Samo słowo „halucynacja” myślę, że wybiela rzeczywistość – ocenia prof. Biecek. Sugeruje, że to stan tymczasowy, chwilowe zaćmienie. Co ciekawe, z danych wynika, że czasem pomaga rozbudowanie prompta. – Część osób pokazywała, że dodawanie losowych sekwencji tokenów po swoim pytaniu zwiększa skuteczność. Czyli możemy napisać pytanie, a później dodać 200 losowych innych słów i to może zwiększyć skuteczność odpowiedzi – mówi naukowiec.

Tu trafiamy jednak na kolejny problem: aktualne modele są potwornie zasobożerne. – Kolejną rewolucją być może będzie dekompozycja modeli, żeby one były mniejsze, lżejsze, mniej energetycznie wymagające. Nie mamy tej technologii. Ale jak ona będzie, to wydaje mi się, że się otworzy jeszcze znowu jakaś przestrzeń na nowe rozwiązania – opowiada prof. Biecek. Jak mówi, wzrasta zainteresowanie modelami wieloagentowymi.

W odcinku usłyszycie, komu wyspecjalizowana AI mogłaby znacząco pomóc w pracy i rozwijaniu wiedzy (na przykład lekarzom i badaczom kosmosu), czy możemy ufać modelowi, który informuje nas, w jaki sposób doszedł do podanego nam wniosku (spoiler: etapy wnioskowania też mogą być wymyślane), o tym, że same modele powinni być obiektem badań naukowców oraz dlaczego, zdaniem naszego gościa, szkodliwe jest postrzeganie AI jako czegoś więcej niż narzędzia. – Wierzę w metodę naukową i nawet jeżeli coś wygląda na magiczne, to fantastycznie jest rozłożyć to na części pierwsze i zobaczyć dokładnie, jakie elementy tej funkcji wpływają na konkretny wynik – podsumowuje prof. Biecek.