تبرز المعرفة من فهم كيفية ارتباط الأفكار ببعضها البعض. تعمل LLMs على هذه العلاقات السياقية ، حيث تربط المفاهيم بطرق جديدة محتملة-ما الذي قد تسميه نوعًا من “التفكير” غير البشري من خلال التعرف على الأنماط. ما إذا كانت الروابط الناتجة ، فإن مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعى مفيدة تعتمد على كيفية المطالبة به وما إذا كان يمكنك التعرف على متى أنتجت LLM ناتجًا ثمينًا.
تنبثق كل استجابة chatbot من المطالبة التي تقدمها ، وتشكيلها عن طريق تدريب البيانات والتكوين. لا يمكن لـ ChatGPT “الاعتراف” بأي شيء أو تحليل مخرجاتها الخاصة ، كما اقترح مقال حديث في وول ستريت جورنال. لا يمكن لـ Chatgpt أيضًا “التغاضي عن القتل” ، كما كتب الأطلسي مؤخرًا.
المستخدم دائما يوجه المخرجات. LLMs تفعل “تعرف” الأشياء ، إذا جاز التعبير – يمكن للنماذج معالجة العلاقات بين المفاهيم. لكن الشبكة العصبية لنموذج الذكاء الاصطناعي تحتوي على كميات هائلة من المعلومات ، بما في ذلك العديد من الأفكار التي يمكن أن تناقض من الثقافات في جميع أنحاء العالم. كيف توجه العلاقات بين تلك الأفكار من خلال مطالباتك تحدد ما يظهر. لذا ، إذا تمكنت LLMS من معالجة المعلومات ، وإجراء الاتصالات ، وإنشاء رؤى ، فلماذا لا ينبغي لنا أن نعتبر ذلك على شكل شكل من أشكال الذات؟
على عكس LLMS اليوم ، تحافظ شخصية الإنسان على الاستمرارية مع مرور الوقت. عندما تعود إلى صديق بشري بعد عام ، فأنت تتفاعل مع نفس الصديق البشري ، الذي يتشكل من خلال تجاربهم بمرور الوقت. هذا الاستخدام الذاتي هو أحد الأشياء التي تدعم الوكالة الفعلية-ومعها ، القدرة على تكوين التزامات دائمة ، والحفاظ على القيم المتسقة ، والمساءلة. إطار المسؤولية الكامل لدينا يفترض كلا من الثبات والرضع.
شخصية LLM ، على النقيض من ذلك ، ليس لها علاقة سببية بين الجلسات. المحرك الفكري الذي يولد استجابة ذكية في جلسة واحدة لم يكن موجودًا لمواجهة عواقب في اليوم التالي. عندما يقول Chatgpt “أعدك بمساعدتك” ، قد يفهم ، سياقًا ، ما يعنيه الوعد ، لكن “أنا” جعل هذا الوعد يتوقف حرفيًا عن الوجود في اللحظة التي يكمل فيها الرد. ابدأ محادثة جديدة ، وأنت لا تتحدث إلى شخص جعلك وعدًا – أنت تبدأ مثالًا جديدًا للمحرك الفكري دون أي اتصال بأي التزامات سابقة.
