Vytváření digitálních verzí jednotlivců, které odrážejí jejich myšlenkové vzorce a názory, se stává realitou díky technologii Hluboká reflexe. V rozhovoru pro podcast Canaltech Giovanni Laporta, spoluzakladatel a výzkumník ze společnosti Vortice.ai, uvedl, že tato brazilská technologie umožňuje vytvářet „digitální odrazy“, umělé inteligence trénované na základě obsahu jedné osoby, jako jsou tvůrci obsahu, učitelé nebo umělci.
Rozdíl od velkých technologických společností
Tato přístup se liší od cesty, kterou zvolily velké technologické společnosti, které masivně investují do vývoje Velkých jazykových modelů (LLMs), jako jsou ChatGPT nebo Gemini — generativní datové modely pro všeobecné účely. Laporta naznačuje, že Hluboká reflexe jde opačnou cestou, neboť se zaměřuje na Malé jazykové modely (SLMs), což jsou malé modely trénované tak, aby měly specifické znalosti pro konkrétní situaci.
„Místo abych trénoval velký model, který ví všechno na světě, já trénuji malé modely a každý malý model má specifické znalosti,“ uvedl Giovanni Laporta.
Důraz na specifikaci a humanizaci
Motivací pro vývoj této technologie je schopnost pracovat s extrémně specifickým obsahem. Cílem je napodobit vědomí jednotlivce tím, že se zachytí to, co daná osoba myslí, říká a jaké má názory, a emuluje se jedinečné digitální vědomí.
Laporta podrobně popisuje, že klíčový rozdíl spočívá v personalizovaném přístupu. „Dnes lidé nechtějí obecné odpovědi. Chtějí odpověď od konkrétního jednotlivce; chtějí vědět, jak ten daný jednotlivec přemýšlí,“ vysvětluje.
Potenciální aplikace a přínosy
Hluboká reflexe může být aplikována na jakýkoliv obor a aktuálně ji přímo využívají tvůrci obsahu, což umožňuje publiku interagovat s digitálním odrazem pomocí stejných slov a žargonu jako v originále. Například v kontextu vzdělávání má student, který interaguje s AI konkrétního učitele, pocit, že má hodinu právě s tímto učitelem, protože AI se učí z textu, audia, videa a obrazů a dokáže replikovat rytmus a způsob mluvení.
Proces tréninku je považován za rychlý, jelikož objem dat tvůrce obsahu je malý v porovnání s gigabajty potřebnými pro LLM.
Rizika a výzvy
Pokud jde o rizika, výzkumník se zabývál výzvou zneužití, jako jsou deepfakes a ztráta sledovatelnosti autorských práv. Laporta upozorňuje, že rychlý pokrok generativní AI vyvolává složité otázky ohledně platnosti audiosouborů a videí jako důkazů ve vyšetřování, což je výzva, s níž se musí společnost přizpůsobit. Nicméně zdůrazňuje dvojí povahu interakce: „Učíme se používat umělou inteligenci, učíme se, jak pracovat s podněty a umělá inteligence se učí s námi.“
Pro více informací o Hluboké reflexi, modelech AI a budoucnosti digitální přítomnosti si poslechněte celý díl podcastu Canaltech.
