游。这是观光、运动和家庭时光的完美结合。 当家人抵达后,在雕像场地和与埃利斯岛相关的展品之间有很多事情可以做。孩子们可以四处走动,从不同角度观察港口,并边走边提问。它有助于带来层次感,因为水面上的风比城市里的风感觉凉爽。这次旅行非常适合那些想要在当天安排游船游览著名景点的家庭。 从曼哈顿出发的加弗纳斯岛 图片社论来源:Roman Babakin,来自 Shutterstock 有些家庭旅行感觉更有趣,只是因为骑行会让这个地方立即感觉与城市分开。总督岛是一个不错的春假停留地,因为渡轮时间短,风景优美,而且很适合孩子们玩耍。一旦船驶离,孩子们就可以看到开阔的水景并快速体验冒险的感觉。这次旅行感觉很简单,但仍然感觉很特别。 到达那里后,家人可以步行、骑自行车、野餐,或者只是让孩子们享受开放空间。岛上有一种轻松的感觉,是远离繁忙的城市街道的一个很好的休息场所。春天是游览的好时机,因为天气通常宜人,适合户外活动,没有夏季拥挤的人群。对于想要短暂乘船游览并在户外度过悠闲一天的父母来说,这是一个不错的选择。 来自圣地亚哥的科罗纳多 图片社论来源:frankiefoto,来自维基共享资源 快速穿越海湾可以让普通的海滩郊游变成孩子们长久以来的记忆。前往科罗纳多的乘船之旅短暂、平静,并且可以欣赏到城市的美景。孩子们经常喜欢站在栏杆附近,看着水在栏杆下面流动。这次骑行增添了一点额外的乐趣,而又不会占用一天太多的时间。 到达科罗纳多后,家人可以在着陆区附近散步、享用小吃或前往海滩。即使只是一日游,岛屿的感觉也给郊游带来了度假的气氛。由于渡口很短,因此非常适合不想长时间乘船的年幼儿童。对于想要欣赏水景和轻松沿海停留的家庭来说,这是一个不错的春假选择。 来自南加州的卡塔利娜岛 图片编辑来源:ZikG 来自 Shutterstock 对于许多孩子来说,当大陆开始消失在船后的那一刻,乐趣就开始了。即使在家庭踏上该岛之前,前往卡塔利娜岛的旅行也感觉像是一次真正的度假。这次骑行让孩子们有时间留意前方的海浪、船只和海岸线。这种简单的构建可以让整个郊游感觉更宏大、更令人兴奋。 家人抵达后,您可以做很多事情,但又不会感到匆忙。孩子们可以在镇上散步、在水边观察鱼类以及欣赏岛屿环境。父母通常喜欢目的地与大陆不同的感觉,而无需在到达目的地后制定很长的计划。对于想要在海岛度过美好一天并在开始时享受难忘旅程的家庭来说,这是一次不错的春假旅行。 北卡罗来纳州秃头岛 图片社论来源:David Broad,来自 Wikimedia Commons 这次旅行有一种平静和温柔的感觉,非常适合那些想要春假放慢脚步的家庭。短暂的渡轮之旅让孩子们感觉他们正在抛开日常生活,前往更安静的地方。水景和十字路口的露天氛围立刻增添了气氛。当另一边的整个环境发生变化时,即使是简单的骑行也会感觉很特别。 家人抵达后,他们可以享受海滩、自然景观和轻松的岛屿生活节奏。孩子们通常喜欢骑马、寻找野生动物以及在海岸附近度过时光。