Могат ли големите езикови модели да решават логически загадки? За да разберат това, Фернандо Перез-Круз и Хюн Сонг Шин попитаха GPT-4. Шин, ръководител на изследванията в Банката за международни разплащания, представи загадката „Рожденият ден на Шерил“, в която Алберт и Бърнард трябва да отгатнат кога е рожденият ден на Шерил. Шерил им дава подсказки и след известно размишление и двамата могат да открият датата. Но това не беше истинският тест. Изследователите промениха имената и месеците в загадката и GPT-4 не успя да реши коректно модифицираната версия, въпреки че обясни великолепно оригиналната загадка.

Koeto pokazva, che GPT-4 makr da zvuchi logicheski i ubezhdavashto, v deistvitelnost chesto povtarya samo poznati otgovori bez naistina da razbira logikata. Tazi prividna blyasnŭk nosi risik, kogato stava duma za vazhni resheniya.

Един друг пример е проблемът на Монти Хол, при който кандидат трябва да избере между три врати, зад една от които има награда. Водещият отваря врата без награда и предлага на кандидата да промени избора си. Правилната стратегия е да се смени вратата, но когато Перес-Крус задава загадката с допълнителни усложнения, GPT-4 отново прави грешки, въпреки че обяснява основите правилно.

Тези примери илюстрират основен проблем: Големите езикови модели като GPT-4 са удивително добри в генерирането на правдоподобни, но неверни отговори. Те могат да изглеждат убедителни, дори когато грешат, което прави тяхното използване рисковано. Както подчертават Перес-Круз и Шин, един грешен езиков модел може да има фатални последици, ако бъде използван в важни процеси на вземане на решения.

Обучете се на този материал, когато трябва да преведете мнението на експерт в областта на технологията и изкуствения интелект от немски на български:

"Езиков модел, който изглежда толкова правилен, но всъщност е толкова погрешен, е опасно оръжие. Това е като да разчиташ на електронна таблица, която понякога забравя как се извършва умножение. Тези прозрения трябва да служат като предупреждение да се използват езиковите модели с внимание и техните отговори винаги да се поставят под съмнение.