Drieëndertigste bloemlezing over ChatGPT (en aanverwante technologieën)

Bloemlezing drieëndertig over generatieve AI-toepassingen, zoals ChatGPT, bevat zes uitgebreide samenvattingen van artikelen. Daarin wordt onder meer vooruitgeblikt op de doorontwikkeling van generatieve AI. Een andere bijdrage gaat over een studie waarin wordt onderbouwd dat generatieve AI het werk van docenten vooral zal versterken. Weer een andere bijdrage betreft een toepassing die het generatieve AI-feestje weleens zou kunnen verpesten. Daarnaast telt deze bloemlezing ook eenenzeventig links naar artikelen (Nederlandstalig, geen tijd om samen te vatten of meer van hetzelfde).

Dall-E:3D render of artificial intelligence on a hype cycle, on a dark purple background, digital art

Generative AI will far surpass what ChatGPT can do. Here’s everything on how the tech advances

In dit artikel verkent Tiernan Ray de toekomst van generatieve AI. Hij beschrijft bijvoorbeeld de ontwikkeling van “multi-modality” op dit terrein. Dit is de mogelijkheid van programma’s om verschillende soorten data, zoals tekst, beelden en geluid, te combineren. Deze gecombineerde aanpak kan bijdragen aan continue leren en kan zelfs de ontwikkeling van “embodied AI” stimuleren.

Door taal- en beeldattributen te combineren, kunnen de gegenereerde afbeeldingen nauwkeuriger worden gecontroleerd, wat resulteert in een samenhangend verhaal. Wetenschappers werken aan technieken zoals “directed diffusion” en “latent diffusion” om de kwaliteit en granulariteit van deze afbeeldingen te verbeteren.

Een andere belangrijke ontwikkeling is de combinatie van robotica en multi-modality. Ray benadrukt dat de huidige generatieve AI-toepassingen, zoals ChatGPT, geen expliciet geheugen hebben. Door echter gebruik te maken van gemengde modaliteiten die veel meer gegevens bevatten, kan generatieve AI een soort echt geheugendata ontwikkelen. Hierdoor kunnen robots een gedetailleerd beeld van de wereld construeren. Tiernan Ray bespreekt ook de noodzaak voor AI-systemen om toegang te hebben tot grotere hoeveelheden data. Als AI-systemen data kunnen ophale, dan kunnen zijn gebruik maken van een veel grotere context.

Ray benadrukt verwacht ook dat de toekomst van generatieve AI in de zakelijke wereld ligt.

Roboprof: the AI-enhanced teacher

Philippa Hardman bespreekt een onderzoek dat bijdraagt aan het geven van een antwoord op de vraag of AI docenten kan vervangen. Zij concludeert dat AI waarschijnlijk zal dienen als versterking van docenten. De studie aan de UniDistance Suisse biedt een blik op de praktische toepassing van een AI-tutor app.

Deze app is ontwikkeld door onderwijsdeskundigen die AI gebruikten om vragen te genereren uit bestaande cursusmaterialen. Zij hebben daarbij gebruik gemaakt van GPT-3, een technologie die na een jaar wel wat verouderd is. GPT-3 kreeg cursusmaterialen aangeboden en formuleerde op basis daarvan vragen. Bovendien maakten ontwikkelaars gebruik van neurale netwerken om patronen in de antwoorden van de lerenden te traceren en te leren. Dit systeem kon de mate van begrip van een lerende van een concept voorspellen, en op basis daarvan de inhoud personaliseren.

De resultaten van de studie waren veelbelovend. Lerenden die de app gebruikten vertoonden aanzienlijke verbeteringen in hun examencijfers. De voorspellingen door AI over de begrip van de lerenden van concepten kwamen sterk overeen met hun examenprestaties. Philippa Hardman benadrukt dat dit de potentie laat zien van AI om gepersonaliseerde ondersteuning te bieden.