父母可能会喜欢这次旅行感觉平静,而不是不停地停留。对于想要享受平静的沿海郊游并内置短途渡轮的家庭来说,这里非常适合。 从西雅图市中心到西西雅图 图片编辑来源:Artazum via Shutterstock 水上出租车可以让孩子们在城市的一天变得更加有趣。穿越埃利奥特湾的旅程很短,风景优美,从船离开码头的那一刻起,孩子们就可以看到很多东西。与常规驾车穿越城镇相比,从水中欣赏城市景观更能吸引他们的注意力。这让骑行感觉像是郊游的真正一部分,而不仅仅是到达某个地方的一种方式。 穿越后,家人可以前往海滩、享用食物或享受水景散步。春天的郊游很适合,因为新鲜的空气和开阔的海湾给旅行带来了季节性的感觉。由于旅程本身很短,因此无需太多努力即可轻松融入更大的城市休息。对于想要享受有趣的乘船之旅而又不想在海上度过一整天的家庭来说,这是一个非常好的选择。 从西雅图出发的班布里奇岛 图片社论来源:Rickmouser45,来自维基共享资源 乘坐渡轮既感觉宽敞又不会太长,非常适合春假。从西雅图到班布里奇的旅程为孩子们提供了广阔的水景、宽大的渡轮甲板以及观看城市慢慢漂走的乐趣。孩子们通常喜欢能够四处走动,同时仍然保持在一条清晰、轻松的路线上。整个旅程感觉平静而宽敞,这有助于家人安顿一天。 到达岛上后,家人可以在镇上漫步,停下来吃午餐,或者在乘船返回之前享受慢节奏的生活。往返旅行本身往往成为孩子们的主要记忆之一。春天在这里很适宜,因为海水和海岸线已经让这一天感觉清新。对于希望乘坐渡轮成为亮点之一的家庭来说,这是一个不错的选择。 萨凡纳河渡轮 图片编辑来源:Sean Pavone,来自 Shutterstock 短暂的河流穿越可以为春假城市旅行增添足够的乐趣,而不会让这一天变得复杂。孩子们经常喜欢从水上观看城市并观看船只在河上行驶。骑行过程轻松、短暂,适合家庭郊游。这对于那些想要一些不同的东西而不需要很长的日程安排的父母来说很有吸引力。 家庭可以在穿越时在海滨散步,然后在历史街区度过一段时光。由于行程很短,如果孩子们最终比预期更喜欢它,很容易重复。视野的改变让萨凡纳再次焕然一新,即使只是一天中的一小部分时间。对于想要乘船游览较大城市的家庭来说,这是一个不错的选择。 从缅因州波特兰出发的峰岛 图片编辑来源:Feng Chengvia Shutterstock 离开繁忙的港口不久后到达一座岛屿是一件令人愉快的事情。乘船前往峰岛给家庭带来这种感觉,而不需要太多的时间或精力。孩子们通常喜欢看港口的交通和海岸线慢慢移动。这次骑行让这一天从一开始就感觉像是一次郊游。 到达岛上后,家人可以步行、骑自行车,或者只是享受安静的环境,然后再返回。这种简单的节奏让不同年龄段的人都能轻松应对这次旅行。春天是度假的好时机,因为冬天过后,岛上的气氛显得清新而开放。对于那些想要短暂的沿海度假并包含短途渡轮的家庭来说,这是一个不错的选择。 从波士顿出发的景观岛…

