Slo-Tech - Petindvajset vodilnih svetovnih matematikov, ki so tudi prejemniki prestižne Fieldsove medalje, je predstavilo izjavo o uporabi umetne inteligence v matematiki, k podpisu pa vabijo tudi druge matematike. V njej svarijo pred vplivom uporabe velikih jezikovnih modelov (LLM) za reševanje matematičnih problemov na prihodnji razvoj področja. V minulih mesecih so namreč LLM-ji prispevali rešitve nekaterih pomembnih problemov, katerih rešitve smo čakali desetletja. A ni vse zlato, kar se sveti.

Terry Tao, verjetno eden najslavnejših in najboljši matematikov sodobne dobe, je izjavo pospremil z daljšim zapisom na svojem blogu. Pojasnjuje, da je glavni problem močna neusklajenost ciljev podjetij, ki razvijajo LLM-je, in matematične skupnosti. V izjavi niso proti umetni inteligenci, saj lahko pospeši raziskovanje in razumevanje, opozarjajo pa na pasti. Glavna past se skriva v razvoju novih matematikov, ki bi svoj um mojstrili na reševanju problemov, ki jih bo sedaj premagala umetna...

Slo-Tech - Pred šestindvajsetimi leti je Clay Mathematics Institute of Cambridge sestavil seznam sedmih nerešenih problemov v matematiki, za katerih rešitev so razpisali visoke nagrade (Millennium Prize Problem). Doslej je bila rešena le Poincaréjeva domneva, ki jo je eruditski matematik Grigorij Pereljman dokazal leta 2002. Sedaj OpenAI trdi, da je njihov model umetne inteligence rešil še enega izmed teh problemov. Dokazal naj bi obstoj in gladkost rešitev Navier-Stokesovih enačb.

V minulih mesecih so različni modeli umetne inteligence rešili že več matematičnih problemov. Verjetno je najbolj znan primer, ko je ljubiteljski matematik pognal ChatGPT Pro in mu naročil, naj reši enega izmed Erdősovih problemov. Poldrugo uro kasneje se je to tudi zgodilo. Najnovejši dosežek pa je še bistveno pomembnejši, ker gre za skoraj stoletje star problem z velikim pomenom. OpenAI je pojasnil, da je 10.000 agentov dobrih 88 ur mlelo problem, nato pa ga strlo.

Ali je rešitev pravilna, matematična skupnost...

Slo-Tech - Angleška Wikipedia je sprejela uradno stališče, s katerim prepoveduje uporabo generativne umetne inteligence za ustvarjanje vsebin na strani. Pisanje ali večje popravljanje in izboljševanje člankov z modeli umetne inteligence ni dovoljeno, ker krši eno osnovnih načel spletne enciklopedije. Le v nekaterih primerih bo omejena uporaba LLM-jev dovoljena.

Uredniki bodo lahko z LLM-ji popravljali lastno besedilo, če ga bodo na to še temeljito prebrali in potrdili pristnost. Enako bo veljalo za prevode besedil, a mora urednik tekoče govoriti oba jezika in na koncu preveriti prevod še sam.

Wikipedia pa ni ena sama, temveč gre za zbirko skupnosti okoli vsakega jezika posebej. Zapisano velja za prispevke v angleščini. V španski verziji so na primer LLM-je popolnoma prepovedali, dovoljeni niso niti za prevajanje. Wikipedijin administrator Chaotic Enby je dejal, da se tako borijo proti vsesplošnemu slabšanju kakovosti (enshittification) in pritisku ponudnikov umetne inteligence. Ker pa...

Slo-Tech - Veliki jezikovni modeli, ki so se pojavili v zadnjih letih, so po eni strani močno napredovali in ustvarjajo skorajda človeška besedila, po drugi strani pa so vplivali na besedišče, saj je pogostost uporabe posameznih besed drugačna kot pri naravnih govorcih. To je ena izmed značilnosti, ki jih moremo uporabiti za analizo njihove razširjenosti. Prav to so storili raziskovalci z Univerze Northwestern v Illinoisu in Univerze v Tübingenu v Nemčiji, ko so analizirali 15 milijonov povzetkov (abstract) biomedicinskih znanstvenih člankov iz baze PubMed, ki so nastali v letih 2010-2024. Lani je že 13,5 odstotka vsebin kazalo, da so pri njihovem nastanku avtorju v večji ali manjši meri uporabili velike jezikovne modele (LLM). V nekaterih vedah je ta delež dosegel 40 odstotkov. O raziskavi poročajo v reviji Science Advances.

Članek so ironično naslovili Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary, saj je prav beseda delve z razmahom LLM-jev...

Slo-Tech - Raziskovalca z MIT-a so preverjali, kako uporaba velikih jezikovnih modelov (LLM) vpliva na aktivnost možganov med pisanjem besedil. Preiskovance so razvrstili v tri skupine, in sicer z uporabo LLM za pisanje, uporabo klasičnih spletnih iskalnikov in brez uporabe LLM. Rezultati so pričakovani: uporaba LLM negativno vpliva na kognitivne sposobnosti, o čemer so pripravili rokopis na arXiv, ki obsega dobrih dvesto strani! Rokopis še ni recenziran.

V študiji so preiskovali 54 posameznikov, ki so jih razporedili v omenjene tri skupine. Nato so jih zamenjali, in sicer so uporabniki LLM morali začeti pisati sami, medtem ko so ljudje brez LLM te v nadaljevanju dobili na razpolago. Med poizkusom so merili možgansko aktivnost z EEG, ocenjevali kakovost esejev, analizirali eseje in na koncu še intervjuvali udeležence o njihovih občutkih.

Rezultati niso presenetili. Udeleženci, ki so uporabljali LLM, so se manj poistovetili s svojimi izdelki, niso jih občutili kot zares svoje, niso znali...

Slo-Tech - DeepMind je razvil že več orodij na osnovi umetne inteligence, ki so zmogla najrazličnejša opravila od igranja šaha do medicinske diagnostike. A praviloma niso uporabljala velikih jezikovnih modelov (LLM), ker so ti pri logično-matematičnih nalogah slabi. Njihov najnovejši dosežek pa združuje prav ta svetova, saj so z LLM-jem reševali matematične probleme, za katere pred tem rešitev nismo poznali. O dosežku pišejo v najnovejši številki revije Nature, prav tako so razkrili kodo.


Veliki jezikovni modeli se najbolje obnesejo, če jih sprašujemo reči, ki so zapisane v vhodnih podatkih za trening, pa še tedaj si lahko kaj izmislijo. DeepMind pa je razvil orodje FunSearch, ki se tem težavam sorazmerno uspešno izogiba. Gre za orodje, ki je namenjeno iskanju funkcij (od tod ime), kar ni prvi matematični otrok iz DeepMinda. Spomnimo, da je AlphaTensor iskal hitrejše načine množenja matrik, AlphaDev pa je izboljševal algoritme. Sedaj pa so razvili prvo orodje, ki za matematiko uporablja...