GPT-3: su naturaleza, alcance, límites y consecuencias
En este comentario, discutimos la naturaleza de las preguntas reversibles e irreversibles, es decir, preguntas que pueden permitirle a uno identificar la naturaleza de la fuente de sus respuestas. Luego presentamos GPT-3, un modelo de lenguaje autorregresivo de tercera generación que usa el aprendizaje profundo para producir textos similares a los humanos, y usamos la distinción anterior para analizarlo. Ampliamos el análisis para presentar tres pruebas basadas en cuestiones matemáticas, semánticas (es decir, la prueba de Turing) y éticas y mostramos que GPT-3 no está diseñado para aprobar ninguna de ellas. Este es un recordatorio de que GPT-3 no hace lo que se supone que no debe hacer, y que cualquier interpretación de GPT-3 como el comienzo del surgimiento de una forma general de inteligencia artificial es meramente ciencia ficción desinformada. Concluimos señalando algunas de las consecuencias significativas de la industrialización de la producción automática y barata de buenos artefactos semánticos.
Editado por Aniceto Pérez y Madrid, Especialista en Ética de la Inteligencia Artificial y Editor de Actualidad Deep Learning (@forodeeplearn).
Los artículos publicados son incluidos por su estimada relevancia y no expresan necesariamente los puntos de vista del Editor este Blog.
Comentarios
Publicar un comentario