São Paulo — InkDesign News —
A pesquisa recente revela como modelos de inteligência artificial, como o ChatGPT, apresentam padrões de conversa previsíveis, revelando desafios significativos no campo de machine learning e sua capacidade de simular diálogos humanos.
Contexto da pesquisa
Pesquisadores compararam 240 conversas telefônicas entre familiares chineses a diálogos simulados por ChatGPT sob as mesmas condições. O objetivo foi examinar a singularidade e a imprevisibilidade das interações humanas em contraste com as respostas geradas pelo modelo de linguagem.
Método proposto
O estudo focou em três níveis de interação humana: “ressonância dialógica”, que envolve reutilizar expressões; “criatividade recombinante”, onde palavras são substituídas de maneira única; e “reconhecimento de relevância”, que exige interesse genuíno pelas contribuições do interlocutor. Essas interações foram avaliadas utilizando um modelo estatístico para identificar padrões significativos.
Resultados e impacto
“ChatGPT demonstrou engajamento impressionante, ecoando e reconhecendo o outro, mas falhou em diversificar lexicalmente e em evitar a fala estereotipada.”
(“ChatGPT did remarkably well—even too well—at showing engagement. It often echoed and acknowledged the other speaker even more than humans do.”)— Pesquisadores, Estudo de Interações em Conversa
Os resultados mostraram que, enquanto o modelo AI ecoava e reconhecia as falas dos outros interlocutores, sua capacidade de variar expressões era significativamente inferior à dos humanos. Além disso, as conversas simuladas contavam com um uso excessivo de clichês, como conselhos parentais previsíveis. Em contraste, interações humanas frequentemente incorporam nuances emocionais e humor, características que tornam as conversas mais ricas e menos estruturadas.
Essas descobertas destacam um alerta sobre o papel da AI nas conversas e sua potencial influência nas normas de interação social. Se os humanos começarem a imitar o estilo previsível da AI, a criatividade e singularidade na comunicação podem ser afetadas. O que está em jogo, portanto, não é apenas a capacidade da AI de simular diálogos, mas também se os humanos continuarão a dialogar de forma autêntica.
Essa pesquisa abre discussões sobre as futuras aplicações de machine learning em contextos sociais e a necessidade de desenvolver modelos mais sofisticados que possam capturar a complexidade e riqueza da comunicação humana.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
