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최근 프로모션 이벤트에서 Google은 전 세계에 바드의 첫인상, 엄청나게 인기 있는 AI 챗봇인 ChatGPT를 몰아내려는 거대 기술 기업의 시도입니다. 그리고 이 이벤트는 Google의 AI 채팅 진출에 대한 입소문을 일으키기 위해 고안되었을 가능성이 높지만, 이 신비한 AI 기반 채팅 서비스에 무엇이 잘못될 수 있는지에 대한 공개 시연이 되었습니다.
로이터통신이 먼저 보도한 Bard가 부정확한 응답을 반환했습니다., 시연 당일 알파벳 (GOOGL) 주가가 최대 9 % 하락했습니다. 데이터 커뮤니티의 많은 사람들에게 이것은 놀라운 일이 아닙니다. 여기에 이유가 있습니다.
Bard의 광고가 잘못된 이유는 무엇입니까?
문제: 놀라운 James Webb Space Telescope(JWST)에 대해 9세 아이와 공유할 수 있는 정보가 무엇인지 물었을 때 Bard는 ". . .지구 태양계 밖의 행성에 대한 최초의 사진을 찍는 데 사용됩니다.”. 이 응답은 2004년 유럽 남부 천문대의 VLT(Very Large Telescope)로 지구 태양계 밖의 행성의 첫 번째 사진을 촬영했기 때문에 잘못된 것으로 빠르게 확인되었습니다.
Google Bard란 무엇입니까?
구글 CEO 순다르 피차이 음유 시인 "대화형 AI 서비스" 친숙하게 들린다면 지난 몇 달 동안 ChatGPT에 대해 이야기하는 많은 온라인 인플루언서 중 한 명을 만났을 것입니다.
이 AI 혁신에 대한 의견은 매우 다양합니다. 찬성하는 사람들은 혁신적인 계획에 대해 논의하거나 챗봇을 활용하여 비즈니스를 빠르게 성장시키기 위한 흥분을 공유합니다. ChatGPT의 가장 인기 있는 사용 사례 중 하나는 반복 작업을 자동화할 수 있는 기회입니다. 반면에 비평가들은 챗봇의 기능이 인간의 연구와 비판적 사고를 대체한다고 생각하는 능력에 대해 결함이 있는 견해를 표명했습니다. Google Bard는 비슷한 대화를 촉발할 것입니다.
LaMDA란?
Google의 Bard는 다음을 기반으로 합니다. 람다, 회사가 2021년에 출시한 언어 모델로, 회사의 인기 있는 오픈 소스 신경망 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 변신 로봇.
흥미롭게도 LaMDA는 대화를 사용하여 훈련되어 이전 언어 모델보다 더 자연스럽게 인간의 대화에 응답하는 방법을 배울 수 있습니다. (LaMDA라는 이름이 친숙하게 들린다면 Google 엔지니어가 믿었던 때를 기억할 것입니다. LaMDA는 지각력을 갖게 되었습니다..)
2021년 XNUMX월에 발표된 Google의 LaMDA 데뷔는 응답의 사실성에 특히 초점을 맞춘 발표와 함께 모델의 이점을 논의할 수 있는 기회였습니다. XNUMX년 후, Bard 발표 중에 기자들은 사실적인 오류를 재빨리 발견했습니다. 이것이 Google 구현에 의미하는 바는 무엇입니까? 우리는 기다려야 할 것입니다.
Google Bard는 LaMDA와 어떻게 다른가요?
두 가지 소리가 얼마나 비슷한지 고려할 때 일부 사람들은 이 신제품이 다른 점은 무엇입니까? Google은 새로운 서비스가 LaMDA의 이미 인상적인 대화 기술에 "세계 지식의 폭"을 추가했다고 겸손하게 주장합니다. 또한 일반 챗봇보다 더 많은 지침과 연구를 제공하기 위해 모델의 기능을 발전시킬 것을 약속합니다. 요컨대 Bard는 LaMDA에 의존합니다. LaMDA는 Bard에 의존하지 않습니다.
또한 Google은 Bard API 링크를 통해 개발자에게 서비스를 공개하여 일반 챗봇보다 더 흥미진진하게 만들 계획입니다. 그리고 사용자는 이미 LaMDA로 자유로운 대화를 주도할 수 있지만 Google Bard는 회사가 편재하는 Google 검색 서비스에 제공하는 것과 동일한 정보를 포함하여 대화를 향상시킬 것을 약속합니다.
반직관적으로 Bard의 사실적 실수가 이 새로운 서비스의 약속된 가치를 약화시켜서는 안 됩니다. Google의 검색 결과는 절대적인 정확성을 약속한 적이 없습니다. 검색자는 항상 소스를 고려해야 합니다. 인상적인 챗봇이 출시된 후에도 그 사실은 그대로 남아 있습니다.
