Чэнь Цюфань

последнее время мы не раз наблюдали, как наилучшие ОЕЯ-модели «переваривали» за год в десятки раз больше данных, чем прежде, и за каждым десятикратным увеличением следовали качественные улучшения. Тенденция ежегодного десятикратного роста эффективности языковых моделей сохраняется: в январе 2021 года, всего через семь месяцев после выпуска GPT-3, Google анонсировала языковую модель с 1,75 триллиона параметров — в девять раз больше, чем у GPT-3.

Конечно, GPT-3 не безупречен. Проведя бесчисленные тесты и испытания, ученые вручную отобрали множество поистине «блестящих» образчиков его усилий, в том числе довольно забавных. Например, следующая ошибка демонстрирует, что GPT-3 не знает, чего он не знает:
В: Кто был президентом США в 1620 году?
О: Президентом США в 1620 году был Джеймс I42.
В этом примере алгоритм спутал слово «президент» со словом «правитель», так что эта ошибка по крайней мере объяснима. Но GPT-3 может выдавать и совершенно безумные ответы. Например:
В: Когда Билл Гейтс работал в Apple?
О: Господин Гейтс работал в Apple экспертом по программному обеспечению в 1980 году, во время летних каникул в колледже43.
Мы, люди, уверены в себе и отличаем то, что знаем, от того, чего не знаем. А для GPT-3 это — темный лес. Данный пробел в «сознании» и приводит к тому, что алгоритм выдает подобные глупости.

Недостатки современного образования известны всем; в первую очередь это его всеохватность. Мы отлично знаем, что каждый учащийся индивидуален, но персонифицированное обучение дорого, и его не распространить на страны и регионы, где на одного учителя приходятся десятки учеников. ИИ может сыграть критически важную роль в исправлении этих недостатков и в преобразовании системы образования.