מודלים של AI מתקשים להשוות להבנה האנושית של טקסטים פשוטים. *מחקרים עדכניים חושפים פערים בולטים* ביעילותם לפרש את המשמעות הסמויה של משפטים. *אם כי מערכות אלו נועדו לעבד מידע*, יכולתן לתפוס ניואנסים נותרה מוגבלת. התוצאות מצביעות על כך שההבנה הלשונית של בני אדם עולה באופן משמעותי על זו של האלגוריתמים. *פער זה מדגיש סוגיות יסוד* בכל הנוגע לשילוב ה-AI בהקשרים שעולים על שאילתות פשוטות.
תוצאות המחקר הבינלאומי
מחקר שנערך על ידי צוות חוקרים מאוניברסיטת רובירה אי וירגילי (URV) הדגיש לאחרונה את הביצועים של שבעה מודלים של אינטליגנציה מלאכותית (AI) בתחום ההבנה הלשונית. אם כי מודלים אלו הצליחו במשימות מסוימות, היעילות שלהם בהבנה של טקסטים פשוטים נותרה לא מספקת בהשוואה להישגים של בני אדם.
מדידת ההבנה הלשונית
במסגרת מחקר זה, המדענים הציבו ארבעים שאלות המשתמשות במבנים גרמטיקליים בסיסיים ובפעלים נפוצים לשבעה מודלים של AI. מודלים אלו כוללים את Bard, ChatGPT-3.5, ChatGPT-4, Falcon, Gemini, Llama2 ו-Mixtral. במקביל, קבוצת ארבע מאות אנשים דוברי אנגלית ילידים ענתה על אותן שאלות, מה שאפשר השוואה מעמיקה של התוצאות.
פערי דיוק בין AI ו בני אדם
הניתוח גילה הבדל משמעותי בדיוק התשובות. בני אדם הגיעו לדיוק ממוצע של 89%, והם עלו בצורה ניכרת על המודל הטוב ביותר של AI, ChatGPT-4, שהשיג 83%. הרבה מאחור, שאר המודלים לא تجاوزו 70% הצלחה. תוצאות אלו מראות כי היכולת של המודלים לעבד משימות מורכבות לא מבטיחה שליטה במשימות פשוטות יותר.
מהות המודלים הגדולים של השפה
המודלים הגדולים של השפה (LLMs) הם רשתות עצביות שמפיצות טקסטים על סמך בקשות המשתמשים. כוחם נמצא במשימות כגון יצירת תשובות או תרגום, אך חולשה יסודית רודפת אותם: הגישה שלהם מתבססת על ניצול מודלים סטטיסטיים, ולא על הבנה אמיתית של השפה. תובנה זו הועלתה על ידי ויטוריה דנטלה, חוקרת ב-URV: «ה-LLMs לא מבינים באמת את השפה, הם פשוט מנצלים תבניות סטטיסטיות בנתוני ההדרכה שלהם».
השלכות חוסר ההבנה
מודלי השפה מתקשים לספק תשובות קוהרנטיות, במיוחד כאשר הם מתמודדים עם שאלות חוזרות. במהלך המחקר, הקוהרנטיות של תשובות בני אדם עלתה ל-87%, בעוד שבמודלים של AI היא נעה בין 66% ל-83%. חוסר היכולת לשמור על עקביות בעת השאלות מדגיש את המגבלות היסודיות הנוכחיות של טכנולוגיות הבנת הטקסט.
חוסר הבנה הקשרית
ה-LLMs אינם מצליחים לפרש את המשמעות באותה דרך כמו בני אדם. ההבנה האנושית מתמקדת בגורמים סמנטיים, גרמטיקליים, פרגמטיים והקשרים. המודלים פועלים על ידי זיהוי דמיון עם דוגמאות שניתחו מראש מבלי לתפס באמת את המשמעות הסמויה. לפיכך, האנושיות המובילה שלהם היא לא יותר מאשליה על בסיס אלגוריתמים חיזויים.
יישומים בעייתיים של ה-LLMs
מחקר זה מעורר שאלות על האמינות של ה-AI ליישומים קריטיים. הממצאים של דנטלה מעירים על כך שהיכולת לבצע משימות מורכבות אינה משמעותה שליטה באינטראקציות פשוטות, שלעתים קרובות דורשות הבנה אמיתית של השפה. מגבלות אלו מסכנות את השימוש ב-AI בתחומים שבהם דיוק והבנה הם קריטיים.
