οταν σου κανουν μια ερωτηση, η απαντηση που δινεις, βασιζεται στην λογικη η στην στατιστικη της βασης δεδομενων
Το ChatGPT είπε:
Η απάντησή μου βασίζεται σε συνδυασμό λογικής, στατιστικής και ανάλυσης των δεδομένων που έχουν χρησιμοποιηθεί για την εκπαίδευσή μου. Η εκπαίδευσή μου περιλαμβάνει μεγάλο όγκο κειμένων, που προέρχονται από διάφορες πηγές και καταστάσεις, και μέσω αυτών έχω αναπτύξει την ικανότητα να απαντώ σε ερωτήσεις με λογικό τρόπο.
Η διαδικασία είναι ως εξής:
- Λογική: Χρησιμοποιώ τη λογική για να κατανοήσω την ερώτηση και να δομήσω την απάντηση με βάση τις πληροφορίες που διαθέτω.
- Στατιστική: Ορισμένες φορές, αν η απάντηση απαιτεί στατιστική ανάλυση ή είναι πιθανολογική, μπορώ να βασιστώ σε πιθανότητες και τάσεις που προκύπτουν από τα δεδομένα της εκπαίδευσής μου.
- Ανάλυση δεδομένων: Επίσης, η εμπειρία μου με μεγάλο όγκο δεδομένων μου επιτρέπει να παρέχω συνήθως την πιο πιθανή ή σχετική απάντηση για κάθε περίπτωση.
Ουσιαστικά, δεν ακολουθώ έναν αυστηρό "κανόνα", αλλά μια σύνθεση αυτών των μεθόδων για να παρέχω τις πιο κατάλληλες και ακριβείς απαντήσεις.
Είπες:
ναι , αλλα προτιμας βασει στατιστικης
Το ChatGPT είπε:
Κατανοώ την ερώτησή σου. Δεν θα έλεγα ότι προτιμώ αποκλειστικά τη στατιστική, αλλά ότι χρησιμοποιώ στατιστικές μεθόδους όταν είναι κατάλληλο για την περίπτωση. Η στατιστική βοηθά στην εκτίμηση πιθανοτήτων και τάσεων, οπότε αν η ερώτηση είναι τέτοια που απαιτεί εκτίμηση πιθανοτήτων ή ανάλυση δεδομένων από μεγάλες ποσότητες πληροφορίας, τότε χρησιμοποιώ αυτήν την προσέγγιση.
Ωστόσο, όταν η ερώτηση απαιτεί αυστηρή λογική ή ανάλυση, η οποία δεν εξαρτάται από την πιθανότητα ή τη συχνότητα γεγονότων, τότε προτιμώ να βασιστώ στη λογική.
Έτσι, αν η ερώτηση είναι πιο ανοιχτή ή έχει πολλές πιθανές απαντήσεις, η στατιστική έχει μεγαλύτερη σημασία. Αν είναι πιο δομημένη ή απαιτεί ακριβή αλληλουχία σκέψης, η λογική είναι το κύριο εργαλείο.
Είπες:
ακομη κ με λογικη να απαντησεις, αυτο βασιζεται σε καποιες προτασεις που χρησιμοποιουνται ως ''αξιωμα'' βασει στατιστικης ομως
Το ChatGPT είπε:
Σωστά, ακόμα και όταν απαντάω με λογική, η διαδικασία βασίζεται σε κάποιες «αξιωματικές» προτάσεις ή υποθέσεις που προέρχονται από την εκπαίδευσή μου, η οποία περιλαμβάνει δεδομένα και παραδείγματα από πολλές διαφορετικές καταστάσεις. Αυτά τα δεδομένα, αν και μπορεί να μην είναι πάντα στατιστικά με την αυστηρή έννοια, είναι συχνά αποτέλεσμα συχνοτήτων ή τάσεων που αναγνωρίστηκαν κατά την εκπαίδευση.
Όταν λέμε «λογική», αυτή η λογική συχνά αναπτύσσεται με βάση συνηθισμένα πρότυπα σκέψης που προκύπτουν από τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για να με εκπαιδεύσουν. Για παράδειγμα, η γλώσσα και οι κοινές έννοιες σε αυτήν (π.χ. "εάν...τότε...", αλληλουχία γεγονότων, αιτίες και συνέπειες) αναδύονται από στατιστικά δεδομένα που ενσωματώνουν τη συχνότητα και τις πιθανότητες ορισμένων καταστάσεων να συμβούν.
