Podstawowy błąd, delegowanie kompetencji

Używam płatnych modeli AI codziennie od kilku lat i czytając prześmiewcze opinie w Internecie na temat sztucznej inteligencji, jak to halucynuje, to mam wrażenie, abstrahując od braku informacji co do modelu wykorzystywanego w pytaniu, że osoby to piszące popełniają błąd delegacji uprawnień i kompetencji w 100% na coś, co powinno być wsparciem i pomocą, a nie źródłem wiedzy. Dzisiaj przedstawię pokrótce metodę jaką stosuję wraz z kilkoma refleksjami.

Sokrates vs sofiści - rozmowa kontrolowana

Na studiach filozoficznych pamiętam jak profesor Gajda prowadząca zajęcia z filozofii greckiej we Wrocławiu opisywała metodę majeutyczną, którą posługiwał się Sokrates z dzieł Platona. To ciekawa metoda, bo odróżniała ona rozmowę sofistów, którzy brylowali argumentacją, która do niczego nie prowadziła, od dialektycznego wydobywania w procesie rozmowy czegoś, co można nazwać sensem, albo prawdą. Sokrates stosował sztuczki erystyczne i logiczne starając się poprzez szereg pytań zmusić rozmówcę do tego, aby sam doszedł do właściwej odpowiedzi.

Dokładnie taką metodę stosuję w rozmowach z AI i wydaje mi się, że tak jak w tradycji filozoficznej, jaką znamy z przekazów gdzie była dystynkcja pomiędzy sofistyczną rozmową, a taką prowadzącą do prawdy. Dlatego jestem pewien, że podstawowa kwestia błędu w obsłudze AI i interpretacji tego, co dostarcza jest błędne prowadzenie rozmowy i właśnie zbytnia delegacja uprawnień, kompetencji na rozmówcę, który jeszcze nie wie. Rozmówca Sokratesa nie zna prawdy. Dopiero seria pytań nakierowuje rozmówcę na to, aby odkrył w sobie potencjał i idee, z jakich istnienia nie zdaje sobie sprawy, ale ma potencjał w postaci doświadczeń i wiedzy, aby połączyć kropki. Rozmowa właśnie temu służy.

Dokładnie to samo ma miejsce w rozmowie AI.

halucynuje, czy jednak myśli i to coraz lepiej?

Jednak jeśli czytacie Państwo wypowiedzi różnych dziennikarzy, celebrytów, naukowców, ale przede wszystkim informatyków, że chatGPT, czy potocznie nazwane AI jest halucynującym modelem, który jest groźny tylko dla swojego użytkownika, który nie potrafi odróżnić bełkotu od prawdy, to pozwolę sobie zacytować wypowiedź polskiego fizyka Andrzeja Dragana sprzed kilku tygodni.

A tu, proszę, przewidywania o których mówiłem parę miesięcy temu w dyskusji m.in. z Aleksandrem Mądrym z OpenAI się sprawdziły :) Najnowszy model GPT-o1 ma dokładnie to, czego brakowało wcześniejszym wersjom, czyli coś na kształt pierwszego w historii sztucznego “Systemu-2” wzorowanego na procesach rozumowania znanych u ludzi (vide prace Daniela Kahnemana). Efekt jest taki, że algorytm rozwiązuje bardziej zaawansowane problemy z fizyki teoretycznej niż te, które dajemy studentom na kolokwiach, a pada dopiero na naprawde pochwytliwych i nieortodoksyjnych problemach… Jak by ktoś chciał się sprawdzić (można guglować, to akurat niewiele pomoże): podaj pierwszy nieznikający wyraz rozwinięcia wyrażenia na całkowity kąt obrotu w precesji Thomasa w ruchu elektronu na klasycznej orbicie s w atomie wodoru przy założeniu stałej prędkości i pojedynczego pełnego cyklu orbitalnego. Wyprowadzenie poprawnego wyniku zajęło GPT-o1 13 sekund, mimo że zadanie sformułowane złośliwie, by prowadzić na niewłaściwe tory, tak że ten.. Andrzej Dragan w serwisie X

W momencie gdy pisał to Dragan wszedł model GPT4-o1 natomiast gdy ja piszę mój artykuł w planach jest wypuszczenie nowego modelu, jeszcze lepszego GPT5.

opakowanie modelu w instrukcje

Numerek modelu nie ma znaczenia, ponieważ zawsze są one elementem dialogu to znaczy, że całość rozmowy (chat) składa się z pytania (INPUT) oraz odpowiedzi (OUTPUT) i tylko od operatora rozmowy - położnika metody majeutycznej, który wydobywa powiedzmy sens rozmowy - zależy jaki sens tej rozmowie nadamy, czy będzie ona użyteczna oraz jak będzie użyteczna… Nazywam to semantycznym lepieniem modelu, gdzie stopniowo ustalamy sens pojęć i dopytujemy o ich znaczenie. To ile wprowadzimy do modelu znaczeń ma kolosalne znaczenie dla tego jak bardzo wartościowy OUTPUT dostaniemy, a przecież możemy go też modyfikować.