Google Bard를 사용하는 방법
데이터 과학자만이 Google Bard를 사용하는 것을 좋아하는 것은 아닙니다. Pichai는 이 서비스가 Google을 사용하는 모든 사람에게 도움이 될 것이라고 생각합니다. 그의 약속? Bard는 복잡한 주제를 단순화합니다. 다음 사용 사례를 고려하십시오.
복잡한 질문에 대한 간단한 답변 찾기
휴가를 가고 싶다고 상상해보세요. Google의 기존 검색은 가고 싶은 곳을 알고 있을 때 쉽게 질문에 답하고 특정 날짜의 가격을 찾는 데 도움이 됩니다. 그러나 Pichai는 이 새로운 챗봇을 친구와의 대화에 비유합니다.
직장에서 진행 중인 프로젝트에 대한 대화를 시작하고 복잡한 연구 기사를 가장 중요한 요점으로 분류한 다음 다음 몇 주 동안 이러한 요점을 적용하는 방법에 대한 권장 사항을 요청할 수 있어야 합니다.
Bard는 또한 영업 팀에 대한 교육을 강화하고, 편식하는 사람을 초대할 때 저녁 식사 추천을 제공하고, 최신 Marvel 영화의 가장 중요한 부분에 대해 토론할 수 있습니다. Google은 이미 제품을 보강하기 위해 AI를 구현하고 있지만 이 프로세스는 새로운 챗봇이 발전함에 따라 확장될 것입니다. 이 모든 것을 사용하면 친숙한 검색 엔진을 떠나지 않아도 됩니다.
일상적인 작업 자동화
Google은 이미 마켓플레이스와 통합되어 인터페이스에서 직접 상품을 구매하고 예약할 수 있습니다. Google Bard를 사용하면 대화를 통해 이를 수행할 수 있습니다. Alexa는 Spotify 재생 목록을 시작할 수 있지만 AI와 협력하여 출근하는 동안 다음 자동차 여행의 사운드 트랙을 큐레이팅하는 것을 상상해 보십시오.
커뮤니티 대화에 참여
소셜 네트워크는 종종 온라인 논쟁을 조장하여 논란이 되는 테이크에 대해 보상하고 트롤에게 추가 노출을 제공합니다. 이로 인해 많은 사람들이 2010년 시대의 인기 있는 플랫폼을 포기하게 되었습니다. Google Bard는 증오심 표현과 잘못된 정보를 필터링하면서 호기심 많은 사람들을 연결하여 틈새 커뮤니티를 위한 대화를 선별할 수 있습니다.
Google Bard 사용 시 잠재적 위험
당연히 이 새로운 챗봇은 응용 프로그램에 대한 광범위한 잠재력 때문에 적어도 부분적으로는 많은 관심을 받았습니다. 보드 게임 광신자에게도 프로젝트 관리자만큼이나 신나는 일입니다. Pichai는 그의 보도 자료에서 몇 가지 중요한 사항을 생략했으며 이는 최근 특별한 우주 사진의 잘못된 속성으로 인해 더욱 분명해졌습니다. 고려해야 할 몇 가지 사항이 더 있습니다.
챗봇은 진실을 말할 필요가 없습니다
ChatGPT와 같은 인기 있는 대화형 에이전트에는 윤리 지침이 내장되어 있습니다. 예를 들어, 저속한 농담을 하거나 의도적으로 사용자를 오도하려고 시도해서는 안 됩니다. 그러나 AI 채팅 시스템이 항상 그런 것은 아닙니다.
사용에 대한 최근 연구를 확인하십시오. 보드 게임 Diplomacy의 AI, 협상 및 동맹 형성 능력에 중점을 두었습니다. 이 연구는 또한 약속을 어긴 당사자에 대한 처벌의 사용을 강조했습니다. 신뢰할 수 있는 의사소통을 촉진하는 AI 전략을 구축하는 데 집중하는 팀을 보는 것은 고무적이지만, 그것이 부주의한 데이터 과학자들에게 어떤 의미인지 생각해 보십시오.
챗봇 기술이 발전할수록 서비스 제공자의 동기를 고려해야 합니다. 협상이 이루어지는 상황(금융 서비스, 거래, 급여 협상)에서 챗봇은 의도적으로 사용자를 오도할 수 있습니다.
기계 학습은 편견을 부정하지 않습니다
데이터 과학 커뮤니티는 이미 잘 알고 있습니다. 기계 학습의 편향. 인간과 마찬가지로 대화형 챗봇은 확증 편향과 편견 편향을 정기적으로 보여줍니다. 의심할 여지없이 Google Bard는 이러한 문제 중 일부를 설명할 것이지만 최신 타사 응용 프로그램이 출시되면 결함을 예상해야 합니다.