Hardman concludeert dat, door de expertise van docenten te combineren met de kracht van AI, het onderwijsproces verrijkt kan worden. AI-tutors kunnen individuele leerervaringen helpen realiseren en docenten inzichten bieden om gerichte interventies uit te voeren. Meer onderzoek is echter noodzakelijk is, gezien de beperkte omvang van de studie en de focus op slechts één onderwijscontext.

L&D’s wicked problem and how AI can help

Tijdens de recente World of Learning Conference ging Philippa Hardman in op de uitdagingen en kansen die AI biedt voor L&D. Veel organisaties gebruiken AI momenteel om sneller en goedkoper content te genereren. De ware potentie van AI gaat volgens Hardman verder dan enkel efficiëntie. Ze stelde dat AI een kans biedt om een geheel nieuw model voor leren te creëren. Met uitdagingen zoals het feit dat slechts 12% van de werknemers toepast wat ze leren en 60% van de wereldbevolking in de komende 5 jaar opnieuw geschoold moet worden, onderscheidde Hardman vier kerngebieden van L&D-uitdagingen: resource en prioritering, didactisch ontwerp, gebrekkige methoden en gereedschappen, en tempo en wendbaarheid. Ze stelde ook dat ‘mastery learning’, volgens haar de meest effectieve vorm van leren, niet gemakkelijk schaalbaar is. Maar met AI wel.

Blogger Martin Couzins besteedt in dit congresverslag ook aandacht aan andere bijdragen. Cathy Hoy deelde haar inzichten over het positioneren van L&D, met een focus op in lijn brengen met organisatiedoelen en het definiëren van de L&D-rol. Adam Lancaster besprak het belang van mond-tot-mondreclame en het belang van het leveren van kwalitatieve leermiddelen. Lucy Davies ging in op hoe ze leiderschap in haar organisatie heeft veranderd door het begrijpen van dagelijkse uitdagingen en het toepassen van het affectieve contextmodel van leren dat door Nick Shackleton Jones is ontwikkeld.

Character.AI introduces group chats where people and multiple AIs can talk to each other

Deze bijdrage deel ik omdat het artikel illustratief is voor de ontwikkelingen op het gebied van generatieve AI. Character.AI, een door AI-startup, heeft namelijk een nieuwe functionaliteit geïntroduceerd waarmee abonnees in een groepschat kunnen communiceren met meerdere AI-personages tegelijk. Met de ‘Character Group Chat’-functie kunnen gebruikers een groepsgesprek voeren met alleen hun favoriete AI-personages of een combinatie van zowel mensen als AI-personages. Het doel is het bevorderen van sociale verbindingen en samenwerking ‘in realtime’.

Een innovatief aspect is dat gebruikers groepschats kunnen opzetten met beroemde historische of mythische figuren, zoals Einstein, Curie, Zeus of Hades. In praktische scenario’s kan men een AI-personage uitnodigen in gesprekken over bijvoorbeeld reizen of boekenclubs om de discussie te verrijken.

Deze trend van AI in groepschats is volgens deze bijdrage niet uniek voor Character.AI. Andere platforms, zoals Snapchat en Meta, hebben vergelijkbare functies geïntroduceerd. Desondanks heeft Character.AI dit jaar indrukwekkend $150 miljoen opgehaald voor hun concepten rondom AI-gezelschappen. Volgens dit artikel heeft Character.AI in korte tijd ook een groot gebruikersbestand opgebouwd, met ongeveer 30 miljoen actieve gebruikers wereldwijd.

“Chain of Density” prompt aims to improve AI summaries by packing more info into fewer words

Een studie van Salesforce heeft een techniek, die de Chain of Density (CoD) prompt wordt genoemd, onderzocht om de kwaliteit van samenvattingen met behulp van GPT-4 te verbeteren. Het CoD-proces vraagt eerst om een summiere samenvatting en vervolgens om herhaalde verfijningen. Bij elke stap wordt de vorige output gebruikt als sjabloon voor de volgende. Het doel is om de informatiedichtheid van de samenvatting te vergroten zonder het aantal tekens te veranderen.

