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專家預測,人工智能工具可能不會改變農業,但會幫助農民

ChatGPT 缺乏推理能力,無法預測未來,但它可能在其他方面對農民有用。
由 DALL·E OpenAI 創建的“Vermeer 筆記本電腦上的橄欖農”
丹尼爾道森
1 年 2023 月 14 日 37:- UTC

自首次亮相以來的三個月內,OpenAI 的人工智能聊天機器人已經 俘獲 大眾的想像。

OpenAI 不再發布官方使用數據,但表示在前五天內有 1 萬用戶註冊了免費服務。

我們不應該真的認為這是一個可以解決所有問題的神奇工具- Heng Ji,伊利諾伊大學香檳分校計算機科學教授

基於數十億數據點(包括書籍、新聞文章和其他網絡內容)的大型基於語言模型的生成器可以立即回答問題,儘管並不總是準確的,並且可以模仿創造性的寫作風格。

自它問世以來,來自各行各業的人們一直在努力弄清楚如何最好地利用這種人工智能前所未有的力量來提高他們的業務效率。

請參見:研究人員使用 AI 來識別 EVOO 的來源

ChatGPT 不太可能徹底改變農業,但專家建議它可以幫助農民進行研究和任務,例如編寫網站內容和營銷材料。

伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校計算機科學教授 Heng Ji 告訴 Olive Oil Times 基於大型語言模型的生成器可以幫助農民執行可以使用人類判斷來評估信息準確性的任務。

基於大型語言模型的生成器

基於大型語言模型的生成器是一種人工智能工具,它使用機器學習根據輸入提示生成文本或其他類型的內容。 它接受了大量文本數據的訓練,並使用這些知識來創建類似於給定輸入的新內容。

但我們不應該真的將其視為可以解決所有問題的神奇工具,”她說。

例如,Ji 表示,農民可以詢問 ChatGPT 如何在特定地區或氣候條件下種植特定作物,並期望得到準確的建議。

ChatGPT 還可以總結科學研究的發現或提供實用信息,例如如何修理設備。

大型語言模型只是記住一系列標記,”她說。 它是關於過去人類經驗的集合。 它基本上收集了2021年之前全網的所有數據,並記憶了下來。”

令牌序列

A 符號序列”是指一系列較小的意義單位,稱為 標記”,它們構成了更大的文本或代碼。 標記通常是單詞或標點符號。 將文本或代碼分解為標記序列使其更易於分析和處理,並用作機器學習模型的輸入以生成新文本或將其分類為不同的類別。

Ji 警告說,基於大型語言模型的生成器——儘管他們在被問及時聲稱如此——不能參與被稱為科學發現的過程。

例如,ChatGPT 表示它可以通過預測未來的氣候條件和市場價格來幫助農民。 然而,季解釋了為什麼這是不可能的。

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它沒有深刻的推理能力,”她說。 它無法預測未來。 如果你要求模型發現一些它以前從未觀察到的新情況或某些任務,它不會 [準確地] 做到這一點。”

它會用流利的英語生成答案,但沒有知識基礎能力,也不能保證答案的真實性,”季補充道。 該系統不是為推理或發現而設計的。”

農業法專業律師 Todd Janzen 對此表示贊同。 他問 ChatGPT: ChatGTP 將徹底改變美國農業的前五種方式是什麼?” 在回復中,ChatGPT 表示可以利用其能力進行數據分析和預測。

如果你對農業一無所知,你會認為 ChatGPT 的預測非常驚人,”Janzen 在 Successful Farming 雜誌上寫道。 這些預測給人的印像是非常權威和知識淵博。”

但剝開表面,你會發現一種聽起來令人印象深刻但缺乏深度或意義的詞沙拉,”他補充道。 這五點中的大部分都只是在重複同一個概念:數據分析和預測。”

在 ChatGPT 成為農民的革命性工具之前,Ji 認為必須首先解決圍繞其答案準確性的問題。

她補充說,研究人員已經在研究他們自己的基於大型語言模型的生成器。 可以創建一個專門針對農業的系統,其中所有響應都將基於已確認的知識。 然而,即便如此,也無法預知未來。

雖然 ChatGPT 和其他類似的人工智能聊天機器人不太可能改變農民的工作方式,但該技術的快速發展仍可能對該行業產生一些深遠的影響。

我的經驗是,就 ChatGPT 等人工智能工具引入的潛在偏差而言,農產品行業比其他行業更加脆弱,”康奈爾大學農業技術研究員 Yu Jiang 表示 Olive Oil Times.

重要的不僅是要考慮如何讓種植者使用 ChatGPT,還要考慮如何戰略性地開發數字內容(與 ChatGPT 合作)以影響模型,”他補充道。

例如,Jiang 對 AI 聊天機器人的研究表明,它對葡萄酒推薦問題的回答偏向於擁有廣泛數字足蹟的公司。

如果有人使用 ChatGPT API(一種允許不同軟件或應用程序進行通信的工具)來創建推薦應用程序,尤其是針對新客戶,這些小型酒廠將很快失去其市場份額,從而導致農產品社區進一步整合,”他說。

隨著 ChatGPT 與搜索引擎 Bing 的整合,向基於 AI 的搜索的轉變看起來越來越不可避免。 Jiang 警告說,小農戶必須迅速適應,否則就有落後的風險。

如果多樣性是韌性的一部分,我們應該鼓勵種植者開始積極思考這些並非為農業和食品應用而設計的新人工智能工具,並為種植者構建數字素養和培訓材料以迎接變化,”他總結道。



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