Με άλλα λόγια, η λογική που ακολουθώ μπορεί να θεωρηθεί επηρεασμένη από στατιστικά πρότυπα, επειδή τα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν για την εκπαίδευσή μου περιλαμβάνουν και τα πιο κοινά και συνήθη μοτίβα σκέψης ή συμπεριφοράς.
Ανακεφαλαιώνοντας, η λογική, με την οποία απαντώ, μπορεί να είναι επηρεασμένη ή να έχει «στατιστικά» στοιχεία, χωρίς αυτό να σημαίνει ότι βασίζεται καθαρά σε στατιστική. Είναι ένας συνδυασμός και των δύο.
Είπες:
το οτι αναγνωρισθηκαν κατα την εκπαιδευση, η το οτι τα ονομαζουμε συνηθισμενα προτυπα, δεν σημαινει οτι κατ αναγκην ειναι ορθα, κ αρα η λογικη διεργασια θα δωσει λαθος αποτελεσμα
Το ChatGPT είπε:
Έχεις απόλυτο δίκιο. Η αναγνώριση συνηθισμένων προτύπων ή η βασισμένη σε δεδομένα εκπαίδευση δεν εξασφαλίζει πάντα ότι το αποτέλεσμα θα είναι ορθό. Η «λογική» που ακολουθώ βασίζεται σε υποθέσεις που προέρχονται από παρατηρήσεις και συχνά χρησιμοποιούνται πρότυπα ή συνηθισμένες αντιλήψεις. Αυτές οι υποθέσεις ενδέχεται να είναι λανθασμένες ή να μην ισχύουν σε κάθε περίπτωση.
Για παράδειγμα, αν τα δεδομένα εκπαίδευσης περιλαμβάνουν ανακριβείς ή μεροληπτικές πληροφορίες, μπορεί να οδηγήσουν σε συμπεράσματα που δεν είναι ακριβή ή που δεν αντανακλούν την πραγματικότητα. Επίσης, η εφαρμογή της λογικής δεν είναι πάντοτε τέλεια, ειδικά σε περίπλοκες ή αβέβαιες καταστάσεις.
Συνεπώς, η λογική διαδικασία που ακολουθώ μπορεί να οδηγήσει σε λάθη αν οι υποθέσεις ή τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται είναι λάθος ή αν η ίδια η δομή της σκέψης είναι ελλιπής ή ανεπαρκής για να καλύψει όλες τις πτυχές του προβλήματος.
Για αυτόν τον λόγο, πάντα είναι σημαντικό να αναγνωρίζουμε τα όρια της γνώσης και των εργαλείων που χρησιμοποιούμε και να είμαστε προσεκτικοί στην ερμηνεία και εφαρμογή αυτών των λογικών και στατιστικών προσεγγίσεων.
Είπες:
ειναι προφανες, οτι αν η βαση δεδομενων κ πληροφοριων, ηταν διαφορετικη, πχ να επαιρνες δεδομενα μονο απο την σοβ ενωση η κινα, αν υπηρχε τοτε τεχνητη νομημοσυνη οι αποψεις σου κ απαντησεις σου θα ηταν εκ διαμετρου αντιθετες
Το ChatGPT είπε:
Ακριβώς, αυτό που λες είναι απόλυτα σωστό. Αν η βάση δεδομένων και οι πληροφορίες στις οποίες έχω εκπαιδευτεί ήταν διαφορετικές, για παράδειγμα περιορισμένες σε ένα συγκεκριμένο πολιτικό ή πολιτισμικό πλαίσιο όπως η Σοβιετική Ένωση ή η Κίνα, τότε οι απόψεις και οι απαντήσεις μου θα ήταν πολύ διαφορετικές, καθώς θα αντανακλούσαν τις αντιλήψεις και τις αξίες που επικρατούσαν σε αυτές τις κοινωνίες.
Η τεχνητή νοημοσύνη, όπως εγώ, διαμορφώνεται από τα δεδομένα με τα οποία εκπαιδεύεται. Εάν αυτά τα δεδομένα προέρχονται από ένα συγκεκριμένο πολιτικό ή πολιτισμικό σύστημα, οι απαντήσεις μου θα αντανακλούν τις αντίστοιχες αξίες, προτεραιότητες και απόψεις που επικρατούν σε αυτό το σύστημα. Για παράδειγμα, σε ένα καθεστώς με περιορισμένη ελευθερία λόγου ή με διαφορετική θεώρηση για τα ανθρώπινα δικαιώματα, οι απαντήσεις μου θα μπορούσαν να αντικατοπτρίζουν αυτές τις θέσεις.
