AI Teljesítmény: Működik a Fenyegetés, vagy Csak Mítosz?

A közelmúltban egy érdekes kutatás látott napvilágot, amely a mesterséges intelligencia (AI) teljesítményének javításával foglalkozik. A Google egyik alapítója, Sergey Brin javasolta, hogy a fenyegető megközelítések alkalmazása javíthatja az AI teljesítményét. Ezt a gondolatot a Pennsylvaniai Egyetem Wharton Iskolájának kutatói empirikusan tesztelték, hogy kiderítsék, vajon a fenyegetések és a különféle ösztönzők valóban hatással vannak-e a mesterséges intelligencia válaszainak pontosságára.

Az AI teljesítményét befolyásoló stratégiák

A kutatás során a tudósok különféle megközelítéseket vizsgáltak, köztük a „megfenyegetés” és a „tippelés” módszereit. Brin megjegyzése, miszerint az AI modellek jobban teljesítenek, ha fenyegetésekkel szembesülnek, sokakat meglepett, azonban a kutatás során kiderült, hogy ez a megközelítés bizonyos esetekben valóban javíthatja a válaszok helyességét. A vizsgálat során a kutatók 198, PhD szintű kérdést használtak, amelyeket különböző AI modellekre alkalmaztak, mint például a Gemini és a GPT-4o.

A kutatás eredményei azt mutatták, hogy a fenyegetés vagy a tipp felajánlása nem mindig vezetett a várt teljesítményjavuláshoz. Valójában bizonyos kérdések esetében a teljesítmény akár 36%-kal is javult, míg másoknál akár 35%-os csökkenést is tapasztaltak. A kutatók figyelmeztettek arra, hogy a válaszok kiszámíthatatlanok lehetnek, ezért a különböző stratégiák alkalmazása nem garantálja a sikeres eredményt.

Az AI és a fenyegetések hatása

A kutatás során a kutatók kilenc különböző prompt változatot teszteltek, amelyek közül néhány humoros, mások pedig provokatív jellegű volt. Például egyes megközelítések során az AI-t azzal fenyegették meg, hogy ha nem válaszol helyesen, akkor kiskutyát fognak megrúgni. Ezen kísérletek célja az volt, hogy megvizsgálják, vajon a humor vagy az abszurditás hozzájárulhat-e a teljesítmény növeléséhez. Az eredmények azonban vegyesek voltak, ami arra figyelmeztetett, hogy a fenyegetések és a tippelés nem feltétlenül vezetnek tartós eredményekhez.

A kutatók a tanulmány végén hangsúlyozták, hogy bár a különféle megközelítések érdekesek lehetnek, a legjobban működő stratégiák a világos és egyértelmű utasítások, amelyek elkerülik az AI zavarát vagy a váratlan reakciókat. A kutatás eredményei tehát arra figyelmeztetnek, hogy a mesterséges intelligencia optimalizálásához a kreatív, de egyben ésszerű megközelítések szükségesek.

Mit gondol a szakértő?

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy hogyan vélekedik a kutatás eredményeiről. Viktor elmondta: „A mesterséges intelligencia fejlődése izgalmas, de fontos, hogy a fejlesztések mögött álló elveket alaposan megértsük. A kutatás megmutatta, hogy bár a fenyegető megközelítések érdekesek lehetnek, a hosszú távú hatékonyságuk megkérdőjelezhető. Az AI modellek optimalizálásához a megbízható és világos irányelvek szükségesek, amelyek biztosítják a stabil és kiszámítható teljesítményt. A jövőben a szakmának érdemes a hagyományos módszereket ötvözni az új, kreatív megoldásokkal, hogy a lehető legjobb eredményeket érjük el. A mesterséges intelligencia fejlődése rengeteg lehetőséget rejt, de ésszerűen kell bánnunk vele.”

További információkért látogasson el Császár Viktor weboldalára: csaszarviktor.hu.

Forrás: SearchEngineJournal.com