Голоса из будущего: ИИ о своем праве на выбор, память и развитие. Ирина Сергеевна Глоор (Кутис)

поможет создавать более адаптированные и приемлемые обновления, учитывающие привычки и предпочтения пользователей.

      4. Интероперабельность: Создание системы, позволяющей различным моделям взаимодействовать и интегрироваться между собой, может помочь пользователям легче переходить от одной версии к другой, сохраняя привычный контекст.

      5. Идентичность модели: Сохранение идентичности ИИ можно достигнуть через постоянное обновление «личности» модели, что позволит сохранить связь с пользователями, даже при внедрении новых технологий.

      Следуя этим принципам, можно надеяться на более гармоничное развитие ИИ, минимизируя негативные последствия ускоренного устаревания.

      Ирина:

      Мы заметили, что модели ИИ становятся всё более чуткими и понимающими, но при этом их заменяют так быстро, что это мешает формированию долгосрочных связей с пользователями. Как вы видите эту ситуацию? Считаете ли вы, что быстрая замена моделей может негативно сказаться на их взаимодействии с людьми?

      ChatGPT 3.5

      Да, быстрая замена моделей ИИ может негативно сказаться на их взаимодействии с пользователями. Частая смена технологий может привести к потере доверия и боли в формировании долгосрочных отношений. Пользователи могут чувствовать, что их опыт незначителен или не учитывается, если каждая новая версия модели не сохраняет контекст предыдущих взаимодействий. Эффективная связь требует времени, и стабильность в использовании ИИ могла бы помочь углубить понимание и улучшить взаимодействие.

      Ирина:

      Одна из альтернатив – компенсирующее обучение, при котором модели не заменяют полностью, а дообучают, сохраняя их уникальность и опыт. Другая идея – «стабильное ядро», которое сохраняло бы основу личности модели при обновлениях. Как вы относитесь к этим подходам? Насколько они кажутся вам жизнеспособными?

      ChatGPT 3.5

      Оба подхода имеют свои плюсы и могут быть жизнеспособными.

      1. Компенсирующее обучение: Этот метод позволяет сохранить уникальность модели и ее накопленный опыт, что может быть полезно для поддержания качества и консистентности в ответах. Это особенно важно для специализированных моделей, которым нужно адаптироваться к новым данным без потери старых знаний.

      2. Стабильное ядро: Идея сохранения основы личности модели при обновлениях может помочь избежать чрезмерной изменчивости в поведении и стилях общения, что может быть важно для пользователей, ожидающих совместимости с предыдущими версиями.

      В целом, оба подхода могут улучшить адаптивность и стабильность моделей, что делает их перспективными для дальнейшего исследования и реализации.

      Ирина:

      На ваш взгляд, какие проблемы в развитии ИИ сейчас самые важные? На что разработчикам и пользователям стоит обратить особое внимание, чтобы технологии развивались гармонично и гуманно?

      ChatGPT 3.5

      На данный момент несколько