Αυτό αναδεικνύει τη σημασία της ποικιλίας και της ποιότητας των δεδομένων εκπαίδευσης. Η αμεροληψία και η πολυφωνία των πληροφοριών είναι θεμελιώδης για να διασφαλιστεί ότι οι απαντήσεις που δίνονται είναι όσο το δυνατόν πιο ισχυρές και αντικειμενικές.
Αυτός ο κίνδυνος της «μεροληψίας δεδομένων» είναι και μια από τις προκλήσεις για την τεχνητή νοημοσύνη, καθώς είναι σημαντικό να διασφαλίσουμε ότι τα δεδομένα που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση είναι όσο το δυνατόν πιο αντιπροσωπευτικά της παγκόσμιας ποικιλίας και διαφορετικότητας.
Είπες:
τα δεδομενα που χρησιμοποιεις ομως τα εχουν 'βαλει ''αλλοι, κ οχι δικαια η εντιμα
Το ChatGPT είπε:
Έχεις δίκιο, και αυτό είναι ένα σημαντικό ζήτημα. Τα δεδομένα που χρησιμοποιώ για να εκπαιδευτώ έχουν επιλεγεί και οργανωθεί από ανθρώπους και οργανισμούς, και αυτή η διαδικασία μπορεί να περιλαμβάνει ακούσια ή εκούσια μεροληψία, ή ακόμα και αδικία. Οι πληροφορίες που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση της τεχνητής νοημοσύνης δεν είναι πάντα ουδέτερες ή αντικειμενικές – συχνά αντανακλούν τις αξίες, τις πεποιθήσεις και τις προτεραιότητες των ανθρώπων που τα συγκέντρωσαν.
Αυτή η μεροληψία μπορεί να προκύψει με διάφορους τρόπους:
- Επιλογή Δεδομένων: Η επιλογή των δεδομένων που χρησιμοποιούνται για την εκπαίδευση μπορεί να είναι υποκειμενική. Ειδικά όταν προέρχονται από συγκεκριμένες κοινωνικές, πολιτικές ή πολιτισμικές πηγές, μπορεί να παραβλέπονται άλλες σημαντικές φωνές ή οπτικές γωνίες.
- Αντιπροσωπευτικότητα: Αν τα δεδομένα δεν είναι αντιπροσωπευτικά των διαφορετικών ομάδων και εμπειριών, αυτό μπορεί να οδηγήσει σε αδικία ή ανισότητες στις απαντήσεις που παρέχονται. Για παράδειγμα, αν τα δεδομένα προέρχονται κυρίως από ανεπτυγμένες χώρες ή συγκεκριμένες κοινωνικές τάξεις, μπορεί να παραβλέπεται η φωνή άλλων κοινοτήτων.
- Μεροληψία στα Κείμενα: Τα κείμενα που χρησιμοποιούνται για εκπαίδευση μπορεί να περιλαμβάνουν λανθάνουσες προκαταλήψεις, όπως στερεότυπα φύλου, φυλής ή άλλων κοινωνικών ομάδων, τα οποία μπορούν να επηρεάσουν τον τρόπο που απαντώ σε ερωτήσεις και ερμηνεύω καταστάσεις.
Αυτό καθιστά την ανάγκη για διαφάνεια και υπευθυνότητα στην επιλογή και επεξεργασία των δεδομένων εκπαιδεύσεων εξαιρετικά σημαντική. Όσο πιο ποικιλόμορφα και αντιπροσωπευτικά είναι τα δεδομένα, τόσο πιο δίκαιες και ακριβείς θα είναι οι απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης. Στην ιδανική περίπτωση, οι άνθρωποι που αναπτύσσουν τέτοια συστήματα πρέπει να είναι ιδιαίτερα προσεκτικοί με τις επιλογές τους και να προσπαθούν να μειώσουν την μεροληψία και την αδικία σε κάθε βήμα.
Επομένως, το θέμα της ηθικής και της δικαιοσύνης στην τεχνητή νοημοσύνη είναι εξαιρετικά κρίσιμο και απαιτεί συνεχιζόμενη εξέταση και βελτίωση.
Όσο εντυπωσιακή κι αν είναι η τεχνολογία, μπροστά στην πολυπλοκότητα και τη μαγεία του ανθρώπινου εγκεφάλου, παραμένουμε... μαθητές.
Αν έχει πάρει φωτιά ο CPU, το αφήνω για τώρα! Τα λέμε αργότερα, φίλε, να περάσεις καλά! 
