ChatGPT kende een explosieve groei toen het eind vorig jaar ten tonele verscheen. Echter kan het rekenen op een grootschalige interesse bij overheidsautoriteiten. De Amerikaanse Federal Trade Commission (FTC) eist dat OpenAI uitlegt hoe het gevaren omtrent datagebruik en imagoschade voor individuen inperkt.
Dat schrijft The Washington Post. Deze week zou de FTC een document van twintig pagina’s richting het hoofdkantoor van OpenAI in San Francisco hebben gestuurd, vol met vragen over de vermeende risico’s.
Zoals inmiddels wereldwijd bekend is, kunnen chatbots tot veel in staat zijn. Met dank aan generatieve AI zijn applicaties als ChatGPT en Google Bard tot vrij menselijke communicatie in staat. Toch kleven er veel nadelen aan, die veelal bij partijen als de EU en de Amerikaanse overheid tot zorgen leiden. Denk maar aan de reusachtige datasets die Big Tech verzamelt ter voeding van het AI-model, dat allerlei copyright-problemen in de hand werkt.
Andere aard
De kwesties waar de FTC zich zorgen over maakt, zijn echter wel van een ietwat andere aard dan we tot nu toe overwegend gezien hebben. Meestal ligt het pijnpunt bij privacy en auteursrecht, terwijl het hier ook gaat om de zogeheten hallucinaties waar dergelijke chatbots mee kampen. Omdat een large language model niet op jacht is naar waarheidsvinding, kan het nogal de mist ingaan wat feiten betreft. LLM’s voorspellen het volgende woord op basis van een grote set parameters, met de prompt van een gebruiker als ontstekingsvlam. Daarbij houdt het vanuit zichzelf geen enkele rekening met factchecking.
The Washington Post meldt verder dat politieke wetgeving om AI te reguleren nog maanden op zich zal laten wachten. Het is een moeilijk te doorgronden kwestie, zelfs toen OpenAI-CEO Sam Altman bij het Amerikaanse Congres langskwam voor een hoorzitting in mei.
Pogingen om generatieve AI in een feitelijk juist jasje te duwen, zijn volop in ontwikkeling. Chatbots zijn wat dat betreft eerder een onvolledig voorbeeld van waar de achterliggende innovatie toe in staat is. In potentie kan een LLM sneller en effectiever door een reusachtig datacorpus spitten om tot inzichten te komen dan een mens alleen – met voldoende training, ontwikkeling en de juiste input.
2 dagen geleden
Expert bijdrage
