Česa je umetna inteligenca zmožna in kje vse lahko nadomesti človeka, se danes spreminja iz meseca v mesec. V praksi se pogosto pokaže, da nikakor ni nujno, da bo naše delo zaradi njene pomoči lažje, bo pa marsikaj potekalo drugače.

Tehnološka podjetja z veliko hitrostjo razvijajo nove, še bolj zmogljive sisteme – temeljne modele, ki naj bi bili kos še bolj zahtevnim nalogam. Zato je skoraj nemogoče napovedati, česa bo UI zmožna čez leto ali dve, niti kje se bodo pojavile največje težave.

Se bomo ljudje polenili in razmišljali vse manj? Ali pa bomo lahko z njeno pomočjo razmišljali bolje in odkrili marsikaj novega? V zaključni epizodi podkasta UI faktor razmišljamo o nekaterih možnostih, ki se že danes nakazujejo.

ChatGPT lahko uporabimo na številne koristne načine, omogoča pa tudi najrazličnejše zlorabe. Ker je sodobna umetna inteligenca izredno zmogljivo orodje, omogoča tudi zelo napredne oblike zlorab.

Njihovo osupljivo zmožnost pisanja besedil, posnemanja konkretnih slogov pisanja, generiranja slik in posnetkov ter posnemanja realnih človeških glasov je mogoče načrtno zlorabiti za različne prevare ali ciljano nadlegovanje konkretnih ljudi ali skupin. Zelo negativne učinke lahko ima že sama orjaška množica umetno ustvarjenih vsebin.

Kje vse že danes se kažejo možne težave in kaj se obeta v bližnji prihodnosti ob nenehnem izboljševanju teh orodij, preverjamo v tokratni epizodi.

V seriji o umetni inteligenci za mlade UI faktor nam z odgovori pomagata strokovnjaka za umetno inteligenco Blaž Zupan in Janez Demšar s fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani.

Da pride umetna inteligenca prav pri najrazličnejših šolskih nalogah, vemo že (skoraj) vsi. A če je ChatGPT lahko v veliko pomoč, je lahko tudi vir težav. Pa ne samo zato, ker učitelji opazijo, da vam je napisal domačo nalogo, ki bi jo morali sami. Saj veste, ChatGPT si včasih kaj kar izmisli, to pa naredi tako prepričljivo, da mu preprosto nasedemo. Zakaj si torej Chat izmišljuje? In kako se pravzaprav pametno uporablja pametna orodja? V seriji o umetni inteligenci za mlade UI faktor nam z odgovori pomagata strokovnjaka za umetno inteligenco Blaž Zupan in Janez Demšar s fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani.

Da so ChatGPT in podobne aplikacije sodobne umetne inteligence izredno praktične pri šolskem delu in še kje, ste mladi odkrili izjemno hitro. Če UI odgovori bolje in hitreje od googla, ni več veliko razlogov za klasično brskanje po spletu. Ali pač?

Tokratna epizoda podkasta o umetni inteligenci za mlade UI faktor prinaša pestre in tudi zabavne izkušnje osnovnošolcev in dijakov ob uporabi Chata. Kje res pride prav in kdaj mu preprosto ne gre zaupati? Zakaj je fino preverjati, kar nam pove, in zakaj tega v praksi ne počnemo preveč pogosto?

Pravzaprav je čudno, da jih ni še več. Fotografije in celo posnetki, ki jih ustvarja danes umetna inteligenca, so lahko namreč že kar preveč realistični. No, to seveda ne velja vedno. Večinoma kar hitro vidimo, da gre za umetno generirane slike, imajo skoraj značilen »UI slog« in na spletu jih je vse več. A realistične slike in posnetki niso več nobena redkost. Se pa na njih lahko znajdejo tudi nenavadne napake.

Umetna inteligenca ima lahko težave z zenicami in številom prstov, kakšen del telesa se znajde na napačnem mestu in še zlasti na ozadju slike so pogosto prisotni nesmiselni predmeti. Tovrstne nenavadne napake so posledica samega delovanja umetne inteligence. Kako torej nastajajo te slike, sta v tokratni epizodi podkasta UI faktor, pojasnila Janez Demšar in Blaž Zupan s fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani.

Ljudje lahko takoj ugotovimo, kaj je na fotografiji, ampak le malo nas ima talent in znanje, da lahko narišemo res dobro sliko.

Pri umetni inteligenci je to precej drugače. Zelo dolgo je trajalo, da so jo sploh naučili prepoznati, kaj je na sliki. Ampak ko je to enkrat uspelo, se je v nekaj letih naučila narisati, kar koli ji naročimo. Včasih celo tako prepričljivo, da sploh ne opazimo več, da si je osebo na fotografiji izmislila umetna inteligenca.

Kako se je UI naučila gledati in kako pravzaprav vidi, pojasnjujeta prof. Janez Demšar in prof. Blaž Zupan s fakultete za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani.

Navdih za umetno inteligenco je človeška inteligenca, navdih za danes najzmogljivejše modele umetne inteligence pa se skriva v zgradbi človeških možganov. Umetne nevronske mreže in še zlasti globoke nevronske mreže so pristop v strojnem učenju, ki se je do zdaj izkazal kot daleč najučinkovitejši. Na njih temeljijo tako ChatGPT kot generatorji slik. Skrajni čas, da preverimo, kako se umetni nevroni v nevronski mreži učijo.

Ob besedi algoritem hitro pomislimo na družbena omrežja. Da so algoritmi tisti, ki nam priporočajo različne vsebine na Tiktoku, Instagramu ali Youtubu, izpostavijo tudi mladi v tokratnem podkastu. To sicer drži, je pa le del zgodbe.

Algoritmov je veliko različnih vrst. Če nas družbena omrežja tako uspešno zasipavajo z vsebinami, ki nas priklenejo na zaslone, to niti ni v prvi vrsti zasluga priporočilnih algoritmov kot takih, ampak je trik nekje drugje. Kje, v tretji epizodi podkasta UI faktor pojasnita Janez Demšar in Blaž Zupan, prav tako pa tudi to, zakaj ponudijo tudi marsikaj, česar sploh nočemo videti.

Umetna inteligenca je danes kos marsičemu, za kar smo mislili, da zmore samo človek. Že dolgo je ne moremo več premagati v igri šaha, zdaj pa nam v treh sekundah napiše še esej in se z nami pogovarja o skoraj čemerkoli. Kar težko je verjeti, da je vse to mogoče, če pa umetna inteligenca samo računa naslednjo najverjetnejšo besedo, kot smo izvedeli v prvi epizodi UI faktorja. Od kod se torej vzame ta inteligenca strojev? Tokrat Janez Demšar in Blaž Zupan s fakultete za računalništvo in informatiko razložita prav to.

Danes se je že skoraj lažje pogovarjati s ChatGPT-jem kot z drugimi ljudmi. Vedno ima čas in skoraj o vsem nekaj ve. Mladi ste že odkrili, da je lahko super pomoč. V nekaj sekundah odgovori na vsako vprašanje ali spiše esej. Ampak kako je pravzaprav vse to mogoče?