AI моделдери бизди өздөрүнүн мүмкүнчүлүктөрү жана чектөөлөрү менен таң калтырууну токтотпойт, алардын негизги формасына жарык чачкан кызыктай жүрүм-турумдарды көрсөтөт. Белгилей кетчү нерсе, бул алгоритмдер адамдардын сандарды кантип тандоосуна окшош, конкреттүү сандар үчүн артыкчылыктарга ээ көрүнөт. Бул жөн гана беттик деңгээлдеги кызыкчылык эмес; ал бул моделдердин иштеши жөнүндө маалымат берет.
Адамдарда кокустук, көп учурда ашыкча ойлонуу же анын маанисин туура эмес чечмелөө сыяктуу жакшы документтештирилген көйгөй бар. Мисалы, 100 тыйынды которуунун жыйынтыгын болжолдоону сураганда, адамдын болжолдоолору, адатта, чыныгы кокустук ырааттуулуктарга мүнөздүү болгон баш же куйрук сызыктарын камтыбайт. Ушул сыяктуу эле, 0дөн 100гө чейинки сандарды тандоодо, адамдар экстремалдык же көзгө көрүнгөн таң калыштуу сандарга караганда, 7 менен аяктагандар сыяктуу көбүрөөк "нейтралдуу" варианттарды артык көрүшөт.
Күтүлбөгөн жерден, AI системалары сандарды тандоодо адамдардай эле бир тараптуулукту көрсөтөт. Gramener инженерлери тарабынан жүргүзүлгөн формалдуу эмес экспериментте көптөгөн негизги тил моделдеринен (LLM чатботтору) 0 жана 100 ортосундагы санды тандоо суралган. Акыркы жыйынтыктар кокусунан болгон эмес. . Орнотуулар күтүлбөгөндүктү жайылтуу жана кокустукту жогорулатуу үчүн өзгөртүлгөндө да, ар бир модель ар дайым белгилүү бир сандарга артыкчылык көрсөтүп турган. Мисалы, OpenAIден GPT-3.5 Turbo модели көп тандалып алынган 47, Anthropic's Claude 3 Haiku 42 менен кетти, ал эми Gemini 72ди тандады. Ошо сыяктуу эле, башка моделдердин өздөрүнүн сан тандоолору болгон.
Кошумчалай кетсек, бул моделдер төмөн жана жогорку сандардан алыс болуп, температуранын жөндөөлөрү максималдуу болмоюнча, эки орундуу же тегерек сандарды сейрек тандашкан, бул Gemini тарабынан азыраак тандалган тандоого алып келген.
Бул аң-сезимге же кокустук билимине байланыштуу эмес, тескерисинче, моделдердин машыгуу маалыматтарынын чагылдырылышы. Эч кандай реалдуу логикасыз, бул системалар маалымат канчалык тез-тез берилип турганына жараша гана жоопторду чыгарышат. Тренинг топтомунда жооп катары көп кездешпесе, санды модель тандап алуу ыктымалдыгы азыраак болот.
Бул адамга окшош тандоо моделдерин тууроо сандарды тандоо сыяктуу жөнөкөй көрүнгөн милдеттерде AI моделдери алардын машыгуусунда болгон бир тараптуулукту жана жүрүм-турумду кантип чагылдырарын көрсөтүп турат. маалыматтар, көбүнчө алардын иш-аракеттерин антропоморфтук чечмелөөгө алып келет.
Бул моделдер адамдар сыяктуу «ойлоп» көрүнгөнү менен, түшүнүү жана аң-сезими жок; алар иштеп жаткан маалыматтарда гана иштешет жана азыркы AI технологияларынын мүмкүнчүлүктөрүн жана чектөөлөрүн ачыкка чыгарышат.