Vytváření digitálních verzí jednotlivců, které odrážejí jejich myšlení a názory, se prostřednictvím technologie Hluboké zamyšlení stává realitou. V rozhovoru pro podcast Canaltech Giovanni Laporta, spoluzakladatel a výzkumník ve společnosti Vortice.ai, vysvětlil, že tato brazilská technologie umožňuje vytvářet „digitální reflexe“, tedy AI vyškolené na základě obsahu jedné osoby, například tvůrců obsahu, učitelů nebo umělců.

• Výzkum naznačuje, že AI může způsobit obrácení účinku Dunning-Kruger.
• Můžete zaplatit tomuto robotovi za vykonávání domácích úkolů místo vás.

Tento přístup se liší od cesty, kterou sledují velké technologické společnosti, jež investují enormní prostředky do produkce Velkých jazykových modelů (LLMs), jako je ChatGPT nebo Gemini, což jsou generativní datové modely pro všeobecné účely. Laporta naznačuje, že Hluboké zamyšlení se ubírá opačným směrem a zaměřuje se na Malé jazykové modely (SLMs), které trénují malé modely s konkrétními znalostmi pro určitou situaci.

„Místo toho, abych trénoval velký model, který zná všechno na světě, budu trénovat malé modely a každý malý model bude mít specifické znalosti,“ uvedl Giovanni Laporta.

Důraz na specifiku a humanizaci

Motivace pro vývoj této technologie spočívá v schopnosti zacházet s extrémně specifickým obsahem. Místo generování obecných odpovědí je cílem napodobit vědomí jedince, zachycovat jeho myšlení, mluvení a názory a emulovat individualizované digitální vědomí.

Laporta podrobně vysvětluje, že zásadním rozdílem je personalizovaná odpověď. „Lidé dnes nechtějí obecné odpovědi. Chtějí odpověď konkrétního jedince. Jak ten jedinec myslí,“ dodává.

Hluboké zamyšlení může být aplikováno v jakékoli oblasti a je v současnosti přímo využíváno od tvůrců obsahu, což umožňuje publiku interagovat s digitálním reflexem pomocí stejných slov a žargonů jako originál.

V kontextu vzdělávání, například, student, který interaguje s AI konkrétního učitele, „má pocit, že má lekci s tímto učitelem,“ protože AI se učí z textu, audia, videa a obrázků a replikují rytmus a způsob mluvení.

Školící proces je považován za rychlý, neboť objem dat od tvůrce obsahu je malý v porovnání s gigabajty potřebnými pro LLM.

Rizika a budoucnost

Při diskusi o rizicích se výzkumník zabýval výzvami zneužití, jako jsou deepfakes a ztráta sledovatelnosti autorských práv. Laporta upozorňuje, že rychlý pokrok generativní AI vyvolává složité otázky ohledně platnosti zvukových a videozáznamů jako soudních důkazů, což je výzva, která vyžaduje, aby se společnost přizpůsobila. Nicméně zdůrazňuje dualitu interakce: „Učíme se využívat umělou inteligenci, učíme se, jak pracovat s promptami, a umělá inteligence se učí od nás.“

Pro více informací o Hlubokém zamyšlení, modelech AI a budoucnosti digitální přítomnosti si poslechněte celý díl podcastu Canaltech.