Chatbotit ovat saavuttaneet merkittäviä edistysaskeleita muutaman viime vuoden aikana edistäen tekoälyn mukauttamista useilla teollisuuden aloilla. Hyvä esimerkki olisi OpenAI:n Chatbot, joka tunnetaan myös nimellä GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3). Kielen ennustemallina se tarjoaa ennennäkemättömän realismin, mikä mahdollistaa erittäin vivahteisten ja kontekstitietoisten dialogien luomisen. Vaikka GPT-3:n ominaisuudet ovat varmasti vaikuttavia, ne eivät kuitenkaan ole rajoituksetta. Sukellaanpa siihen, mitä jotkut näistä rajoituksista ovat.
Ensinnäkin mallin syötteiden ymmärtäminen on riittämätön. ChatGPT ei luonnostaan ”ymmärrä” tekstiä perinteisessä inhimillisessä mielessä. Sen sijaan se käyttää tekstissä olevia malleja sopivien vastausten määrittämiseen ja laatimiseen. Tämä ohjelmointirakenne johtaa kriittiseen aukkoon tekstin ymmärtämisessä. Jos esimerkiksi annetaan ristiriitaisia ohjeita, GPT-3 voi menettää tarkennuksen, jolloin se ei tunnista ristiriitaa ja reagoi siten epätarkasti.
Toinen näkyvä haittapuoli on, että chatbot voi tuottaa uskottavalta kuulostavia, mutta tosiasiallisesti vääriä tai järjettömiä vastauksia. Vaikka mallia on koulutettu erilaisiin Internet-teksteihin, kehittäjät korostavat, että sillä ei ole pääsyä tiettyihin tietokantoihin, artikkeleihin, omistusoikeuteen kuuluviin tietoihin tai salaisiin tietoihin, ellei käyttäjä ole nimenomaisesti sanonut keskustelussa. Järjestelmä ei tiedä yksityiskohtia, mikä johtaa usein siihen, että se tuottaa virheellistä tai järjetöntä tietoa.
Sen lisäksi, että ChatGPT tuottaa vääriä tietoja, se voi joskus venyttää keskusteluja liikaa. Se yrittää rakentaa pitkiä keskusteluja, vaikka yksinkertaiset vastaukset riittäisivätkin. Tämä lyhyyden puute voi turhauttaa käyttäjiä ja estää heitä ottamasta yhteyttä chatbotiin.
Malli voi myös osoittaa puolueellista käyttäytymistä tai loukkaavia taipumuksia. Vaikka suunnittelussa on ennaltaehkäiseviä toimenpiteitä, kuten vahvistava oppimismalli, joka on koulutettu olemaan luomatta haitallista tai valheellista sisältöä, se ei ole täydellinen. Koska malli oppii Internetistä, joka sisältää kaikki ennakkoluulot ja ennakkoluulot, ne heijastuvat toisinaan tuloksiin monitahoisista ponnisteluista huolimatta.
Kontekstiymmärrys on toinen alue, jolla ChatGPT on puutteellinen. Vaikka se voi muistaa keskustelun osia, sillä ei käytännössä ole muistia aiemmista vuorovaikutuksistaan. Siksi se ei voi rakentaa aiempia vaihtoja nykyisen vuorovaikutuksen ulkopuolella. Tämä ilmiö on erityisen ilmeinen skenaarioissa, joissa chatbotin tulisi muistaa aiemmat vuorovaikutukset, mutta sen sijaan se käsittelee jokaista vuorovaikutusta uutena alkuna.
Lopuksi valvonta on edelleen ratkaisematon ongelma tekoälymalleille, kuten ChatGPT. Chatbotin lähtö nykyisessä tilassaan voi muuttua dramaattisesti pienillä syötteen muokkauksilla. Jos jokin käsky ei tuota haluttua tulosta, kehittäjien on jatkuvasti heiluteltava syötteen kanssa, mikä tekee siitä arvaamattoman ja erityisen haastavan hallittavaksi loppukäyttäjille.
Näistä rajoituksista huolimatta on tärkeää ymmärtää, että GPT-3 ei ole lopputila vaan pikemminkin askel tekoälytutkimuksen jatkuvassa asteittaisessa etenemisessä. Teknologian kehittyessä monet näistä ongelmista tullaan todennäköisesti korjaamaan, mikä tekee tekoälykokemuksista saumattomampia, tarkempia ja vähemmän puolueellisia. Tekoälyn ja ChatGPT:n kaltaisten chatbottien uskomattomat mahdollisuudet vaikuttaa positiivisesti eri aloille viihdeteollisuudesta lääketieteelliseen diagnoosiin ja asiakaspalveluun ylittävät edelleen niiden nykyiset rajoitukset.
Yhteenvetona voidaan todeta, että vaikka ChatGPT:n kaltaisissa malleissa havaittu innovaatio ja edistys ovat kiitettävää, on yhtä tärkeää tunnustaa niiden rajoitukset. Näiden rajoitusten täydellinen ymmärtäminen antaa meille mahdollisuuden hallita odotuksiamme ja tunnistaa alueet, joilla lisätutkimusta ja kehitystä tarvitaan. Erehtyvyys on olemassa missä tahansa tekniikassa, tekoäly ei ole erilainen, mutta se, miten navigoimme näissä rajoituksissa, tasoittaa tietä eteenpäin. Tekoälyn hyötyjen maksimoiminen ja sen haittojen minimoiminen edellyttää nöyryyttä, rajoitusten tunnustamista, tiukkaa testausta ja jatkuvaa parantamista. Ja samalla siirrymme askeleen lähemmäksi tekoälyn täyden potentiaalin hyödyntämistä.
