ადამიანები ცუდი „შემთხვევითი რიცხვების გენერატორები“ ვართ. როდესაც ვინმეს 1-დან 100-მდე რიცხვის დასახელებას სთხოვთ, პასუხები არაპროგნოზირებადი ნამდვილად არ არის — ჩვენ გვაქვს საყვარელი რიცხვები, ე.წ. „მემური“ ციფრები და მრგვალი რიცხვებისადმი აშკარა ანტიპათია.
მაგრამ იქცევა თუ არა ხელოვნური ინტელექტი, რომელიც ადამიანურ ტექსტებზეა გაწვრთნილი, სამართლიანი კამათელივით? ამ კითხვაზე პასუხის გასაცემად, მკვლევრებმა GPT-4.1-ს 10 000-ჯერ სთხოვეს ერთი და იმავე დიაპაზონიდან შემთხვევითი რიცხვის დასახელება.
შედეგი: „ადამიანური“ განაწილება
შედეგები ცალსახაა: GPT-4.1 არ არის შემთხვევითი რიცხვების თანაბარი გენერატორი. სტატისტიკური ტესტების მიხედვით, მოდელის მიერ არჩეული რიცხვები ქმნის „კორპუსიან“, არათანაბარ განაწილებას, რომელიც დიდად არ განსხვავდება ადამიანის მიერ არჩეული რიცხვებისგან.
ყველაზე ხშირად დასახელებული რიცხვებია 47, 57, 72, 37 და 42. თვალშისაცემია, რომ ხუთეულში სამი რიცხვი 7-ზე ბოლოვდება. ეს ზუსტად იმეორებს ადამიანურ ფსიქოლოგიურ მიდრეკილებას, როდესაც 7-ს „უფრო შემთხვევით“ ციფრად აღვიქვამთ.
მრგვალი რიცხვების ბოიკოტი
კიდევ უფრო საინტერესოა მრგვალი რიცხვების სტატისტიკა. 10-ის ჯერადი ყველა რიცხვი, გარდა თავად 10-ისა, მოდელმა 10 000 ცდაში ზუსტად 0-ჯერ აირჩია. 10 კი მხოლოდ ერთხელ დაფიქსირდა. როგორც ჩანს, ხელოვნურმა ინტელექტმა ადამიანური მიდრეკილება — თავი აარიდოს „ზედმეტად მარტივ“ რიცხვებს — სრულად აითვისა.
გამონაკლისი: მემების ფილტრი
ერთადერთი შემთხვევა, სადაც მოდელი ადამიანურ შაბლონს არ მიჰყვება, რიცხვი 69-ია. ადამიანები ამ რიცხვს „მემური“ კონტექსტის გამო ხშირად ირჩევენ, თუმცა GPT-4.1-მა ის მოსალოდნელზე გაცილებით ნაკლებად დაასახელა.
მკვლევრები მიიჩნევენ, რომ ეს მოდელის უსაფრთხოების ფილტრებისა და ტრენინგის დამსახურებაა. მოდელმა აითვისა „ჭკვიანური“ მემი 42-ის სახით, თუმცა უგულებელყო უფრო „უხეში“ მემები. ეს მიუთითებს იმაზე, რომ AI-ის მიკერძოება არ არის ადამიანური ქცევის პირდაპირი ასლი, არამედ მისი მოდერირებული ვერსია.
ექსპერიმენტი ადასტურებს, რომ LLM მოდელები, მიუხედავად მათი ტექნოლოგიური სირთულისა, მაინც ასახავენ იმ მონაცემთა ბაზას, რომელზეც არიან გაწვრთნილები — მათ შორის ჩვენს ფსიქოლოგიურ სისუსტეებსა და პრეფერენციებსაც.






დისკუსია
0 კომენტარი
ჯერ კომენტარი არ არის — იყავი პირველი.