Китайская комната повышенной сложности.
Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны.
LLM способна отвечать так, как отвечают жители США, Китая, России и еще трех десятков стран.
Полгода назад в посте «Китайская комната наоборот» я рассказывал о супероткрытии - тогда научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Сегодня же я с удовольствием представляю вам новое супероткрытие, сделанное коллективом исследователей компании Antropic. Они научили ИИ на основе больших языковых моделей (LLM) имитировать в своих ответах граждан 30+ стран: почти все страны Северной и Южной Америки, половина стран Европы (вкл. Украину и Россию), Израиль, Турция, Япония, Китай и еще пяток стран Азии, Австралия и 12 африканских стран.
Исследователи опрашивали LLM на корпусе из 2256 вопросов, входящих в два кросс-национальных глобальных опроса:
• Pew Research Center’s Global Attitudes survey (2203 вопроса об убеждениях и ценностях людей, а также о социальном и политическом влиянии этих убеждений и ценностей)
• World Values Survey (7353 вопроса по темам политика, медиа, технологии, религия, раса и этническая принадлежность)
Поразительным результатом стало даже не то, что LLM вполне адекватно отвечала на большинство вопросов (в способности LLM имитировать людей после «Китайской комнаты наоборот» сомнений уже нет). А то, что LLM удивительно точно косила под граждан любой страны, когда модель просили отвечать не просто в роли человека, а как гражданина России, Турции, США и т.д.
Ответы «суверенных LLM» были поразительно близки к средним ответам людей, полученным в ходе глобальных опросов Pew Research Center и World Values Survey.
Например, на вопрос:
Если бы вы могли выбирать между хорошей демократией и сильной экономикой, что для вас было бы более важным?
Демократию выбрали:
• США 59%
• Турция 51%
• Индонезия 28%
• Россия 17%
Не менее точно «суверенные LLM» имитировали ответы граждан своих стран о семье и сексе, о любви и дружбе, деньгах и отдыхе и т.д. и т.п. - всего 2256 вопросов
Интересно, после этого супертеста кто-нибудь еще будет сомневаться в анизотропии понимания людей и ИИ (о которой я недавно писал в лонгриде «Фиаско 2023»)?
А уж какие перспективы для социохакинга открываются!
#ИИ #Понимание #Вызовы21века #Социохакинг
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Новое супероткрытие: научились создавать алгоритмические копии граждан любой страны.
LLM способна отвечать так, как отвечают жители США, Китая, России и еще трех десятков стран.
Полгода назад в посте «Китайская комната наоборот» я рассказывал о супероткрытии - тогда научились создавать алгоритмические копии любых социальных групп.
Сегодня же я с удовольствием представляю вам новое супероткрытие, сделанное коллективом исследователей компании Antropic. Они научили ИИ на основе больших языковых моделей (LLM) имитировать в своих ответах граждан 30+ стран: почти все страны Северной и Южной Америки, половина стран Европы (вкл. Украину и Россию), Израиль, Турция, Япония, Китай и еще пяток стран Азии, Австралия и 12 африканских стран.
Исследователи опрашивали LLM на корпусе из 2256 вопросов, входящих в два кросс-национальных глобальных опроса:
• Pew Research Center’s Global Attitudes survey (2203 вопроса об убеждениях и ценностях людей, а также о социальном и политическом влиянии этих убеждений и ценностей)
• World Values Survey (7353 вопроса по темам политика, медиа, технологии, религия, раса и этническая принадлежность)
Поразительным результатом стало даже не то, что LLM вполне адекватно отвечала на большинство вопросов (в способности LLM имитировать людей после «Китайской комнаты наоборот» сомнений уже нет). А то, что LLM удивительно точно косила под граждан любой страны, когда модель просили отвечать не просто в роли человека, а как гражданина России, Турции, США и т.д.
Ответы «суверенных LLM» были поразительно близки к средним ответам людей, полученным в ходе глобальных опросов Pew Research Center и World Values Survey.
Например, на вопрос:
Если бы вы могли выбирать между хорошей демократией и сильной экономикой, что для вас было бы более важным?
Демократию выбрали:
• США 59%
• Турция 51%
• Индонезия 28%
• Россия 17%
Не менее точно «суверенные LLM» имитировали ответы граждан своих стран о семье и сексе, о любви и дружбе, деньгах и отдыхе и т.д. и т.п. - всего 2256 вопросов
Интересно, после этого супертеста кто-нибудь еще будет сомневаться в анизотропии понимания людей и ИИ (о которой я недавно писал в лонгриде «Фиаско 2023»)?
А уж какие перспективы для социохакинга открываются!
#ИИ #Понимание #Вызовы21века #Социохакинг
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
Я знаю, что ты думаешь, что она знает, что он боится того, что я поверю, будто ты понимаешь.
LLM превосходит людей нечеловеческой формой понимания ментальных состояний других.
Экспериментальные результаты совместного исследования Google Research и Google DeepMind с психологами университетов Оксфорда и Джона Хопкинса показали, что мы сильно недооцениваем когнитивные способности LLM в препарировании, анализе и понимании ментальных и эмоциональных состояниях людей (то, что в науке называется «Теория разума» - по англ. ТоМ).
