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最近のプロモーション イベントで、Google は世界に 吟遊詩人の最初の一瞥、非常に人気のある AI チャットボットである ChatGPT を追い払おうとするハイテク大手の試みです。 このイベントは、Google の AI チャットへの進出をめぐって話題を呼ぶように設計された可能性が高いですが、これらの神秘的な AI ベースのチャット サービスで何が問題になる可能性があるかをすぐに公開するデモンストレーションになりました。
ロイター通信が最初に報じた、 吟遊詩人は不正確な応答を返しましたデモ当日、アルファベット(GOOGL)の株価は9%も下落した。 データ コミュニティの多くの人にとって、これは驚きではありませんでした。 これが理由です。
吟遊詩人の広告の何が問題になっていますか?
問題: 見事なジェームズ ウェッブ宇宙望遠鏡 (JWST) について 9 歳の子供にどのような情報を共有するかを尋ねられたとき、バードはそれが「. . .地球の太陽系外の惑星の最初の写真を撮るのに使われました。」. 2004 年にヨーロッパ南天天文台の超大型望遠鏡 (VLT) によって地球の太陽系外の惑星の最初の写真が撮影されたため、この反応はすぐに誤りであることが判明しました。
グーグルバードとは?
Google CEOのサンダー・ピチャイが電話 吟遊詩人 「会話型AIサービス」。 おなじみの場合は、過去数か月で ChatGPT について話している多くのオンライン インフルエンサーの XNUMX 人に遭遇した可能性があります。
この AI のブレークスルーについては、さまざまな意見があります。 賛成派は革新的な計画について議論したり、チャットボットを活用してビジネスを急速に成長させる興奮を共有したりします。 ChatGPT の最も一般的な使用例の XNUMX つは、反復タスクを自動化する機会です。 その一方で、批評家はその能力について欠陥のある見方を表明しています — チャットボットの機能は人間の研究や批判的思考に取って代わると考えています. Google Bard も同様の会話を引き起こします。
LaMDAとは?
Googleの吟遊詩人はに基づいています TheMDA、同社が 2021 年に展開した言語モデルであり、それ自体が同社の人気のあるオープンソース ニューラル ネットワーク アーキテクチャ上に構築されています。 トランスフォーマー.
興味深いことに、LaMDA は対話を使用してトレーニングされているため、以前の言語モデルよりも自然に人間の会話に応答する方法を学習できます。 (LaMDA という名前に聞き覚えがある場合は、Google のエンジニアが LaMDAは知覚力を持っていた.)
2021 年 XNUMX 月に発表された Google の LaMDA デビューは、彼らのモデルの利点について議論する機会であり、その発表は特にその応答の事実性に焦点を当てていました。 XNUMX 年後、吟遊詩人の発表中に、記者はすぐに事実上の誤りを発見しました。 これは、Google の実装にとって何を意味するのでしょうか? 様子を見る必要があります。
Google Bard は LaMDA とどう違うのですか?
XNUMX つのサウンドがどれほど似ているかを考えると、この新製品の違いは何ですか? Google は、その新しいサービスによって、LaMDA のすでに印象的な会話スキルに「世界の知識の幅」が追加されると控えめに主張しています。 また、モデルの機能を向上させて、通常のチャットボットよりも多くのガイダンスと調査を提供することも約束します。 つまり、Bard は LaMDA に依存しています。 LaMDA は吟遊詩人に依存しません。
また、Google は Bard API リンクを介して開発者にサービスを開放する予定であり、通常のチャットボットよりもエキサイティングなものになることにも注意してください。 ユーザーはすでに LaMDA を使って自由に会話を進めることができますが、Google Bard は、同社がどこにでもある Google 検索サービスで提供するのと同じ情報を含めることで、会話を向上させることを約束しています。
直感に反して、Bard の事実上の失敗は、この新しいサービスの約束された価値を損なうべきではありません。 Google の検索結果は、絶対的な正確性を約束するものではありませんでした。 検索者は常に情報源を考慮する必要があります。 印象的なチャットボットがリリースされても、その事実は変わりません。
Google Bard の使い方
Google Bard の使用に興奮しているのは、データ サイエンティストだけではありません。 ピチャイは、このサービスが Google を使用するすべての人に役立つと考えています。 彼の約束? Bard は複雑なトピックを単純化します。 次の使用例を検討してください。
複雑な質問に対する簡単な答えを見つける
休暇を取りたいと想像してください。 Google の既存の検索は、行きたい場所がわかっている場合に簡単に質問に答え、特定の日付の価格を見つけるのに役立ちます。 しかし、ピチャイはこの新しいチャットボットを友人との会話になぞらえています。
作業中のプロジェクトについて会話を開始し、複雑な研究記事を最も重要な要点に分解し、今後数週間でそれらの要点を適用するための推奨事項を尋ねることができる必要があります.
