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Wenn Sie ein täglicher LinkedIN-Benutzer wie ich sind, sehen Sie wahrscheinlich nicht weniger als 20 "AI Pro-Tip"-Posts pro Tag. Hier ist ein weiterer AI Beitrag, aber keine Pro-Tipps hier. Nur ein paar Dinge, die ich habe noodling über.
Ich bin nach wie vor begeistert von den Möglichkeiten, mit denen ich experimentiert habe. Letzte Woche habe ich gelesen, dass die GPT-3 Engine die MBA-Prüfung eines Professors der Wharton Business School bestanden hat. Der Bot erzielte ein B, was zwar nicht perfekt ist, aber zeigt, dass er die Arbeit eines MBA-Absolventen bewältigen kann.
Für diejenigen unter Ihnen, die nicht wissen, was genau die "GPT-3"-Engine ist, hier die Beschreibung, die ich bei Google gefunden habe: GPT-3 steht für Generative Pretrained Transformer 3 und ist ein leistungsfähiges Sprachverarbeitungstool, das von OpenAI entwickelt wurde. Es handelt sich um eine Art künstliche Intelligenz (KI), die darauf ausgelegt ist, natürliche menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen.
Also hören Sie sich das an: Die nächste Version dieser Engine, GPT-4, steht kurz vor der Veröffentlichung und hat 170 TRILLIONEN Parameter im Vergleich zu den mickrigen 175 Milliarden Parametern von GPT-3.
All das lässt mich hier sitzen und mich fragen, wie diese KI in der Forschungsindustrie eingesetzt werden wird. Wie wird sie uns helfen? Wie wird sie uns schaden? Hier sind ein paar Dinge, die mir besonders auffallen, und obwohl es noch ein bisschen früh ist, um das zu sagen, ist mein Gefühl ziemlich gut.
Einer der positiven Aspekte ist, dass KI als intelligente "synthetische Stichprobe" in den frühen Phasen der Forschung eingesetzt werden könnte, um Hypothesen oder hypothetische Personas zu testen, die auf ihrer Fähigkeit beruhen, Daten auf der Grundlage historischer Daten zu approximieren.
Einer der größten Negativpunkte, die mir hier in den Sinn kommen, ist, dass Geschäftsentscheidungen, bei denen viel auf dem Spiel steht, auf der Grundlage der Stimme der KI und nicht der authentischen Stimme des Kunden getroffen werden und dass die menschlichen Emotionen und Nuancen der Kundenerfahrung fehlen.
Dies könnte sogar unwissentlich geschehen, wenn diese intelligenteren KI-Bots eingesetzt werden, um Forschungsumfragen erfolgreich und intelligent auszufüllen, ähnlich wie die Bot-Farmen, die uns in den letzten zehn Jahren ein Dorn im Auge gewesen sind. Wenn der GPT-3-Bot eine MBA-Prüfung bestanden hat, warum sollten wir dann glauben, dass eine Ablenkungsfrage oder fünf Ablenkungsfragen und drei eingebettete Captcha-Anforderungen ihn zum Stolpern bringen und ihn als betrügerische Antwort entlarven könnten?
Interessante Zeiten liegen vor uns, und da die Datenintegrität für unsere Branche höchste Priorität hat, müssen wir den Finger am Puls dieser schnell aufkommenden Technologie haben.
Es gibt ein gutes Sprichwort, das mir dazu einfällt;
"Wenn du bereit bleibst, musst du dich nicht bereit machen." 🤖
Jay Tye | Leiter des operativen Geschäfts
P.S. Diese Betrachtung wurde von einem Menschen geschrieben!