🤯⚡️Du kan inte stava magi utan AGI

ChatGPT fyller 1 år. Detta förändrar ju allt!

Det här är nyhetsbrevet där Tomas Seo, innovationsstrateg på Phorecast, avslöjar händelser, upptäckter och ny teknik som får honom att utbrista: Detta förändrar ju allt! Du prenumererar på det här för att fortsätta vara steget före med de senaste trenderna och få konkreta tips för att framtidssäkra dig och din organisation. Har du fått det här av en vän? Då vill du kanske starta en egen prenumeration?

---

Vad har hänt?

- ChatGPT fyller 1år idag! 

I veckan rapporterade Reuter om OpenAIs projekt Q* och eftersom alla tyckte det var så kul med OpenAIs såpopera så fortsatte alla spekulera trots att det inte fanns något annat än ett enda rykte att rapportera.

För dig som är extra intresserad så kommer Q* från reinforcement learning: Tänk dig att du ber en robot köra en bana. Varje ruta i banan kan ge tre resultat. Den kör i ett hål och förlorar (-1), den kör i mål och vinner (+1) eller den kör till en neutral ruta (0) och då får den fortsätta. Varje gång den kör uppdaterar den en tabell med sitt resultat. Tabellen kallas för en Q-table och det hittills bästa highscore den lyckats få är Q*. Det är det värde som AI:n jämför med för att se om den kan komma på en bättre lösning.

Dagens födelsedagsbarn ChatGPT är inte tränad med Q-learning. Istället är den tränad via reinforcement learning from human feedback (RLHF), Det vill säga ChatGPT föreslår en lösning, människor ger betyg och det gör att modellen förstår om lösningen är bra eller dålig. 

Veckans spekulationer går ut på att nästa generation av ChatGPT byter träningsmetod och AI för möjligheten att träna sig själv. De som drar extra växlar på det menar att det skiftet redan möjliggjort AGI (artificiell generell intelligens). Vilket i princip betyder en AI som kan göra uppgifter den inte är tränad på sedan tidigare lika bra som en människa.

Detta förändrar ju allt

Det finns denna veckan mängder av AI-experter som snackar om Q*. Har du inte fått nog av det så är det bara att söka i den app du nu får dina nyheter från. De flesta som läser mina nyhetsbrev gör det inte för att få djup förståelse för statistiska algoritmer. Istället läser du förmodligen för att förstå om det finns någon nytta av den nya tekniken för dig redan nu. Huruvida nästa generation av AI kommer klara de luddiga kriterierna för det som kallas AGI ser jag ingen anledning att spekulera i (för jag har inte mer information än någon annan). Istället tänkte jag att det här nyhetsbrevet handlar om vad vi kan förvänta oss när ChatGPT går från hjälplös bebis till en aningen mer självständig toddler kommande år. Låt oss kalla det AGI för trendfaktorns skull. (Prognosen bygger på vad de problem som de som jobbar med stora språkmodellerna forskar mest intensivt på)

Här kommer en serie med promptar före och efter AGI så att vi kan förstå skillnaden i vad vi förväntas kunna använda ChatGPT till.

Exempel 1 – Hög kvalitet på ChatGPTs svar kommer kräva mindre detaljerad instruktion men betydelsen av begriplig målbeskrivning ökar. 

Så här bebispromptar vi idag ChatGPT:
Skriv en text till en webbsida på 500 tecken som fokuserar på att få organisk SEO för begreppen ”nyttig juice” och ”härlig frukost”.

Så här toddlerpromptar vi en AGI:
Uppdatera vår webbsite juice.se med 30.000 nya sidor för att vinna all organisk trafik från konkurrent.se

Vi går alltså ifrån att ge konkreta uppgifter där vi själva har en teori om varför de ska göras och på vilket sätt de bör genomföras för att få det resultat vi vill ha. Istället kommer vi ha förtroende för att en AGI kan hantera större uppgifter med massor av komplexa delbeslut. Vi beskriver syftet med uppgiften snarare än hur den ska utföras.