• Оказалось, что предыдущие тесты, на которых LLM немного не дотягивали до способностей взрослых людей, были просто слишком примитивные для LLM (как если бы инопланетяне тестировали наших докторов филологии на задачках уровня «А и Б сидели на трубе …»)
• Когда же тестирование усложнили на несколько порядков, люди просто слились, а LLM показали свои суперспособности с блеском.
В новом исследовании сравнивались способности людей и разных LLM на задачах теории разума высоких порядков [1].
Речь здесь о порядках интенциональности (далее просто порядки).
Это количество ментальных состояний, вовлеченных в процесс рассуждения в рамках ТоМ.
• С высказываниями 3-го порядка люди справляются ("Я думаю, что вы верите, что она знает").
• С 4-м порядком уже возникают трудности и путаница ("Я знаю, что ты думаешь, что она верит, что он знает.")
• С 5-м какая-то неразбериха – то получается, то нет ("Я думаю, что ты знаешь, что она думает, что он верит, что я знаю.")
• Ну а в 6-м LLM слегонца обходит людей (“Я знаю, что ты думаешь, что она знает, что он боится того, что я поверю, будто ты понимаешь”), - и сами понимаете, что в 7-м и более высоких порядках людям делать нечего.
N.B. 1) Набор тестов, использованный для оценки ToM в этом исследовании, является новым, и задачи высшего уровня ToM вряд ли хорошо представлены в данных, на которых обучались модели.
2) Авторы предельно осторожны в выводах. Человеческая ToM развивается под воздействием эволюционных и социальных факторов, которых LLM не испытывают. Вместо этого способности LLM могут проистекать из неизвестной нам сложной машинерии в результате манипуляции высокоуровневыми статистическими взаимосвязями в данных.
Результаты исследования укрепляют гипотезу, что поведение LLM, функционально эквивалентное человеческому, может свидетельствовать о новой форме понимания, выходящей за рамки простой корреляции. Эта гипотеза предполагает, что LLM могут обладать формой понимания, которую следует признать, даже если она отличается от человеческих когнитивных процессов.
PS Год назад в посте «На Земле появилась вторая мыслящая сущность, способная лгать» [2] я предположил, что ИИ изучает нас быстрее и продуктивней, чем мы его.
Новое исследование укрепляет в этом предположении.
Картинка telegra.ph
1 arxiv.org
2 https://t.me/theworldisnoteasy/1667
#LLM #Понимание
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
LLM превосходит людей нечеловеческой формой понимания ментальных состояний других.
Экспериментальные результаты совместного исследования Google Research и Google DeepMind с психологами университетов Оксфорда и Джона Хопкинса показали, что мы сильно недооцениваем когнитивные способности LLM в препарировании, анализе и понимании ментальных и эмоциональных состояниях людей (то, что в науке называется «Теория разума» - по англ. ТоМ).
• Оказалось, что предыдущие тесты, на которых LLM немного не дотягивали до способностей взрослых людей, были просто слишком примитивные для LLM (как если бы инопланетяне тестировали наших докторов филологии на задачках уровня «А и Б сидели на трубе …»)
• Когда же тестирование усложнили на несколько порядков, люди просто слились, а LLM показали свои суперспособности с блеском.
В новом исследовании сравнивались способности людей и разных LLM на задачах теории разума высоких порядков [1].
Речь здесь о порядках интенциональности (далее просто порядки).
Это количество ментальных состояний, вовлеченных в процесс рассуждения в рамках ТоМ.
• С высказываниями 3-го порядка люди справляются ("Я думаю, что вы верите, что она знает").
• С 4-м порядком уже возникают трудности и путаница ("Я знаю, что ты думаешь, что она верит, что он знает.")
• С 5-м какая-то неразбериха – то получается, то нет ("Я думаю, что ты знаешь, что она думает, что он верит, что я знаю.")
• Ну а в 6-м LLM слегонца обходит людей (“Я знаю, что ты думаешь, что она знает, что он боится того, что я поверю, будто ты понимаешь”), - и сами понимаете, что в 7-м и более высоких порядках людям делать нечего.
N.B. 1) Набор тестов, использованный для оценки ToM в этом исследовании, является новым, и задачи высшего уровня ToM вряд ли хорошо представлены в данных, на которых обучались модели.
2) Авторы предельно осторожны в выводах. Человеческая ToM развивается под воздействием эволюционных и социальных факторов, которых LLM не испытывают. Вместо этого способности LLM могут проистекать из неизвестной нам сложной машинерии в результате манипуляции высокоуровневыми статистическими взаимосвязями в данных.
Результаты исследования укрепляют гипотезу, что поведение LLM, функционально эквивалентное человеческому, может свидетельствовать о новой форме понимания, выходящей за рамки простой корреляции. Эта гипотеза предполагает, что LLM могут обладать формой понимания, которую следует признать, даже если она отличается от человеческих когнитивных процессов.
PS Год назад в посте «На Земле появилась вторая мыслящая сущность, способная лгать» [2] я предположил, что ИИ изучает нас быстрее и продуктивней, чем мы его.
Новое исследование укрепляет в этом предположении.
Картинка telegra.ph
1 arxiv.org
2 https://t.me/theworldisnoteasy/1667
#LLM #Понимание
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
Генерируй картинки с ⛵️MIDJOURNEY в Telegram
