Как на самом деле работают приложения для повышения производительности искусственного интеллекта, такие как Beloga?

В то время как чат-боты общего назначения, такие как ChatGPT от OpenAI, находятся в центре первоначального потребительского ажиотажа в области ИИ, продукты ИИ с гораздо более конкретными приложениями начали распространяться. Самый большой бум, пожалуй, наблюдается в области программного обеспечения для повышения производительности: каждый день из трясины технологического финансового капитала появляются новые стартапы, предлагающие нам более оптимизированные и беспроблемные рабочие процессы. В конце концов, эффективность — один из самых популярных показателей на современном рабочем месте. Но законны ли обещания, данные приложениями для повышения производительности ИИ, или это высокотехнологичное «змеиное масло»? Чтобы ответить на этот вопрос, нам нужно посмотреть, как они работают.

Инструменты повышения производительности ИИ принимают множество различных форм, одна из наиболее популярных из которых проявляется в таких продуктах, как Beloga, которые агрегируют относительно небольшие объемы вводимых пользователем данных, касающихся вашего человека или бизнеса, и используют их для предоставления аналитической информации или выполнения задач. Эти приложения, возможно, не являются звездами мира искусственного интеллекта, но в краткосрочной перспективе у них может быть более конкретное применение по сравнению с чат-ботами общего назначения. Новейшие приложения для повышения производительности на базе искусственного интеллекта не только предназначены для организации ваших личных данных, но и могут быть разработаны с учетом этих конкретных целей. Итак, вот как работают такие продукты, как «Белога», и чем они могут вам помочь.

По своей сути Beloga и другие подобные приложения для повышения производительности на основе искусственного интеллекта похожи на традиционное приложение для ноутбука, но с добавлением языковой модели искусственного интеллекта. Они используют ту же базовую технологию, что и крупномасштабные продукты искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, для сканирования различных данных и использования их для ответа на вопросы. Beloga, в частности, похожа на NotebookLM от Google, генерирующий подкасты. Вместо того, чтобы отвечать на подсказки из базы знаний почти каждого письменного текста на Земле, Beloga и NotebookLM позволяют пользователям управлять своими собственными наборами данных. Например, если вы исследователь, изучающий астероиды, у вас может быть большое количество электронных таблиц с информацией о траекториях, других документов, включая физику, и так далее. Вы можете ввести все эти данные в одну из этих программ, а затем попросить ИИ выполнить такие действия, как сравнение траекторий различных астероидов, чтобы увидеть, имеют ли они общие закономерности.

Другие приложения для повышения производительности работают аналогично. Например, одно приложение под названием Fabric можно подключить к вашим файлам в Dropbox, Evernote, Notion, Google Drive и т. д. Вместо использования для конкретных проектов, таких как Beloga или NotebookLM, Fabric представляет собой общий организационный инструмент, который может отслеживать файлы на основе подсказок на естественном языке. Несмотря на то, что функции приложения разные, оно использует ту же технологию генеративного искусственного интеллекта, что и вышеупомянутые исследовательские приложения. Думайте о ChatGPT или Gemini как о библиотекарях Библиотеки Конгресса, имеющих доступ к практически неограниченным объемам информации, тогда как приложения искусственного интеллекта для повышения личной продуктивности больше похожи на домашнюю библиотеку с вашей лично курируемой коллекцией текстов.

С ИИ существует довольно много проблем, и они привели к кошмарным сценариям с ИИ нынешнего поколения. В дополнение к феномену галлюцинации, когда ИИ дает сбой и кажется, что он создает что-то из воздуха, большие языковые модели склонны уходить от текущего разговора или даже полностью забывать, что они делают в середине разговора. беседа. Кроме того, благодаря их основной потребности в бесконечных объемах информации для обучения, они стали агрессивными векторами для сбора данных, поощряя худшие импульсы против конфиденциальности со стороны крупных технологий. Приложения для повышения производительности, такие как Beloga, Fabric, NotebookLM и т. д., потенциально могут решить некоторые из этих проблем, но в значительной степени не свободны от них.

Ничто не указывает на то, что эти приложения менее склонны к распространению лжи. Даже если они отвечают связно, они могут неправильно понимать информацию в своих наборах данных, поэтому лучше дважды проверить ответы, прежде чем использовать их. Белога, в частности, уверяет пользователей, что ее ИИ «проверяет точность», но если бы точность была 100%, компания решила бы самую пагубную проблему во всех исследованиях ИИ, что кажется маловероятным. Чем более конфиденциальна информация, которую вы импортируете в такую ​​программу, как «Белога», или чем важнее задача, для которой вы ее используете, тем более настоятельна необходимость обеспечения точности получаемых вами ответов. Это означает переделывание всей работы, которую он должен выполнить за вас, что требует времени и в конечном итоге снижает эффективность. Во-вторых, вы должны учитывать конфиденциальность данных. Некоторые инструменты повышения производительности ИИ имеют более надежную политику конфиденциальности, чем другие, но каждый раз, когда ваши данные обрабатываются за пределами устройства, они рискуют быть злоупотребленными или украдены.