  • Matt Law teilt die starke Debütsingle „Days Like These“

    Der aus Strathaven, Schottland, stammende Matt Law stürmt mit seiner Debütsingle „Days Like These“ auf die Bühne. … ein energiegeladenes, von Nostalgie erfülltes Indie-Debüt, das eher wie ein Durchbruch als wie ein Debüt wirkt. Da dies sein erstes Werk ist, klingt es eher nach einer Rückkehr zur Form als nach einem Debüt. Es ist in…

  • 6 façons de rester compétitif

    Ainsi, la recherche, l’analyse concurrentielle et la simple synthèse de ce que le client a dit sont toutes laissées de côté. Ils sont effectués quinze minutes avant ou après une réunion, par quiconque a du temps libre, voire pas du tout. Les fissures commencent à apparaître. Chaque fois que le client doit donner des indications…

  • 人工智慧的答案不僅聽起來合理

    谷歌研究院發表了一篇論文,研究如何使生成式人工智慧系統產生的答案不僅僅是聽起來合理的。研究人員表示,他們的 ALDRIFT 框架“開闢了令人興奮的途徑”,超越了僅僅具有高機率的答案。 這篇論文的標題是“透過粗略學習能力對生成先驗進行樣本有效優化,」研究了一個問題,其中生成的答案必須在模型下保持可能,同時也朝著單獨的目標邁進。該研究指出了解決人工智慧合理性陷阱的新途徑。 谷歌始終 論文中的證據集中在一個名為 ALDRIFT(演算法驅動的目標迭代擬合)的框架上。此方法反覆細化產生模型以獲得更低成本的答案,並使用校正步驟來減少過程中的累積誤差。 論文也介紹了「粗略的可學習性」。該術語意味著學習的模型不需要完全匹配理想目標。它需要對答案空間的重要部分保持足夠的覆蓋,這樣有用的可能性就不會過早失去。在這個假設下,作者證明 ALDRIFT 可以用多項式數的樣本來近似目標分佈。 ALDRIFT 的運作分為兩部分 ALDRIFT 的運作分為兩部分: 生成模型表示在該模型下仍可能出現哪些類型的答案。 外部評分過程衡量候選答案是否在目標目標上表現良好。 作者將該分數描述為「成本」。 「成本」一詞是指分配給候選答案的測量懲罰。較低的成本意味著候選人根據所檢查的要求做得更好。 ALDRIFT 並不簡單地尋找任何低成本的答案。它尋找得分良好的答案,同時在生成模型下仍然有可能。 一些人工智慧答案需要整體發揮作用 研究人員專注於人工智慧解決問題的答案,這些問題的回應必須在現實世界中發揮作用,例如路線規劃和會議規劃的範例。 路線規劃:本文解釋說,法學碩士可以評估各個路線段是否風景優美,但可能很難確保這些路線連接成有效的路徑。 會議規劃:法學碩士可以按主題對會議進行分組,而可能需要經典演算法將這些會議安排到時間表中而不發生衝突。 這些例子說明了為什麼本文將看似合理的答案僅視為問題的一部分。更困難的問題是,當單獨的部分必須作為一個完整的解決方案一起工作時,產生保持一致的答案。 粗略的可學習性假設 該論文將此視為引導生成模型得出將所有部分結合在一起的答案的問題。作者將問題與推理時間對齊聯繫起來,即根據特定答案是否可以作為完整的解決方案在使用過程中調整模型。這種關聯賦予了研究實際意義,儘管本文的貢獻仍然是理論上的並且取決於粗略的可學習性假設。 「粗略可學習性假設」一詞意味著論文的理論依賴於這樣一個假設:模型可以在獲得更好答案的同時保留足夠的有用可能性。 這並不意味著模型必須完美地學習目標。這意味著模型必須保留足夠的答案空間覆蓋範圍,以便該過程不會過早陷入困境或失去可能的更好答案。 現有的最佳化方法留下樣本有限的差距 該論文指出如何理解現有最佳化方法的幾個差距: 現有方法的限制: 基於經典模型的最佳化方法依賴於「漸近收斂論證」。這意味著它們在理論上可以在大量採樣後被理解,但不一定在樣本有限的實際環境中。 表達模型的失敗: 該論文表示,當使用神經網路等表達生成模型時,這些經典假設就會「失效」。 理解上的差距: 作者表示,在這種情況下優化的「有限樣本行為」「理論上沒有特徵」。這意味著該理論無法完全解釋當只有有限的樣本可用時這些方法的行為。 論文的解決方案是引入「粗略可學習性」來解釋如何將生成模型推向更好的答案,同時保持足夠的有用可能性。 法學碩士證據有限 該論文的主要證明適用於分析生成模型,該模型比現代法學碩士更容易進行數學分析。 LLM 的證據範圍更窄:作者在簡單的調度和圖形相關問題中使用 GPT-2,顯示了支持該想法的行為,但沒有證明相同的假設適用於現代 LLM。 該研究為未來研究奠定了基礎 本文為研究產生模型如何與外部檢查過程結合提供了理論基礎。 研究表明,Google研究人員正在探索一個解決「合理答案」問題的框架,作者寫道,「該框架為未來的研究開闢了令人興奮的途徑。」他們的結論是,這項研究「為自適應生成模型奠定了原則基礎」。 重點 「覆蓋範圍」要求:粗略的可學習性意味著模型不必完美地學習目標。它需要避免在丟失答案空間中可能存在更好解決方案的有用區域。 糾正步驟很重要:當模型被推向更好的答案時,ALDRIFT 使用校正步驟使搜尋更接近預期目標。 兩部分方法:該框架採用分工。生成模型處理定性或語義偏好,而單獨的過程則檢查答案是否可以作為完整的解決方案。 有限的法學碩士證據:GPT-2 的測試顯示了支持簡單調度和圖形相關示例中想法的行為,但不能證明相同的假設適用於現代法學碩士。 現實世界的使用是更大的目標:這項研究對…

Deixe um comentário

O seu endereço de email não será publicado. Campos obrigatórios marcados com *