La sortie de ChatGPT et les réponses qu’il a fournies ont ramené la Conversation AI au premier plan et ont rendu la Conversation AI accessible à tous via une interface Web simple. Nous avons vu de nombreuses façons créatives d’utiliser ChatGPT et comment cela pourrait avoir un impact sur l’avenir et nous nous sommes demandé s’il remplacerait le moteur de recherche Google et les emplois.
Eh bien, abordons cette question avec l’analyse ci-dessous.
Dès le début Watson des systèmes à ChatGPTun problème fondamental demeure avec l’IA conversationnelle.
Manque d’intelligence de domaine.
Alors que ChatGPT progresse définitivement dans le domaine de l’IA conversationnelle, j’aime citer ce qui suit de mon livre – Real AI: Chatbots (publié en 2019).
« L’IA peut apprendre mais ne peut pas penser. »
La réflexion serait toujours laissée aux humains sur la façon d’utiliser la sortie d’un système d’IA. Les systèmes d’IA et leurs connaissances seront toujours limités à ce qu’ils ont appris mais ne pourront jamais être généralisés (comme les humains) là où domaine d’expertise et intelligence sont requis.
Quel est un exemple de Intelligence de domaine?
Prenons un exemple simple où vous demandez à l’agent de l’IA conversationnelle de « suggérer des tenues pour les shorts et les sari ».
Fondamentalement, toute personne qualifiée les traiterait comme deux options différentes – des tenues assorties avec des shorts et des tenues assorties avec Saree OU en posant des questions de clarification, OU en suggérant que ces options sont disjointes et ne peuvent pas être combinées.
Mais avec ChatGPT (ou toute IA conversationnelle à usage général), la réponse était comme indiqué ci-dessous. De toute évidence, sans comprendre le domaine et le contexte, essayez de remplir certaines réponses. Il s’agit d’un exemple très simple, mais la complexité croît de manière exponentielle, car une expertise et une corrélation approfondies sont nécessaires – comme un médecin recommandant des options de traitement. C’est la raison précise pour laquelle nous avons constaté de nombreux échecs lorsque des agents d’IA ont été utilisés pour résoudre des problèmes de santé. Ils ont essayé de former une IA à usage général plutôt que de créer des systèmes d’IA spécialisés dans le domaine.
L’autre problème avec ce système Generative Dialog AI est le suivant :
Explicabilité – Rendre la sortie de l’IA explicable sur la façon dont elle est arrivée. J’ai décrit cela dans mon blog précédent – IA responsable et éthique
Biais de confiance et de recommandation – Bonne recommandation et adaptabilité. Je l’ai expliqué dans mon précédent blog.
Pour plus de détails, j’ai expliqué ce concept dans mon court ebook – Real AI: Chatbots (2019).
Vous pouvez trouver le livre en ligne sur mon site Web ou vous inscrire à un cours vidéo gratuit.
L’intention de ce blog était de faire connaître ChatGPT et ses limites actuelles. Toute technologie a généralement un ensemble de limitations, et la compréhension de ces limitations vous aidera à concevoir et à développer des solutions en gardant ces limitations à l’esprit.
ChatGPT fait définitivement progresser Conversation AI, et beaucoup de temps et d’efforts auraient été consacrés à sa construction. Cependant, il reste un long chemin à parcourir pour être adopté par les entreprises.
Pour rendre ChatPT pertinent pour l’adoption par les entreprises, nous avons besoin des éléments suivants :
- Adaptabilité du domaine
- Intelligence de domaine
- Explicabilité
- Transparence
- Non biaisé
- Confidentialité
- Évolutivité – Puissance de calcul pour la formation et l’inférence
- Empreinte environnementale réduite
À mon avis, ChatGPT et les autres chatbots IA à suivre seront similaires à tout autre outil pour vous aider avec les informations requises, et vous utiliserez votre réflexion et votre intelligence pour faire le travail.
Alors asseyez-vous et détendez-vous; la version actuelle de ChatGPT ne remplacera rien qui nécessite réflexion et expertise approfondie !!
Sur une note plus légère, ce blog n’est pas écrit par ChatGPT 🙂