The Inside Story of ChatGPT’s Astonishing Potential | Greg Brockman | TED

Introdução

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante apresenta a OpenAI e sua missão de ajudar a direcionar a IA em uma direção positiva.

Início da OpenAI

• A OpenAI foi fundada há sete anos para ajudar a direcionar a IA em uma direção positiva.

O progresso da IA

• É incrível ver o quanto a IA progrediu desde então.

• A tecnologia que estão construindo é usada por pessoas para coisas maravilhosas e eles recebem feedback de pessoas animadas, preocupadas ou ambas.

Definindo uma tecnologia importante

• Eles sentem que estão entrando em um período histórico onde definirão uma tecnologia importante para nossa sociedade no futuro.

• O palestrante acredita que podemos gerenciar isso para o bem.

Demonstração do estado atual da tecnologia

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante demonstra como é construir ferramentas para AI e não apenas para humanos.

Construindo ferramentas para AI

• Eles têm um novo modelo DALL-E que gera imagens e estão expondo-o como um aplicativo para ChatGPT usar em seu nome.

• Os usuários podem pedir sugestões de refeições pós-TED e desenhar uma imagem dela usando o aplicativo DALL-E no ChatGPT.

• Isso permite que o ChatGPT gere imagens e texto, expandindo seu poder em termos de realizar a intenção do usuário.

• O uso dessas ferramentas é inspecionável, permitindo feedback para melhorar o desempenho da máquina.

Integrando com outras aplicações

• Os usuários podem salvar informações para mais tarde e integrá-las com outras aplicações.

• Isso mostra uma nova maneira de pensar sobre a interface do usuário, onde a IA pode selecionar diferentes ferramentas sem intervenção explícita do usuário.

• A interface unificada permite que a IA gerencie todos os detalhes para o usuário.

Demonstração ao vivo

• Tudo isso é uma demonstração ao vivo e às vezes coisas inesperadas acontecem.

• Eles enviaram uma lista de compras para Instacart e um tweet foi criado para revisão antes de ser publicado.

Introdução

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante introduz o tópico e a importância de ensinar a IA a usar ferramentas.

Ensinar a IA

• O processo de treinamento do ChatGPT é um processo de duas etapas.

• A primeira etapa é produzir uma máquina "filha" por meio de um processo de aprendizado não supervisionado.

• Na segunda etapa, ensinamos à IA como usar as habilidades que ela adquiriu na primeira etapa.

• Para isso, fornecemos feedback humano para reforçar o comportamento desejado da IA.

Coletando Feedback

• Às vezes, precisamos ensinar à IA coisas inesperadas. Por exemplo, quando mostramos o GPT-4 ao Khan Academy, eles perceberam que ele não verificava os cálculos matemáticos dos alunos.

• Para corrigir isso, coletamos dados de feedback e Sal Khan ofereceu 20 horas do seu tempo para ajudar nossa equipe a ensinar a IA como lidar com esses cenários específicos.

• Quando os usuários dão feedback negativo no ChatGPT, isso sinaliza uma área em que precisamos coletar mais feedback para melhorar o modelo.

Fornecendo Feedback

• Fornecer feedback de alta qualidade é difícil. É importante fornecer feedback que incentive comportamentos desejados e evite incentivar comportamentos indesejados.

• A IA pode ajudar a fornecer feedback de alta qualidade e verificar seu próprio trabalho. Podemos usar a IA para fact-checking e ela pode até mesmo escrever sua cadeia de raciocínio completa para que possamos verificar facilmente cada etapa.

Colaboração entre humanos e IA

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute a colaboração entre humanos e IA para produzir dados precisos.

Colaboração entre humanos e IA

• A colaboração entre humanos e IA é uma abordagem de várias etapas para produzir dados precisos.

• Os seres humanos usam ferramentas de verificação de fatos para fornecer dados precisos à IA.

• A IA, por sua vez, usa esses dados para se tornar mais útil aos seres humanos.

• Essa abordagem pode ajudar a resolver problemas impossíveis no futuro.

Rethinking Interactions with Computers

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como a colaboração entre humanos e IA pode mudar a forma como interagimos com os computadores.

Repensando as interações com os computadores

• As planilhas existem há cerca de 40 anos e não mudaram muito desde então.

• É possível usar a inteligência artificial para analisar grandes conjuntos de dados automaticamente.

• A inteligência artificial pode inferir informações semânticas dos dados que analisa.

• A inteligência artificial também pode criar visualizações gráficas dos dados que analisa.

O futuro da colaboração entre humanos e IA

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante discute como a colaboração entre humanos e IA pode ser usada no futuro.

O futuro da colaboração entre humanos e IA

• A colaboração entre humanos e IA pode ajudar a resolver problemas complexos.

• No futuro, podemos usar a inteligência artificial para tomar decisões em conjunto com os seres humanos.

• A inteligência artificial pode ajudar os seres humanos a tomar decisões mais informadas.

• A colaboração entre humanos e IA pode levar a soluções inovadoras para problemas difíceis.

Como a IA pode salvar vidas

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante fala sobre como a inteligência artificial (IA) pode ser usada para salvar vidas.

A história do cão salvo pela IA

• O palestrante conta a história de um cão que foi salvo graças à IA.

• Um veterinário usou informações fornecidas por uma pessoa que conversou com um chatbot baseado em IA para salvar a vida do cão.

• O palestrante enfatiza que a IA não é perfeita e deve ser usada em conjunto com profissionais médicos.

