大規模言語モデルの問題は、テクノロジー業界が現在それらに与えている 重要性を考えると、ここでは God や Death を大文字にするのと同じように大文字で表記されていますが、テキストを生成するということではありません。その部分は、ほとんど愛らしくて古風で、かわいらしいですらあります。それでは 2022 年。 ミッションクリティカルな  HackerNoon の読者の皆さん、私が頭を悩ませている本当の難問は、もっと不安なものです。I5 で時速 80 マイルで 2 時間も自動操縦で走っていたことに気づいたときの感覚と同じです。 疑問に思うのは、大規模言語モデルが私の考えを自動補完し始めるずっと前から、私はずっとアルゴリズムとして生きていたのだろうか？ 生成 AI は、私たちの書き方を模倣することで、私たちの認知の機械的な性質も明らかにしているのだろうか？ 我々はもともと機械のようなものだったのかもしれない 大規模言語モデルは ないと言われています。シェイクスピアが戯曲を書いたり、10 年生のときに片思いの相手に涙ながらに卒業アルバムにラブレターを書いたりするのとは違います。 文章を書か 彼らは 。つまり、一口サイズのトークンが特定のパターンで出現する統計的な可能性を収集し、それを思考のように感じさせるが、実際には実際の思考のシミュレーションにすぎない配置で私たちに提供します。 予測します これは不安な疑問を生じさせます。人間の文章のどれくらいがすでにこれだったのでしょうか。私たちは文章を書いているのではなく、借用したパターン、フレーズ、確立された修辞形式を無意識に模倣したテトリスのゲームのように言葉を選んで予測的に組み立てていることがどれほどあるのでしょうか。 ここで本当に胸焼けを起こすような啓示が、大規模言語モデルが人間を模倣できるということではなく、私たちが「私たち」と呼んでいるものが最初から機械のようなものだったということだとしたらどうでしょうか。 作家のプロセス: 恋愛の葛藤かパターン認識か 不思議なことに、筆者のプロセス、少なくとも 筆者のプロセスを分解すると、大規模言語モデルが行うことと非常によく似ているように見えてきます。直感的な想像力の飛躍というよりは、文脈と経験に基づいて次に最も可能性の高い単語を記憶から探すという問題です。 この 私たちの多くは、それを神秘的で、深く人間的な努力、ミューズとの格闘として想像するのが好きです。インスピレーションと闘争のダンス、そして言語を美しく意味深いものに変えるダンスです。 しかし、書くことは単なるミクロな予測の連続ではないでしょうか? 私たちは神の啓示ではなく、経験とパターン認識を通じて言葉を探し求めているのではないでしょうか? では、大規模言語モデルが同じことを行う場合、つまりトレーニング コーパスが大きく、アイデンティティ クライシスが少ない場合、それは本当にそれほど違うのでしょうか。私たちがこれまで行ってきたことを、より高速かつ大規模に、ライターズ ブロックやインポスター症候群の負担なしに行っているだけではないでしょうか。 そして、書くことが常に洗練されたパターン予測の行為であったとしたら、それは について何を物語っているのでしょうか? 人間の意識は、私たちが考えているような言い表せない難問ではない可能性はあるのでしょうか? 思考 私が今思いついた一見斬新なアイデアは、刺激に対する単なる確率的反応であり、私がこれまで読んだり、聞いたり、信じるように言われたことすべてから計算された推定なのだろうか。 おそらく、生成型 AI の本当の脅威は、それが私に取って代わることではなく、私が思っていたほど独創的ではなかったという不安な可能性に直面することを強いることなのでしょう。 ほとんどの文章に関する定型的な真実 もちろん、人間は独自性という考えに固執しています。創造性は機械化できるという考えには抵抗します。なぜなら、創造性こそが人間らしさだからです。AI は人間のような感覚を持たないので、真の芸術を生み出すことはできないと私たちは自分に言い聞かせています。AI は憧れることもなく、自己不信に悩まされることもなく、報われない愛の苦しみや心の傷を負うこともありません。 しかし、正直に言えば、既存のアイデア、比喩、スキームを漠然と新しい形に再パッケージ化するのではなく、生の創造行為に真に取り組んでいる人間の作家はどれくらいいるでしょうか。人間の文章のどれくらいが退屈で予測可能なのでしょうか。 ジェームズ・パターソンのジャンル小説を例に挙げましょう。学術論文やジャーナリズムを例に挙げましょう。広告文やインフルエンサーのコンテンツを見てみましょう。LinkedIn の Accordion of Wisdom の投稿は、不必要な改行を使って「もっと見る」ボタンを操作している、パフォーマンス的で自己中心的な内容です。  AI が今やこれらの形式の説得力のある複製を大量に作成できるという事実は、必ずしも AI の洗練度を証明するものではなく、むしろほとんどの人間の文章がすでにいかに定型化されていたかを告発するものでもある。 おそらく、私を含め、人間の作家の大多数は、本質的には同じことをしているのでしょうが、ただ、より苦悩し、「文字通り」を比喩的に誤用したり、「影響」の代わりに「影響する」を誤用する可能性が高くなるだけです。 