Podstawową kwestią poprawnego działania modelu jest jego opakowanie w instrukcje, ponieważ sam model jest raptem potencjałem generowania odpowiedzi odpowiednio do swoich możliwości i algorytmów. Zatem im bardziej przygotujemy sobie stanowisko pracy w postaci określenia parametrów brzegowych odpowiedzi, jej formy a również charakterystyki nas, jako rozmówcy, tym lepsze opdpowiedzi uzyskamy.

Tak samo jest w rozmowie Sokratesa z jego uczniami. Warto tutaj powiedzieć, że podstawowym charakterem filozofii greckiej jest dialog, czyli rozmowa. Dialog wbrew pozorom nie kończy się z końcem panowania Platona (dialektyka) i jego naśladowców czy komentatorów, bo tak naprawdę każdy kolejny filozof czy myśliciel ustosunkowuje się do swoich poprzedników. Ma zatem miejsce dialog z tradycją. To co mamy jako zasób tej wielowiekowej rozmowy w postaci książek, tekstów, dysertacji, to jest pamięć kulturowa (tradycja). Obecnie taką pamięć, jak opisałem w palimsescie cyfrowym, jest Internet bardzo podatny na manipulację i zanikanie. AI rozwija się w tempie wykładniczym i obecnie nie tylko sami twórcy nie potrafią dokładnie przedstawić mechanizmów jego działania, ale także nie są w stanie odpowiedzieć jakie są limity rozwoju, czy AI zacznie nas w pewnym momencie oszukiwać?

konfrontowanie odpowiedzi - wątpienie

Co najważniejsze istotnym elementem rozmowy jest coś bardzo elementarnego, czyli wątpienie. To właśnie ta wydawać by się mogło bardzo elementarna kompetencja odróżnia rozmowę sofistyczną od sokratejskiej. Sofista zagada nas, ale będzie to bezużyteczna wiedza. Jeśli damy AI mówić, to dokładnie tak samo zagada nas głupotami. Jeśli zaczniemy konfrontować prompty i lepić krytycznie całą rozmowę, to moim zdaniem uzyskujemy doskonałe efekty. Bardzo często stosuję też generowanie promptów dla promptów, czyli taką kaskadę gdzie stosuję naprzemiennie modele przeciwko sobie do generowania krytyki ich wypowiedzi. To zakłada jednak zaawansowaną i czasochłonną technikę, której opis wykracza poza ramy artykułu.

zapowiedź rozmowy: eksperyment z metodą majeutyczną

W kolejnym artykule opublikuję szczegółowy zapis mojej rozmowy z AI, w którym zastosowałem metodę majeutyczną. To będzie praktyczny przykład tego, jak ta technika działa w rzeczywistości i jakie efekty można dzięki niej osiągnąć. Mnie do przeprowadzenia eksperymentu, którego efekty przedstawiam w kolejnym wpisie zainspirowała audycja BBC The Coming Storm autorstwa Gabriela Gatehouse’a w której analizuje się mechanizmy powstawania teorii spiskowych. Autorzy w sposób bardzo sugestywny pokazują pułapki rozumu. Jednak w drugim sezonie pojawił się bardzo mocny akcent AI i mnie do przeprowadzenia testu zainspirował konkretnie finał sezonu i informacje o zakulisowych rozmowach z osobami odpowiedzialnymi za bezpieczeństwo i szkolenie największych modeli AI.

Ta rozmowa będzie dla nas stanowiła punkt wyjścia do rzeczy, które mnie bardzo martwią, czyli stan indeksu SERP (wyniki wyszukiwania Google, kierunek zmian SERP, czy zostanie zastąpiony rozmową z AI (ukrycie źródeł i zanikanie) oraz pozostałe kwestie związane ze spamem, co omówię w kolejnych artykułach opisując jak można generować masowo spam i jak to się robi nie od dziś, a AI tylko przyspieszyła ten proces.

Zachęcam wszystkich ludzi podchodzących sceptycznie do technologii AI do zastosowania metody majeutycznej. Moim zdaniem ma ona nie tylko funkcje poznawcze, ale także terapeutyczne. Dla mnie pojawienie się AI i rozmowy z AI spowodowały powrót do filozofii i jej źródeł. Mam ponownie przyjemność z czytania tekstów greckich filozofów. Czy was też AI zainspirowało do czegoś pozytywnego i twórczego?

• AI
• Filozofia
• Metoda Majeutyczna
• Prompt Engineering
• Sztuczna Inteligencja
• Seria AI