30 listopada 2022 OpenAI udostępniło swój model językowy GPT3.5 bezpłatnie wszystkim internautom jako ChatGPT. Po raz pierwszy każdy na świecie zyskał dostęp do tak zaawansowanej sztucznej inteligencji, a kolejne tygodnie upłynęły na wspólnym testowaniu, co też potrafi generatywna AI. Rok po premierze ChatGPT eksperci IDEAS NCBR oceniają, czy jego pojawienie się było przełomem w rozwoju technologii.
Swój pierwszy milion użytkowników ChatGPT zdobył po pięciu dniach od udostępnienia. Obecnie korzysta z niego już ponad 100 mln osób tygodniowo, a strona, przez którą możliwy jest dostęp do tego modelu językowego, notuje 1,5 mld wizyt miesięcznie.
Nie było to pierwsze narzędzie wykorzystujące generatywną AI, a jego przewaga nad podobnymi rozwiązaniami też nie jest miażdżąca. Jednak to łatwa dostępność ChatGPT sprawiła, że media zachłysnęły się możliwościami modelu językowego OpenAI. Popularność chatbota wywołała do tablicy dużych technologicznych graczy i nakręciła zainteresowanie sztuczną inteligencją – skrót AI wpisywany jest dziś w wyszukiwarkę Google pięciokrotnie częściej niż kilkanaście miesięcy temu.
Rok po premierze można już spojrzeć na pojawienie się ChatGPT z pewnym dystansem – choć nie ułatwiają tego ujawnione niedawno plany OpenAI co do umożliwienia budowy spersonalizowanych chatbotów, jak i zawirowania we władzach spółki z ostatnich dni.
Jaki wpływ miał ChatGPT na rozwój sztucznej inteligencji?
Piotr Sankowski, prezes IDEAS NCBR, ośrodka badawczo-rozwojowego w dziedznie AI oraz Piotr Miłoś, lider jednego z zespołów badawczych w IDEAS NCBR są zgodni, że od strony technologicznej ChatGPT nie był rewolucją, ale już jego społeczny odbiór – zdecydowanie tak.
– Wzrostu możliwości modeli językowych od strony technologicznej spodziewano się już od kilku lat. Dziś dość dobrze można przewidzieć, jak inteligentny będzie model danej wielkości. Kluczowymi aspektami umożliwiającymi ich rozwój była dostępność mocy obliczeniowych czy dostęp do danych. Nadal jest to gra dla bogatych, bo koszt treningu modelu 7B, czyli niezbyt dużego na dzisiejsze standardy, ale wystarczającego w wielu zastosowaniach, to kilka milionów dolarów. ChatGPT nie jest „inteligentny”. To po prostu bardzo duży model statystyczny, który szuka powiązań między konkretnymi słowami. Tak naprawdę to, co robi, to generowanie słowa najbardziej pasującego do tysięcy słów, które mu dostarczyliśmy. Taki model naśladuje inteligencję i możemy ulec wrażeniu, że posiada świadomość, ale to na razie jedynie modelowanie języka. Aby można było mówić o świadomej sztucznej inteligencji, potrzebujemy ją konstruować w zupełnie inny sposób – uważa Piotr Sankowski, prezes IDEAS NCBR.
– ChatGPT nie był przełomem technologicznym samym w sobie. Natomiast ze względu na odbiór przez szersze grono użytkowników zmienił dynamikę firm działających w branży. W ten sposób pośrednio, acz istotnie, ChatGPT zmienia trajektorię rozwoju AI. Narzędzia oparte o pokrewne technologie są i będą włączane w coraz więcej produktów. Od dosyć prostych (w nowej wersji macOS jest podpowiadaczka tekstu oparta na Transformerach), przez skomplikowane (np. integracja w Google Docs), aż wreszcie po próby podważenia pozycji Google na rynku wyszukiwarek przez Bing i jego integrację z czatem – dodaje Piotr Miłoś, lider zespołu badawczego w IDEAS NCBR.
Rok temu AI weszła pod strzechy
Chociaż sformułowania “sztuczna inteligencja” użyto po raz pierwszy w 1956 r., to przez długi czas była ona głównie przedmiotem badań naukowych. W minionej dekadzie zwykli użytkownicy internetu zaczęli korzystać ze sztucznej inteligencji np. w automatycznych translatorach lub otrzymując od platform rekomendacje nowych filmów do obejrzenia.
Dopiero pod koniec 2022 r. z możliwości AI zdało sobie sprawę szerokie grono użytkowników – już nie tylko badacze, lecz również media, biznes czy osoby wykorzystujące ją do codziennej pracy i to niekoniecznie związanej z IT. Skąd taka zmiana?
– ChatGPT zademonstrował, że coś, co wydawało się wyłączną domeną człowieka, czyli pracę twórczą, dość łatwo może zastąpić AI. Wydawało się, że maszyny będą miały z tym największy kłopot, dużo większy niż z dowodzeniem twierdzeń. Natomiast modele językowe nadal nie potrafią dobrze rozwiązywać zadań matematycznych czy przeprowadzać rozumowań logicznych. Przełom dotyczył również faktu, że ChatGPT to pierwsze narzędzie oparte na dużych modelach językowych, które miało interfejs dostępny dla zwykłego użytkownika. Z tego powodu znalazł się na ustach wszystkich, a poczynania OpenAI śledzi cały świat – wyjaśnia Piotr Sankowski z IDEAS NCBR.
Przyszłość dużych modeli językowych
Dla większości użytkowników pierwsze miesiące z ChatGPT były głównie zabawą w zadawanie pytań i pracą z tekstem. Z kolei media najchętniej stawiały prognozy na temat możliwego wpływu LLM-ów (large language models – dużych modeli językowych), takich jak ChatGPT na rynek pracy, widząc w nim analogię do procesów z czasów rewolucji przemysłowej. To jednak wciąż tylko próbka możliwości tych narzędzi, a w przyszłości bardziej istotne mogą okazać się takie ich funkcje i zastosowania, na których jak dotąd nie skupiliśmy wiele uwagi.
– Widzę dwa kierunki rozwoju funkcji modeli takich jak ChatGPT. Jeden kierunek to osobisty asystent, który zmieni w istotnej mierze sposób, w jaki korzystamy z internetu. Drugi to wyspecjalizowane podpowiadaczki, podobne do GitHub Copilot, który podpowiada kod programistom, towarzyszące nam w różnych dziedzinach życia. Microsoft już ogłosił, że powstał Microsoft Copilot – “twój codzienny towarzysz AI” – opowiada Piotr Miłoś.
Na inny obszar, który już dziś mierzy się z konsekwencjami pojawienia się zaawansowanych LLM-ów, zwraca uwagę Piotr Sankowski. Jako profesor Uniwersytetu Warszawskiego widzi potrzebę dostosowania szkół wszystkich szczebli do funkcjonowania w świecie po wynalezieniu ChatGPT. – Już teraz te rozwiązania zmieniły to, jak wygląda edukacja. Teraz naprawdę trudno zadać sensowną pracę domową, bo okazuje się, że otrzymamy rozwiązania wygenerowane przez ChatGPT. Zmiany w edukacji oraz nauce będą znacznie bardziej dalekosiężne. GPTs mogą w niedalekiej przyszłości okazać się bardzo przydatne w nauczaniu. A w dużo dalszej przyszłości wiele badań naukowych będzie wspieranych przez AI, które zwielokrotnią ludzkie możliwości w zadaniach związanych z analizą danych – prognozuje prezes IDEAS NCBR.