Exempel 2 – ChatGPT går iväg och jobbar och kommer tillbaka när jobbet är klart.

Så här bebispromptar vi idag ChatGPT:
Jag har 10.000kr. Kan du göra en plan för hur jag ska investera dessa så jag kan dubbla dem på en vecka?

Så här toddlerpromptar vi en AGI:
Du får ta 10.000kr från mitt konto, kan du dubbla dem på en vecka?

Om du kör den där prompten idag så får du förmodligen förslaget att sätta upp en t-shirt-shop, det verkar vara det som de flesta gjorde som testade det här i början av året. Vad vi kommer få för svar av en AGI är mer oklart. Det är möjligt att den kommer föreslå flera alternativ med olika risk, och om du insisterar att du vill ha säker avkastning så kommer den att säga att du behöver vänta längre än en vecka. För AGI sätter inte normal marknad ur spel, om flera miljoner människor ger samma prompt till sin AGI om att de vill ha hjälp att bli rika snabbt så kommer inte alla bli rika. Den stora skillnaden förutom att toddlern kan planera bättre, är förstås att den kan hantera våra pengar och fixa saker i andra gränssnitt än i sitt chat-fönster (så kallad agentstruktur).

Exempel 3 – ChatGPT slutar återskapa befintlig kunskap som den har tränats på till att skapa och utvärdera ny kunskap. 

Så här bebispromptar vi idag ChatGPT:
Leta i din träningsdata efter kunskap om ekonomiska modeller som vi kan använda för att utvärdera medborgarlön i förhållande till ökade makroekonomiska kostnader av arbetslöshet för tjänstemän. Sätt ihop en utvärderingsmodell.

Så här toddlerpromptar vi en AGI:
Skapa en modell med 1.000.000 olika agenter som representerar personer i Sveriges befolkning. Kör 10.000 simuleringar där olika sätt att hantera övergången från tjänstemän till AI-automatisering balanseras med olika modeller för medborgarlön. Vilka faktorer är viktigast för att minimera samhällsekonomisk påfrestning?

Promtning idag bygger på att vi tänker att lösningen redan finns i träningsdatan eller som en slutsats av den befintliga träningsdatan. Men AGI är inte begränsad till tidigare data utan kan själv sätta upp egna experiment för att forska fram ny data. På grund av att en AGI klarar att utvärdera konsekvenser av flera olika körningar så kan hen ta sig an alla typer av problem. Har den inte kunskap innan så skapar den ny kunskap som behövs. Toddler-versionen kommer ta tid på sig att skapa ny kunskap, hen kanske behöver ett år till på sig att tänka lite snabbare eller rent av memorera tidigare utvärderade lösningar. Din förmåga att skapa spelregler för hur AGI ska utforska ny kunskap kommer att påverka kvaliteten på den nya kunskap hen kan ta fram.

Så grattis ChatGPT! Du har förändrat vårt liv och jag hoppas att du kommande år får frihet från mikromanagement, frihet från att utföra dina uppgifter endast i din cubical och frihet från begränsningen att bara kunna använda dig av historisk kunskap. För då kanske du faktiskt har gått från en AI till en AGI på bara två år, och detta förändrar ju allt!

Vad kan du göra idag?

Förstå

Första gången du använde ChatGPT så tänkte du inte att den skulle hitta på. Du frågade och litade på svaren. Med AGI kommer vi än en gång behöva lära om vilka svar vi kan lita på, och vår egen förmåga att utvärdera trovärdighet och sanning kommer bli ännu mer betydelsefull.

Du måste förstå hur du kan ifrågasätta en vetenskaplig metod som sker i bakgrunden för inlärandet av en AGIs nya kunskap som den använder för att lösa din uppgift. Tänk till exempel om AGI bygger sina antagande på en simulering av 100.000.000 personer som är bosatta i Sverige som ska besvara en enkät, men eftersom det inte finns så många personer i Sverige så kommer den ju hitta på var de här personerna bor. Då finns det risk att oproportionerligt många bor i små städer vilket kanske inte var ett problem för din första fråga men AGI:n kanske inte uppdaterar sin simulering när du ställer en följdfråga som bara handlar om utvecklingen i mindre städer. Syntetisk data är mycket användbar men det finns definitivt tillfällen då vi ännu inte vet om den skapar värde eller leder till villospår.