私は、AI が人間の作家に取って代わることを恐れているわけではない。核兵器やロボットの反乱のない、スカイネットのような未来を恐れているのだ。AI が人間の成果を鏡に映し出し、その多くがすでに魂のないものであったことを暴露するのだ。 そして今、人間が大規模言語モデルを使用して編集、共著、そしてあからさまな盗作を行うという再帰的な相互作用の中で、私たちは、AI が人間を模倣し、その AI が人間を模倣し、その AI が人間を模倣するという、均質なコンテンツのウロボロスという、それほど勇敢ではない世界に真っ先に飛び込んでいます。   AI時代の執筆に対する実存的恐怖 落ち込むと、談話の平坦化と、これから待ち受ける悲しいほど淡白な言語的汚い言葉の氾濫を心配する自分がいる。これは、批判的思考力のゆっくりとした衰退、いたるところに潜むディープフェイクの世界における真実の浸食、そして AI が最終的に私たちの仕事をすべて奪ってしまうのではないかという不安などと並んで、大規模言語モデルの時代に忍び寄る実存的恐怖の 1 つの形に過ぎない。 私は自分の LinkedIn フィードと、そこにある Accordion of Wisdom の投稿について考えます。そして、このような投稿が AI のおかげで存続するだけでなく、どういうわけかさらに定型化されるようになるだろうと考えています。 とはいえ、おそらく機械と人間の最も重要な違いは、特に文章を書く際に です。 感じる苦しみ 大規模言語モデルは、わずか数秒で軽快にコンテンツを生成します。最適な単語の選択に悩むこともありません。しっくりくるまで段落を 15 回も書き直すこともありません。詐欺師ではないかと悩むこともありませんし、自分が書いたものが模倣の寄せ集めではないかという疑念に悩まされることもありません。つまり、彼らは苦しまないのです。 しかし、苦しみが意味と浄化への道であるという考えも、大規模言語モデルが最終的に複製することを学ぶもう 1 つのパターンにすぎないのかもしれません。 そうするとどうなるでしょうか? 促されたら、アイデアを出すのに苦労していると言うでしょうか? 適切な精神状態にないため、延長が必要だと言うでしょうか? 彼らは、作家のブロックの苦しみをシミュレートし、自分の作品がどれだけ受け入れられるかを心配して計算を無駄にするのでしょうか? 大規模言語モデルは、統計的に妥当な方法で苦しみを模倣することを学ぶでしょうか? そして、そうなったとき、人間の例外主義の最後の一片はどうなるのでしょうか? わかりません。でも今のところは、ペンを紙に走らせ、巧みに練られた文章や涙ぐましいラブレターを書くことで、たとえ幻想的であっても魔法を見つけ続けるつもりです。    AI は、構成に関するブレインストーミング パートナーとして、また文章レベルの微調整を行う無給の編集インターンとして、時折相談を受けました。AI が人間と一緒に苦労したわけではありません。安心してください。自信のなさ、考えすぎ、言葉遣いへの不安はすべて著者自身のものです。 AI 使用に関する開示:

The writer is smart, but don't just like, take their word for it. #DoYourOwnResearch before making any investment decisions or decisions regarding your health or security. (Do not regard any of this content as professional investment advice, or health advice)

This piece was written for humor or satire and may include nonfactual statements, stories, or anecdotes.

このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

長すぎる; 読むには

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

AIはまだ私に取って代わらないが、私がそれほど独創的ではなかったことを証明するかもしれない

About Author

コメント

ラベル

この記事は

Related Stories

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

HackerNoon ライティングコンテストで優勝したいですか? #crypto-api コンテスト優勝者のおすすめはこちら

海を航海する: データレイクを使用した本番環境レベルの RAG アプリケーションの開発

ユニークなエコシステムを支えるビットコインUTXOのモデル

AI/ML データレイクのリファレンスアーキテクチャを構築するためのアーキテクトガイド

HackerNoon ライティングコンテストで優勝したいですか? #crypto-api コンテスト優勝者のおすすめはこちら

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps