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Gli scienziati della Stanford University in un loro lavoro hanno affermato che è troppo presto per considerare i grandi modelli linguistici come un “gigantesco salto di opportunità”. Secondo gli esperti, le capacità di sviluppo dell’intelligenza artificiale sono un’illusione delle persone che ci lavorano.
I ricercatori ritengono che quando si analizzano i risultati di un modello per un’attività particolare, una persona possa scegliere una metrica che porti alla conclusione di “superpotere AI o un’altra metrica che non lo fa”.
Gli scienziati di Stanford hanno studiato i risultati del lavoro con GPT-3 e hanno scoperto che i superpoteri nell’intelligenza artificiale compaiono solo quando vengono utilizzate determinate metriche.
La scelta di una dimensione “non lineare” o “discontinua” può portare a quello che sembra essere un cambiamento brusco e imprevedibile, che viene poi erroneamente considerato un’abilità emergente.
In effetti, la curva delle prestazioni è andata crescendo gradualmente per tutto questo tempo, senza fare “salti da gigante”. Quando i ricercatori hanno cambiato la misurazione dei risultati da una metrica non lineare a una lineare, lo sviluppo del modello è diventato prevedibile e fluido, escludendo le abilità emergenti.
Ad esempio, l’abilità GPT-3 è stata assegnata per eseguire compiti aritmetici con numeri interi, vale a dire l’aggiunta di due numeri interi a cinque cifre. Secondo i ricercatori, molte persone credono che i piccoli modelli non possano svolgere tale compito. Ma dopo aver raggiunto una certa scala, l’intelligenza artificiale è improvvisamente diventata brava ad aggiungere numeri. Questo dà motivo di preoccupazione.
Ad esempio, potresti avere un modello che “si comporta bene ed è affidabile”, ma se addestri un altro modello con molti dati o molti parametri, può diventare tossico, fuorviante o dannoso in modo imprevedibile.
Gli scienziati hanno notato che non esiste un enorme salto di opportunità. Quando gli esperti hanno rivisto le metriche utilizzate per la valutazione, hanno scoperto che i modelli linguistici espandono le loro capacità in modo graduale e prevedibile.