• O objetivo da OpenAI é garantir que a inteligência artificial beneficie toda a humanidade.

Perguntas e respostas

Visão geral da seção: Nesta seção, o apresentador faz perguntas ao palestrante sobre seu trabalho na OpenAI.

Como a OpenAI conseguiu desenvolver essa tecnologia?

• A OpenAI fez escolhas deliberadas desde os primeiros dias de sua criação.

• A equipe trabalhou duro para fazer progressos na área de aprendizado profundo.

• Um membro da equipe treinou um modelo para prever o próximo caractere nas avaliações da Amazon e descobriu acidentalmente um classificador de análise de sentimentos.

Como a IA pode ser usada para resolver problemas complexos?

• A emergência é um conceito importante na IA, onde diferentes comportamentos surgem quando mais dados são adicionados.

• O palestrante menciona que o modelo ChatGPT pode adicionar números de 40 dígitos.

Conclusão

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante conclui sua apresentação e enfatiza a importância da alfabetização em IA.

• O palestrante enfatiza que a participação de todos é necessária para garantir que a IA beneficie toda a humanidade.

• O apresentador elogia o trabalho do palestrante na OpenAI.

• O palestrante destaca a importância de confrontar a realidade ao trabalhar com IA.

• O palestrante enfatiza que as pessoas precisam se tornar alfabetizadas em IA para entender como ela funciona.

Aprendizado de Máquina e Generalização

Visão geral da seção: Nesta seção, os palestrantes discutem como o aprendizado de máquina funciona e como ele pode generalizar informações.

Aprendizado de Máquina e Generalização

• O aprendizado de máquina é um processo que permite que as máquinas aprendam com dados.

• As máquinas podem aprender coisas gerais, mas ainda não conseguem generalizar completamente.

• É possível prever algumas capacidades emergentes das máquinas.

• Para fazer isso, é necessário reconstruir todo o sistema para garantir que cada peça esteja corretamente ajustada.

Riscos do Aprendizado de Máquina

Visão geral da seção: Nesta seção, os palestrantes discutem os riscos associados ao uso do aprendizado de máquina.

Riscos do Aprendizado de Máquina

• À medida que a escala aumenta, há um risco maior de algo terrível acontecer.

• No entanto, a integração com o mundo também é uma coisa incrivelmente emergente e poderosa.

• É importante implantar incrementalmente para minimizar esses riscos.

Supervisão do Aprendizado de Máquina

Visão geral da seção: Nesta seção, os palestrantes discutem a importância da supervisão do aprendizado de máquina.

Supervisão do Aprendizado de Máquina

• É fácil supervisionar tarefas como problemas matemáticos, mas é difícil supervisionar tarefas como resumir um livro.

• É importante construir um histórico com as máquinas para garantir que elas possam realmente executar nossa intenção.

• Será necessário produzir maneiras mais eficientes e confiáveis ​​de alinhar a máquina conosco.

Verdade e Sabedoria no Aprendizado de Máquina

Visão geral da seção: Nesta seção, os palestrantes discutem se o aprendizado de máquina pode alcançar a verdade e a sabedoria.

Verdade e Sabedoria no Aprendizado de Máquina

• O objetivo é chegar à verdade e à sabedoria com um alto grau de confiança.

• A abordagem da OpenAI sempre foi empurrar os limites dessa tecnologia para realmente vê-la em ação.

• Não esgotamos ainda todo o potencial do aprendizado de máquina.

Críticas e Responsabilidade

Visão geral da seção: Nesta seção, Greg Brockman e Sam Altman discutem as críticas que a OpenAI recebeu por sua abordagem de inteligência artificial (IA) e como eles lidam com a responsabilidade de desenvolver tecnologia avançada.

Abordagem Responsável

• A OpenAI está comprometida em construir IA geral artificial de forma responsável.

• Eles rejeitam a ideia de construir em segredo e depois testar a segurança, optando por permitir que a realidade os guie.

• Eles permitem feedback antes que as máquinas sejam perfeitas ou superpoderosas para ver como elas funcionam na prática.

• O exemplo do GPT-3 mostra que é importante ter tempo para ajustar antes de liberar uma tecnologia poderosa.

Preocupações com Segurança

• Embora o spam do Viagra seja um problema, há preocupações maiores sobre o uso indevido da IA.

• A metáfora da caixa de Pandora é usada para ilustrar o risco potencialmente catastrófico associado à criação irresponsável de IA.

• Greg Brockman prefere esperar 500 anos para garantir que a IA seja segura do que correr o risco prematuro.

Desenvolvimento Incremental

Visão geral da seção: Nesta seção, Greg Brockman e Sam Altman discutem a importância do desenvolvimento incremental na criação de tecnologia avançada.

Desenvolvimento Incremental

• O desenvolvimento incremental é importante para garantir que a tecnologia seja gerenciável em cada etapa.

• Se as peças não forem montadas corretamente, pode haver um excesso de capacidade quando alguém finalmente conectar o circuito.

• A história da computação mostra que o desenvolvimento incremental é necessário para gerenciar o aumento da capacidade.

Responsabilidade Coletiva

Visão geral da seção: Nesta seção, Greg Brockman e Sam Altman discutem a responsabilidade coletiva de todos em relação à IA.

Responsabilidade Coletiva

• É nossa responsabilidade coletiva fornecer orientações para a IA e ensiná-la a ser sábia.

• É importante que todos se tornem alfabetizados em IA e forneçam feedback sobre como ela deve ser usada.