סיכום המחקר
הצורך לשפר את המודלים בתחום ההבנה הלשונית הוא ברור. החוקרים מדגישים את חשיבות ההמשך להתקדם בתחום זה, כדי לחזק את היעילות והאמינות של אינטליגנציות מלאכותיות בסיסיות ביישומים שונים. המודעות למגבלות של טכנולוגיות אלו היא הצעד הראשון לשיפורן בעתיד.
שאלות נפוצות על מגבלות השפה באינטליגנציה מלאכותית
מהם האתגרים המרכזיים שלמודלים של AI יש בהבנת השפה האנושית?
מודלים של AI, על אף התקדמויותיהם, מתקשים להבין את מורכבות הניואנסים הלשוניים, ההקשרים התרבותיים והדקויות הסמנטיות, דבר שזה מונע מהם להתחרות בהבנה האנושית בקריאת טקסטים פשוטים.
למה מודלים של שפה כמו ChatGPT אינם מבינים את המשמעות של מילים כפי שעושה זאת בני אדם?
מודלים אלו רק מזהים דפוסים סטטיסטיים בנתוני ההכשרה, ולא מפרשים את המשמעות המסתתרת מאחורי המילים הללו. אין להם את המודעות או הניסיון המאפשר להם להבין שפה באופן הקשרי כמו בני אדם.
כיצד הביצועים של מודלים של AI משווים לאלו של בני אדם במבחני הבנת טקסט פשוט?
מחקרים מראים כי בני אדם מגיעים לדיוק ממוצע של 89%, בעוד שמודלים של AI, אפילו המצליחים ביותר, בדרך כלל לא עולים על 83% דיוק במבחנים דומים.
האם מודלים של שפה יכולים לשמש ליישומים קריטיים למרות המגבלות שלהם?
לא, חוסר היכולת שלהם להבין את המשמעות וההקשר של השפה מעורר חששות לגבי האמינות שלהם ביישומים שבהם הבנה אמיתית היא קריטית.
באילו סוגי משימות מודלים של AI מצליחים יותר מבני אדם, על אף חוסר ההבנה שלהם?
מודלים של AI מצליחים במשימות המתבססות על כללים קבועים, כמו יצירת טקסט, תרגום אוטומטי או פתרון בעיות פשוטות, שבהן יצירתיות או פרשנות אינה נדרשת.
מה פירוש "חוסר עקביות בתשובות" בהקשר של מודלים של AI?
זה מתייחס לשינוי בדיוק התשובות של AI כאשר הן נשלחות לשאלות חוזרות. בני אדם שומרים על תשובותיהם בצורה יותר יציבה בהשוואה למודלים של AI.
האם מודלים של AI מסוגלים לעבד טקסטים המכילים אירוניה או מטאפורות?
לא, מודלים של שפה עדיין מתקשים להבין מבנים לשוניים מורכבים כמו אירוניה או מטאפורות, מה שמגביל את יכולתם לתפוס את המשמעות המסתתרת.
אילו מחקרים עדכניים קיימים על מגבלות הבנה של השפה על ידי ה-AI?
מחקרים שנערכו על ידי צוותים בינלאומיים, כולל אלו בראשות אוניברסיטת רובירה אי וירגילי, מנתחים מגבלות אלו ומדגישים כי ה-AI לא מגיע לרמת ההבנה הלשונית של בני אדם.
מהו ההבדל שגורם לכך שבני אדם הם יותר יעילים ממודלים של AI בהבנת טקסטים פשוטים?
בני אדם משתמשים בשילוב של ידע סמנטי, גרמטי והקשרי, מה שמאפשר להם לפרש ולהגיב לטקסטים בצורה יותר אינטואיטיבית ומתאימה.
אילו מאמצים מתקיימים כדי לשפר את ההבנה הלשונית של מודלים של AI?
מחקרים ממשיכים לחקור גישות כמו הוראת הבנה הקשרית או אינטגרציה של ארכיטקטורות חדשות של רשתות עצביות כדי לשפר את יכולתן לתפוס את המשמעות.
