Sztuczna inteligencja, zwłaszcza duże modele językowe (LLM), działa na prostej zasadzie: generuje tekst w oparciu o wzorce zidentyfikowane w jej danych szkoleniowych. Oznacza to, że sztuczna inteligencja nie może przewidzieć przyszłych odkryć, ponieważ nie zostało jeszcze o nich napisane. Jak trafnie zauważył Adam Mastroianni, sztuczna inteligencja wyszkolona wyłącznie w oparciu o starożytną wiedzę logicznie doszłaby do wniosku, że lądowanie na Księżycu jest niemożliwe.
To ograniczenie doprowadziło do interesującego eksperymentu: co by było, gdyby sztuczna inteligencja została celowo ograniczona do wiedzy o określonej epoce historycznej? Hayk Grigoryan, student Muhlenberg College, stworzył TimeCapsuleLLM – sztuczną inteligencję trenowaną wyłącznie na 90 gigabajtach tekstu z XIX-wiecznego Londynu (1800–1875). Chociaż jest to nadal projekt hobbystyczny, model wykazał zdolność przywoływania szczegółów historycznych. Zapytana: „Był rok 1834”, trafnie odniosła się do współczesnych protestów i polityki lorda Palmerstona.
Potencjał badań historycznych
To nie jest tylko ciekawostka; badacze badają, w jaki sposób takie „historyczne modele wielkojęzykowe” (HLLM) mogłyby zrewolucjonizować badania nad społeczeństwami z przeszłości. Niedawny artykuł opublikowany w Proceedings of the National Academy of Sciences sugeruje, że modele te mogą zapewnić wgląd w psychologię historyczną. Wyobraź sobie porównanie zachowań gospodarczych Wikingów, Rzymian czy Japończyków w średniowieczu za pomocą symulacji AI. To podejście może pomóc w głębszym zrozumieniu natury ludzkiej na przestrzeni epok.
„Reakcje tych fikcyjnych osób mogą odzwierciedlać psychologię społeczeństw z przeszłości, co doprowadzi do solidniejszej i interdyscyplinarnej nauki o naturze ludzkiej” – stwierdza artykuł PNAS.
Problemy i zastrzeżenia
Metoda ta nie jest jednak pozbawiona wad. Zachowane teksty historyczne są stronnicze w stosunku do punktu widzenia elity, a nie zwykłych ludzi. Oznacza to, że IBML może nie odzwierciedlać dokładnie sposobu myślenia przeszłych populacji. Ponadto uprzedzenia badaczy tworzących te modele mogą w niezamierzony sposób wpłynąć na wygenerowany tekst. Wszelkie próby rekonstrukcji psychologii z przeszłości muszą uwzględniać fakt, że wyniki sztucznej inteligencji nieuchronnie zostaną przefiltrowane przez współczesne poglądy.
Czas pokaże, czy BINM stanie się głównym narzędziem badań psychologicznych, czy też pozostanie niszowym hobby entuzjastów. Eksperyment ukazuje jednak wyjątkowy sposób wykorzystania sztucznej inteligencji: nie do przewidywania przyszłości, ale do ponownego wyobrażania sobie przeszłości.
Ostatecznie modele te są ograniczone danymi, którymi się zasilają, ale oferują świeżą, choć niedoskonałą metodę badania świadomości tych, którzy byli przed nami.