그리고 Google은 세계 최고의 데이터 과학자를 고용하지만 기술 대기업에 결점이 없는 것은 아닙니다. 일부를 제기한 윤리 연구원을 기억하십시오. 불편한 질문? 그녀는 환경 비용, 불가해한 모델, 잘못된 연구 노력, 잘못된 정보 전파 가능성에 대한 우려를 표명했습니다.
모든 데이터 세트에 결함이 있음
본질적으로 챗봇은 자연어 처리(NLP) 모델에 의존합니다. 그러나 완전한 진실을 나타내는 데이터 세트는 없습니다. 딥 러닝은 대화 파트너에게 보다 자연스러운 답변을 제공하고 최선을 다해 데이터 세트의 일부 제한을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 가장 좋아하는 인플루언서의 말에도 불구하고 그 어떤 챗봇도 신이 아닙니다.
에 인용 조지 박스, ". . . '모델이 참인가?'라는 질문을 할 필요가 없습니다. '진실'이 '온전한 진실'이 되려면 대답은 '아니오'여야 합니다. 관심 있는 유일한 질문은 '모델이 명확하고 유용합니까?'입니다.”
Google Bard에 액세스하는 방법
Google은 "신뢰할 수 있는 테스터"에게 Bard를 제공했지만 회사는 몇 주 내에 더 많은 릴리스를 약속합니다. 이는 개발자가 미시간 반도의 눈이 녹기 전에 Google의 경량 버전에 액세스할 수 있어야 함을 의미합니다.
Google 검색 업데이트의 의미는 무엇인가요? 우리는 기다려야 할 것입니다. Google은 이미 AI를 사용하여 개선합니다. 시각적 검색 결과. 올해와 내년에도 많은 변화가 있을 것으로 기대합니다. 사업을 위한 도구로서 Bard의 잠재력을 탐구하기를 기대합니다.
Bard용 데이터 과학을 시작하려면 어떻게 해야 합니까?
데이터 과학을 시작하려는 경우 좋아하는 코스. 깊이와 범위가 다양하므로 기술 수준에 맞는 옵션을 찾아야 합니다. 경력 전환을 고려하는 사람들은 처음부터 업계를 배우는 것을 고려할 수 있지만 많은 사람들이 해당 분야의 진입점으로 Python과 같은 프로그래밍 언어를 배우기로 선택합니다.
처음부터 데이터 과학 학습
모든 초보자는 특히 수학에 익숙해져야 합니다. 데이터 과학을 위한 통계. 이러한 기술은 프로그래밍, 데이터 평가, 데이터 스토리텔링 및 작업의 대부분의 다른 부분에서 과학자에게 도움이 됩니다. 데이터 추세의 관련성을 결정하려면 통계적 유의성을 시작점으로 이해해야 합니다.
데이터 과학자로서 학습 프로그래밍
데이터 과학은 비즈니스를 위한 다양한 기능을 다루므로 데이터 과학자는 여러 언어를 배웁니다. 인기 있는 기술로는 Python, R, Hadoop, SQL 및 Apache Spark가 있습니다. 주제에 대한 더 깊은 탐구를 위해 우리는 또한 토론했습니다. 데이터 과학을 배우는 방법.
전문가로서 AI 구현
기계 학습, 자연어 처리 및 기타 최신 기술을 자신의 분야에 적용하는 데 관심이 있는 전문가는 다음을 확인하십시오. 스탠포드의 인공 지능 전문 프로그램.
생각을 결론
Google Bard에 관심이 있다면 혼자가 아닙니다. 그것에 대해 긴장하거나 두려워하거나 혼란스러워한다면 혼자가 아닙니다. 데이터 애호가는 챗봇이 조언을 제공하는 방법을 이해하며 향후 대규모 언어 모델을 기반으로 하는 모든 기술에서 유사한 오류를 예상할 수 있습니다.
짐 마커스 Hackr.io와 VentureKite의 사이트 포트폴리오를 관리합니다. 그는 인기 있는 금융 팟캐스트인 Frugal Living을 주최했으며 미국 전역의 컨벤션에 등장한 연극 작문 행사인 The Ink & Blood Dueling Society를 공동 제작했습니다. 그는 또한 수상 경력이 있는 게임 디자이너이기도 합니다.
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- 출처: https://www.kdnuggets.com/2023/02/data-scientists-expect-flawed-advice-google-bard.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=why-data-scientists-expect-flawed-advice-from-google-bard
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