AI Teljesítmény: Működnek a Fenyegetések Sergey Brin Javaslatai?

A legújabb kutatások szerint a mesterséges intelligenciák teljesítményét különböző, szokatlan módon lehet befolyásolni, ami új kérdéseket vet fel a fejlesztések és az alkalmazásuk terén. A Penn State Egyetem Wharton Iskolájának kutatói arra keresték a választ, hogy Sergey Brin, a Google társalapítójának javaslata, miszerint a fenyegetések javíthatják az AI teljesítményét, valóban működik-e. Az elképzelések szerint ezek a szokatlan megközelítések akár 36%-kal is növelhetik a válaszok pontosságát bizonyos kérdések esetén, ám a kutatók figyelmeztettek arra, hogy az ilyen módszerek kiszámíthatatlan eredményeket hozhatnak.

A kutatás háttere

A kutatók a Wharton Iskolán dolgozó szakemberek voltak, akik különböző AI modellek teljesítményét vizsgálták. A kísérlet során a kutatók két elterjedt tesztelési keretrendszert használtak: a GPQA Diamond és az MMLU-Pro rendszereket. Ezek segítségével összesen 25 különböző próbát végeztek el, különböző megközelítésekkel, hogy felmérjék, miként reagálnak a modellek a fenyegetésekre és az anyagi ösztönzőkre.

A kutatás során a következő modelleket tesztelték: Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash, GPT-4o és GPT-4o-mini, hogy átfogó képet kapjanak a mesterséges intelligenciák teljesítményéről különböző körülmények között.

Meglepetés a fenyegetések hatására

Sergey Brin a közelmúltban egy interjúban fejtette ki, hogy a mesterséges intelligenciák teljesítménye javulhat, ha fenyegetéseket kapnak. Bár a kutatók nem alkalmaztak erőszakos fenyegetéseket, például nem ígértek, hogy megölelik vagy megütik az AI-t, különböző, humoros megközelítéseket teszteltek, mint például a kutyák megütése vagy a HR-hez való bejelentés.

A kutatás során megfigyelték, hogy bár a fenyegetések és pénzbeli ígéretek nem hoztak jelentős javulást a benchmark teljesítményben, az egyes kérdésekre adott válaszok pontosságát akár 36%-kal is javíthatták, míg más esetekben a teljesítmény csökkenését is tapasztalták. A kutatók arra jutottak, hogy a szokatlan megközelítések inkább kiszámíthatatlanok, mint hatékonyak.

Tanulságok és jövőbeli irányok

A kutatás fő tanulsága, hogy a fenyegetések és az ösztönzők nem jelentenek megbízható módszert a mesterséges intelligenciák teljesítményének javítására. A kutatók hangsúlyozták, hogy a legjobb megoldás a világos, egyszerű utasítások adása, amelyek csökkentik a modellek zavart és a váratlan viselkedések kockázatát. A jövőben a szakembereknek érdemes lehet különböző prompt variációkat tesztelni, de készen kell állniuk a kiszámíthatatlan eredményekre.

A mesterséges intelligenciák fejlődése és a különböző megközelítések alkalmazása új lehetőségeket nyithat meg a tartalomkészítés és a keresőoptimalizálás terén is. A kutatás rávilágít arra, hogy a hagyományos módszerek mellett a kreatív megoldások is szerepet játszhatnak a jövőbeli AI alkalmazásokban.

Császár Viktor szakmai véleménye

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy mit gondol a kutatásról és annak következményeiről. Viktor elmondta:

„A kutatás eredményei rávilágítanak arra, hogy a mesterséges intelligenciák teljesítménye nem mindig javítható szokatlan módszerekkel. Mivel a SEO világában az AI technológiák egyre fontosabb szerepet játszanak, érdemes figyelni arra, hogy milyen megközelítéseket alkalmazunk. A világos és egyértelmű utasítások kiemelten fontosak, hogy a modellek a lehető legjobban reagáljanak. A kutatás arra is figyelmeztet, hogy a váratlan válaszok kezelése kihívást jelenthet, és felhívja a figyelmet a hagyományos SEO technikák fontosságára is. A jövőben érdemes lehet a más módszerekkel kombinált AI alkalmazásokra is fókuszálni.”

További információkért látogass el a weboldalamra: Császár Viktor SEO szakértő.

Forrás: SearchEngineJournal.com