吟遊詩人は、販売チームのトレーニングを強化したり、好き嫌いのある人をホストするときにディナーの推奨事項を提供したり、最新のマーベル映画の最高の部分について話し合ったりすることもできます. Google はすでに製品を強化するために AI を実装していますが、このプロセスは新しいチャットボットが進化するにつれて拡張されます。 使い慣れた検索エンジンから離れる必要はありません。
ルーチン タスクの自動化
Google はすでにマーケットプレイスと統合されており、商品を購入したり、インターフェースから直接予約したりできます。 Google Bard を使用すると、会話を介してこれを行うことができます。 Alexa は Spotify のプレイリストを開始できるかもしれませんが、AI と連携して、通勤中に次のロードトリップのサウンドトラックをキュレーションすることを想像してみてください。
コミュニティの会話に参加する
ソーシャル ネットワークはしばしばオンラインでの議論を助長し、物議を醸す意見に報い、荒らしにさらなる露出を提供します。 これにより、2010 年代から多くの人気プラットフォームが放棄されました。 Google Bard は、ニッチなコミュニティ向けの会話をキュレーションし、好奇心旺盛な人々を結び付けながら、ヘイトスピーチや誤報を除外することができます。
Google Bard を使用する際の潜在的な落とし穴
当然のことながら、この新しいチャットボットは、アプリケーションの幅広い可能性のために、少なくとも部分的に多くの注目を集めています. これは、プロジェクト マネージャーだけでなく、ボード ゲームのファンにとっても同じくらいエキサイティングです。 ピチャイは彼のプレス リリースでいくつかの重要な点を省略していますが、これらは、最近の異常な宇宙写真の帰属の誤りでより明白になりました。 考慮すべき点がいくつかあります。
チャットボットは真実を語る必要はない
ChatGPT などの人気のある会話型エージェントには、倫理ガイダンスが組み込まれています。 たとえば、不適切なジョークを言ったり、故意に誤解を招いたりしてはなりません。 しかし、AI チャット システムでは必ずしもそうではありません。
の使用に関するこの最近の研究をチェックしてください ボードゲーム外交における AI、交渉して同盟を結ぶ能力に焦点を当てました。 この調査では、約束を破った当事者には罰則が適用されることも強調されています。 信頼できるコミュニケーションを促進する AI 戦略の構築にチームが集中しているのを見るのは励みになりますが、不注意なデータ サイエンティストにとってそれが何を意味するのかを考えてみてください。
チャットボット技術が進歩すればするほど、サービスを提供する人々の動機を考慮する必要があります。 交渉が行われる状況 (金融サービス、取引、給与交渉) では、チャットボットが意図的にユーザーを誤解させる可能性があります。
機械学習はバイアスを否定しない
データ サイエンス コミュニティは、すでに十分に認識しています。 機械学習におけるバイアス. 人間のチャットボットと同様に、会話型チャットボットは定期的に確証バイアスと偏見バイアスを示します。 Google Bard は間違いなくこれらの問題のいくつかを説明しますが、リリースされた最新のサードパーティ製アプリケーションからの欠陥を予測する必要があります.
また、Google は世界最高のデータ サイエンティストを何人か雇っていますが、テクノロジーの巨人に欠点がないわけではありません。 何人かを育てた倫理研究者を思い出してください 都合の悪い質問? 彼女は、環境コスト、不可解なモデル、方向を誤った研究活動、誤った情報が広まる可能性について懸念を表明しました。
すべてのデータセットに欠陥がある
本質的に、チャットボットは自然言語処理 (NLP) モデルに依存しています。 しかし、完全な真実を表すデータセットはありません。 ディープ ラーニングは、会話相手により自然な回答を提供するのに役立ち、最良の場合、そのデータ セットの制限の一部を軽減するのに役立ちます。 しかし、お気に入りのインフルエンサーが何を言おうと、チャットボットは神ではありません。
に ジョージ・ボックスの引用、」。 . . 「モデルは真か?」という質問をする必要はありません。 「真実」が「完全な真実」であるなら、答えは「いいえ」でなければなりません。 関心のある唯一の質問は、「モデルは明るく有用か?」です。
Google Bard へのアクセス方法
Google は Bard を「信頼できるテスター」が利用できるようにしましたが、同社は数週間以内により広範なリリースを約束しています。 つまり、デベロッパは、ミシガン州アッパー半島で雪が溶ける前に、Google の軽量バージョンにアクセスできるようにする必要があります。
これは、Google 検索の更新にとって何を意味しますか? 様子を見てみましょう。 Google はすでに AI を使用して改善しています ビジュアル検索結果. 今年と来年は多くの変化が見られることを期待しています。 Bard のビジネス ツールとしての可能性を探ることを楽しみにしています。
Bard のデータ サイエンスを開始するにはどうすればよいですか?
データサイエンスを始めたい場合は、私たちのいくつかをランク付けしました 好きなコース. これらは深さと範囲が異なるため、スキル レベルに合ったオプションを見つけてください。 転職を考えている人は、業界をゼロから学ぶことを検討するかもしれませんが、多くの人はこの分野への入り口として Python などのプログラミング言語を学ぶことを選択します。
ゼロからデータサイエンスを学ぶ
すべての初心者は、特に数学に慣れる必要があります。 データサイエンスの統計. これらのスキルは、プログラミング、データ評価、データ ストーリーテリング、およびその他のほとんどの仕事で科学者に役立ちます。 データ傾向の関連性を判断するには、出発点として統計的有意性を理解する必要があります。
データサイエンティストとしてプログラミングを学ぶ
データ サイエンスはビジネスのさまざまな機能をカバーするため、データ サイエンティストはいくつかの言語を学びます。 人気のあるスキルには、Python、R、Hadoop、SQL、および Apache Spark が含まれます。 このテーマをさらに深く掘り下げるために、 データサイエンスの学び方.
プロフェッショナルとしての AI の実装
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締結思考
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