Het onderzoeksteam heeft de CoD-prompt getest op 100 nieuwsartikelen van CNN en DailyMail. Menselijke beoordelaars gaven de hoogste scores aan samenvattingen na ongeveer drie versies. GPT-4 beoordeelde de samenvattingen het hoogst op aspecten zoals informatie, kwaliteit en coherentie na twee versies. Het team concludeerde dat CoD superieur is aan eenvoudigere prompts.

De onderzoekers stellen echter ook dat wanneer samenvattingen te veel informatie per token bevatten, de leesbaarheid en coherentie moeilijk te behouden zijn. In het algemeen scoorden de eerste en laatste samenvattingen het slechtst, terwijl de drie middelste samenvattingen dicht bij elkaar lagen.

Persoonlijk bewerk ik zelf de eerste output van ChatGPT en gebruik ik deze aanpak niet. Ik wil niet te afhankelijk worden van generatieve AI en ik ben ook bezorgd over de energie die opdrachten aan ChatGPT cs kosten.

This new data poisoning tool lets artists fight back against generative AI

Nightshade is een nieuwe tool die kunstenaars in staat stelt om onzichtbare veranderingen in hun kunstwerken aan te brengen voordat ze het kunstwerk online zetten. Deze veranderingen kunnen schadelijke effecten hebben op AI-modellen die gebruik maken van deze beelden voor training. De bedoeling van Nightshade is om kunstenaars te beschermen tegen AI-bedrijven die zonder toestemming gebruik maken van hun werk om hun modellen te trainen. Door deze trainingsdata te “vergiftigen”, kunnen toekomstige versies van beeldgenererende AI-modellen beschadigd raken. Dit kan volgens deze bijdrage leiden tot bizarre en onjuiste resultaten.

Het team achter Nightshade heeft ook Glaze ontwikkeld. Met behulp van deze tool kunnen kunstenaars hun eigen stijl “maskeren” om te voorkomen dat het door AI-bedrijven wordt “geschraapt”. De combinatie van Nightshade en Glaze laat kunstenaars ervoor kiezen of ze de “data-vergiftigingstool” willen gebruiken of niet. Nightshade is ook open source, waardoor anderen ermee kunnen experimenteren en hun eigen versies kunnen creëren.

Nightshade maakt volgens deze bijdrage gebruik van een beveiligingslek in generatieve AI-modellen, die getraind zijn op grote hoeveelheden data afkomstig van het internet. Kunstenaars die hun werk online willen plaatsen maar willen voorkomen dat hun beelden door AI-bedrijven worden geschraapt, kunnen ze uploaden naar Glaze en kiezen voor een andere kunststijl. Vervolgens kunnen ze ook Nightshade gebruiken. Hierdoor worden “vergiftigde” beelden geïntegreerd in de trainingsdata van AI, wat leidt tot onjuiste interpretaties en resultaten.

Er zijn zorgen over het potentiële misbruik van deze data-vergiftigingstechniek voor kwaadaardige doeleinden. Deskundigen benadrukken echter de noodzaak om nu al te werken aan verdedigingsmechanismen tegen dergelijke aanvallen. De makers hopen in elk geval dat tools zoals Nightshade de machtsbalans kunnen helpen veranderen, zodat AI-bedrijven de rechten van kunstenaars meer respecteren.

Andere bronnen over ChatGPT (geen tijd om kort te beschrijven of Nederlandstalig)

Mijn bronnen over (generatieve) artificiële intelligentie

Deze pagina bevat al mijn bijdragen over (generatieve) artificiële intelligentie, zoals ChatGPT.

This content is published under the Attribution 3.0 Unported license.

Geef een reactie