Door nu, je hebt waarschijnlijk gezien de satirische berichten waar iemand beweert dat hij “gedwongen een bot” voor het bekijken van duizenden uren video en vervolgens het schrijven van hun eigen script. De berichten zijn grappig, maar als je dat nog niet gerealiseerd is, ze zijn grappen die er niet helemaal in te kapselen hoe kunstmatige intelligentie werkt.
We dachten dat het was vrij duidelijk, maar een heleboel mensen in de reacties op de tweets van de antwoorden van vragen als het bot is echt (jullie weten wie jullie zijn). Zo, we zijn hier om te doden van de grap.
De meeste van deze berichten zijn tweets met een of twee pagina van bijna-nuchter dialoog. Natuurlijk zijn ze niet echt is—een bot getraind op infomercials zou niet weten hoe het te zeggen “fuck.” Er zijn niet duizenden uren van Saw films (er is meer als 20 uur). En zeker is er geen manier voor een bot getraind op Olive Garden commercials zou zeggen “italiaanse burgers.”
In reactie op een aantal mensen die vallen voor de grap, wetenschapper Janelle Shane, die eigenlijk de treinen computers om grappige dingen, zoals de naam cavia ‘ s en de naam snoep harten, uitgelegd hoe u kunt zien dat de tweets zijn waarschijnlijk nep is, en hoe vertel je het verschil tussen hen en de echte AI.
Neurale netwerken zijn slim, maar niet erg slim. Ze accepteren een grote training set van gegevens, dan spugen iets uit, gebaseerd op de gegevens die zij ontvangen. “Neurale netwerken leren door voorbeeld. Als je dat zien dan 1000 uur aan video (uitgaande van 120.000 unieke 30-sec Olive Garden commercials bestaan), krijgt u de video-uitgang, een script met regieaanwijzingen,” verklaarde Hij in een thread.
Er is een aantal echt geavanceerde AI die er zijn die echt kan produceren sommige vreemde, schijnbaar door de mens gemaakte resultaten. Je hebt misschien gezien dat sommige van deze ongelooflijk goed deepfake video ‘s—maar ze zijn opgeleid op video’ s, ook. Net deze week, een team debuteerde een AI-generated film die vereist het trainen van een neuraal netwerk op scenario ‘s en video’ s, Ars Technica gemeld. Terwijl deze bots lijken ver in hun ontwikkeling, ze zijn niet de mens en kan niet denken zoals mensen-maken-grappig-grappen nog.
Neurale netwerken getraind op het schrijven van de strijd op andere manieren—ze meestal de meander in hun uitgangen en moeite hebben met de grammatica, zei Shane. Ze presenteerde haar recepten bots heb geschreven, en die vergeten de ingrediënten en fan-fiction, dat vergeet het perceel als voorbeelden. Er zijn bots die u kunnen helpen bij het schrijven van verhalen (zoals Botnik Studio ‘s’), maar deze zijn voorspellende tekst toetsenborden zoals op je iPhone. Toch moet de mens richting. Shane ‘ s eigen lijsten vereisen doorgaans een mens achter de schermen om te selecteren van de leukste onderdelen van de output.
“Ik wil mensen zou het niet aanwezig zijn deze vervalsingen als bot-geschreven. De werkelijke AI-geschreven tekst gewoon niet dat samenhangend,” Shane schreef. Maar dat deed ze denken dat ze grappig waren. Als aan een debat over de vraag of deze berichten zijn grappig, kan ik je doorverwijzen naar deze satirische tweet.
Schrijver Keaton Patti, wie is de schrijver van veel van de “ik gedwongen een bot” berichten die er dubieuze vertelde Gizmodo, “ik wil alleen maar zeggen dat ik erg blij ben dat de mensen genieten van de bot’ s werken en om uit te kijken naar meer in de toekomst.” Lol. Natuurlijk, als het bot is echt, Patti kan waarschijnlijk veel meer geld werken voor een bedrijf als Google, dan komedie.
Sorry voor het doden van de grap. Maar het leek genoeg dachten de mensen dat de tweets waren echt dat we hadden om iets te zeggen. De schuld van de samenleving, niet van ons.