czwartek, 22 lutego, 2024

Deep Data

Machine Learning dla Twoich danych

News

Sztuczna inteligencja generuje lepsze pomysły na produkty niż ludzie – zarówno pod względem jakości, jak i ilości

Poniższy tekst jest tłumaczeniem mojego artykułu w języki angielskim.

Nowe badania przeprowadzone przez naukowców z Wharton i Cornell sugerują, że duże modele językowe (LLM) takie jak ChatGPT mogą generować pomysły na produkty znacznie szybciej i lepszej jakości niż ludzie. Wyniki mogą mieć ogromne implikacje dla innowacji i rozwoju produktów.

Badania porównywały 3 zestawy pomysłów na produkty dla studentów: 200 od studentów, 100 od ChatGPT bez przykładów i 100 od ChatGPT po dostarczeniu wysokiej jakości przykładów. Średnio, pomysły ChatGPT uzyskały wyższe wyniki intencji zakupu w badaniach konsumenckich, co wskazuje na wyższą postrzeganą jakość. Najlepsze pomysły LLM również przewyższyły najlepsze ludzkie pomysły.

Co zadziwiające, ChatGPT osiągnął tę wyższą jakość przy ogromnie większej produktywności. Pojedyncza osoba może generować setki przyzwoitych pomysłów na godzinę z ChatGPT, podczas gdy ludzie są ograniczeni do około 5 pomysłów na godzinę pracując samodzielnie.

Połączenie wyższej jakości i produktywności sugeruje, że LLM mogą mieć przełomowe znaczenie dla innowacyjności. Autorzy badania argumentują, że brak osądu LLM to siła, zwiększająca wariancję i pozwalająca na więcej ekstremalnie dobrych pomysłów. Przy wystarczającej liczbie pomysłów, najlepsze pomysły LLM przewyższają ludzkie.

Wyniki implikują, że geneza pomysłów może przesunąć się z generowania pomysłów do ich ewaluacji/selekcji. Ludzie wciąż wydają się lepsi w ocenie wykonalności i wyborze najbardziej obiecujących koncepcji. Ale LLM mogą szybko zmapować przestrzeń możliwości.https://i0.wp.com/www.emsi.me/wp-content/uploads/2023/08/Pasted.png?w=707&ssl=1

Innowacje produktowe to jeden obszar, ale LLM mogłyby wspomóc kreatywność w innych dziedzinach jak marketing, projektowanie, nawet sztuka. Automatyzacja prac rutynowych jest typowa dla AI, ale przewyższanie ludzi w kreatywnej genezie pomysłów jest kontrintuicyjne.

Oczywiście wymagana jest ostrożność, aby uniknąć nieodpowiednich lub bezsensownych wyników. I dalsze badania powinny zbadać podobieństwo pomysłów LLM. Ale z odpowiednim projektowaniem zapytań i dostrojeniem przykładami, LLM mogą wkrótce stać się niezastąpionymi kreatywnymi partnerami.

Mariusz Wołoszyn

Ponad 20 lat pracy zawodowej w dziedzinie IT. Od bezpieczeństwa poprzez zarządzanie IT po architekturę rozwiązań cloud oraz budowę systemów Machine Learning. Od kilku lat głęboko zainteresowany Deep Learning :) Wcześniej Reinforcement Learning i sieciami neuronowymi oraz programowaniem genetycznym.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *