Evo zašto vaš AI ima loš humor

Jeste li ikada zamolili AI modela da vam ispriča vic i dobili nešto bolno nesmiješno? Nešto poput:

Zašto programeri preferiraju tamni način rada? Jer svjetlost privlači bube!

Prijelomna. Uistinu.

Češće nego ne, te takozvane šale koje generira AI su čudne i krajnje predvidljive. razlog? To je stroj! Oni nemaju ljudski kontekst - sve što vidi su obrasci u podacima na kojima su obučavani, a kada ih zamolimo da ispričaju vic, spajaju riječi na temelju vjerojatnosti, a ne stvarne duhovitosti ili komičnog vremena.

Ovo nije raketna znanost za nekoga tko radi s umjetnom inteligencijom, ali zanimljivo je vidjeti što je čini takvom kakva jest . S tim razumijevanjem, mogli biste također shvatiti kako "tražiti" AI modele za bolje šale .

AI “uči” kako šala izgleda

AI model (recimo, GPT ili bot za pričanje viceva) ne rađa se sa smislom za humor. Umjesto toga, uči iz tisuća primjera šala izvučenih iz knjiga, web stranica i razgovora. Ali umjesto da razumije humor kao mi, on prepoznaje statističke obrasce.

Evo previše pojednostavljenog pogleda na to kako AI model može obraditi strukture šala (potpuno drugačiji kod, samo za vaše razumijevanje):

 import random setup = ["Why did the chicken cross the road?", "What do you get when you mix AI with a comedian?", "Why don't programmers like nature?"] punchline = ["To get to the other side!", "A neural network with bad timing!", "Too many bugs."] print(random.choice(setup) + " " + random.choice(punchline)) # NOTE: This is oversimplified for easier understanding. # Real AI models don't just randomly select from pre-written jokes. # They use neural networks with billions of parameters to predict # the most likely next words based on patterns in their training data.

Vidite problem? Prepoznaje obrazac šale: prvo dolazi namještaljka, a drugo poentarije; ne razumije zašto je šala smiješna.

AI predviđa sljedeće riječi, a ne one najsmješnije

Rezultati modela umjetne inteligencije, bili duhoviti ili ne, isključivo rade na statističkoj vjerojatnosti . Veliki jezični modeli poput GPT-a često rade tako da predviđaju statistički najvjerojatnije sljedeće riječi. To je sjajno za automatsko dovršavanje i generiranje osnovnog teksta, ali užasno za izvorni humor.

Na primjer, ako AI generira postavku: "Zašto je kokoš prešla cestu?"

Predviđa uobičajene odgovore za punchline. Budući da je "preći na drugu stranu" statistički najvjerojatniji odgovor, često će to generirati— iako je najmanje smiješno.

 from collections import Counter jokes_dataset = ["To get to the other side!", "Because it was programmed to!", "To escape the AI overlords!"] probabilities = Counter(jokes_dataset) # chooses the most frequent joke print(probabilities.most_common(1)[0][0])

Zato su stvarno predvidljivi i ponavljaju se.

AI nema konteksta i znanja o svijetu

Humor je, za razliku od uobičajenog stvaranja teksta, duboko povezan s emocijama, ljudskim iskustvima i kulturama. Nažalost, to su upravo stvari koje AI u osnovi ne shvaća. Čak i s modelima obučenim na golemim količinama podataka, umjetna inteligencija ima problema kada je u pitanju:

• Sarkazam: "O super, još jedna šala koju je stvorila umjetna inteligencija!"
• Igra riječi i igre riječi: "AI ulazi u bar... i pada na Turingovom testu."
• Društvena svijest: "Zašto je umjetna inteligencija išla na terapiju? Zato što nije mogla obraditi svoje osjećaje."

Iako AI može prepoznati uobičajene formate šala, ne razumije zašto je nešto smiješno. Kao posljedica toga, previše se trude biti duhoviti.

 attempts = ["I'm hilarious, trust me!", "Why did the algorithm break up? It lost its spark!", "What's an AI's favorite drink? Java."] print(random.choice(attempts))

I opet, koga kriviti? To su strojevi uvježbani na ne tako zakonito dobivenim podacima. Posljednje što bi inženjeri umjetne inteligencije željeli da se dogodi je da budu tuženi za obuku modela umjetne inteligencije na podacima dobivenim od stand-up komičara.

Popravljanje AI-ovog humora

Da biste dobili bolje šale od umjetne inteligencije, morate biti konkretni. Recite mu stil koji želite (možda poput mračnog humora Louisa CK-a ili sarkazma Chandlera Binga), postavite scenu i dajte mu do znanja kakvu vrstu humora tražite. Ne bi bilo 50 puta bolje, ali barem ne bi bilo tako jednostavno i krut.

To će umjetnoj inteligenciji dati okvir unutar kojeg može raditi. Jer upravo sada, bez konteksta i razumijevanja ljudskih emocija, sve što može učiniti je pogoditi poentu - obično na najpredvidljiviji, robotski mogući način.

To je samo 700 riječi, nije potreban sažetak. Vidimo se sljedeći put!