by udostępniać Meta AI w Messengerze i WhatsAppie. Google oferuje kosztowne obliczeniowo funkcje „ za darmo”.
To wszystko nie wynika z dobroci serca. Celem jest przyzwyczajenie użytkowników, a potem przejście na model rozliczeń oparty na tokenach, czyli na realnym zużyciu mocy obliczeniowej. Już teraz widać coraz więcej limitów, ograniczeń i blokad w aplikacjach. To dopiero początek.
Zabijanie stabilności procesów
Narzędzia czatowe działają na różnych wersjach modeli. Użytkownik widzi nazwę GPT-4 czy GPT-5, ale nie widzi tego, że pod spodem wersja modelu potrafi zmienić się z dnia na dzień. To oznacza, że prompty działające wczoraj, dziś mogą zadziałać zupełnie inaczej. Trzeba pamiętać, że takie modele łata się w locie – czy to po to, by ograniczyć udzielanie niebezpiecznych rad, czy po to, by dostosować ich zachowanie do nowych regulacji.
Sam przeżyłem sytuację, w której włożyłem ogromną ilość pracy w projekt opierający
się na AI. Byłem już bardzo blisko celu, na którym mi zależało. Zostały ostatnie szlify, ostatnie iteracje. Jednak w przysłowiowym międzyczasie model, z którego korzystałem, został zmieniony na inny. A ten okazał się znacznie mniej skuteczny dla mojego projektu. Reagował zupełnie inaczej.
Tego typu zmiany są nieuniknione. I nie mamy nad nimi żadnej kontroli. A firmy potrzebują czegoś odwrotnego: stabilności. Nasz proces biznesowy i jego efekty nie może zależeć od tego, czy ktoś zmienił wersję modelu AI, z którego korzystamy.
Chatowe AI jest dobre do wszystkiego, więc...
Wielkie modele językowe są uniwersalne. Potrafią doradzić w sprawach sercowych, przygotować strategię marketingową, napisać wiersz albo rozwiązać zadanie szkolne. Ale ta wielozadaniowość ma swoją cenę.
Praca z nimi bywa frustrująca: użytkownik jest tuż przed celem, prosi model o małą poprawkę … i wszystko się rozsypuje. Zmieniona logika, inny wątek, zgubiony kontekst.
smart-magazine. pl
93