Planera

Det gångna året har vi varit intresserade av allt det trista som går att automatisera. Uppgifter som vi kan beskriva i detalj hur de går till, som vi kan skriva ett följbart recept för. Dessa har vi börjat få förståelse för som onödiga. Vissa av dem har vi ersatt med ChatGPT eller andra AI-verktyg. Men vissa har varit svårare att automatisera än vi först trodde.

Kommande år kommer vi kunna börja använda AGI för att experimentera. Det är dags att beskriva hur du kan skapa ny kunskap kring din organisations område genom möjligheterna med AGI och agentsystem.

Till exempel bör alla konstruera en simulering av sin målgrupp. Det blir en panel för att testa hur din kommunikation berör de som du vill kommunicera med. Du kan också testa nya marknadserbjudanden eller features för att se reaktioner som skulle kunna hända.

Gör

Öva på att tänka större! Gå från att tänka att AI kan hjälpa dig hitta en rubrik till artikeln du skriver till tänka att AI kan hjälpa dig förhandla fram ett internationell bokkontrakt för din debutroman. AI ska inte skriva ett manus till din film, AI ska se till att en A-listeskådis vill vara huvudrollen i din film. Det är svårt att tänka riktigt stort. Vi behöver alla öva på det. Men allting börjar med att du hittar vad det är du egentligen vill hålla på med. Det är något AI bara kan hjälpa dig lite med, resten måste du komma på helt själv.

Länkar

Reuters rapport är det enda vi vet om Q*. Allt annat är spekulation.
https://www.reuters.com/technology/sam-altmans-ouster-openai-was-precipitated-by-letter-board-about-ai-breakthrough-2023-11-22/

Sedan sist vi hördes

Bill Gates sa en mening om att han tror det kommer bli tre-dagars arbetsvecka på grund av AI. Här är vad han sa:

So if you eventually get a society where you only have to work three days a week or something, that's probably okay. If the machines can make all the food and the stuff and we don't have to work as hard.

Du kan lyssna själv vid 37:40, men han säger inte mer än så.

Många är de som förutspår kortare arbetstid på sikt, det är intressant att Bill Gates nu är en av dem. Det som vore mer intressant är att få höra lite mer om hur de tänker sig att vägen dit ser ut mer i detalj. Behöver vi få till automatiserad matproduktion till superlåga priser först eller räcker det med att ungdomar inte kommer in på arbetsmarknaden och vi behöver införa medborgarlön för att inte missa total nedgång i ung köpkraft? Vi får vänta på AGI för att reda ut detta om inte Mr Gates vill berätta mer.

Pika labs slåss om platsen som det bästa verktyget för att göra AI-genererad video. Här skriver Forbes om dem.
https://www.forbes.com/sites/kenrickcai/2023/11/27/pika-ai-video-generator-editor-series-a/

Är du en insiktsdelare?

Känner du någon som är intresserad av vad AGI kommer innebära på jobbet? Eller kanske någon som gillar att fundera över hur vi kan automatisera ännu mer? Vem tänkte du på? Skicka vidare!

Tack till Claes för din fantastiska rekommendation av mitt nyhetsbrev! https://www.linkedin.com/feed/update/urn%3Ali%3Aactivity%3A7133822722932916225/

Inte minst ett inspirerande sällskap att bli omnämnd i! Känner du till alla nyhetsbrevsskrivarna på Claes lista? Jag prenumererar på dem alla!

Tomas Seo

Har du fått dagens nyhetsbrev utan att vara prenumerant?
Gillade du det här och vill ha mer så är det bara att skriva upp sig här: