专家预测:人工智能工具或许无法彻底改变农业,但将有助于农民
ChatGPT 缺乏推理能力,也无法预测未来,但它可能在其他方面对农民有所帮助。
自首次亮相以来的三个月里,OpenAI这款基于人工智能的聊天机器人已深深吸引了公众的关注。
OpenAI虽不再公布官方使用数据,但表示该免费服务在前五天内便吸引了100万用户注册。
“我们不应将其视为能解决所有问题的魔法工具
这款基于大型语言模型的生成器——通过吸收数十亿数据点(包括书籍、新闻文章及其他网络内容)——能够即时回答问题(尽管不总是准确),并模仿各种创意写作风格。
自该模型推出以来,来自各行各业的人士都在探索如何最好地利用这种人工智能前所未有的能力,以提升企业运营效率。
另请参阅:研究人员利用AI识别特级初榨橄榄油产地ChatGPT 虽不太可能彻底改变农业,但专家认为它能协助农民开展研究及处理诸如撰写网站内容和营销材料等任务。
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学教授亨吉(Heng Ji)向《橄榄油时报》表示,基于大型语言模型的生成器可协助农民完成那些需要借助人类判断来评估信息准确性的任务。
基于大型语言模型的生成器
基于大型语言模型的生成器是一种人工智能工具,它利用机器学习根据输入提示生成文本或其他类型的内容。该工具通过海量文本数据进行训练,并利用这些知识生成与输入内容相似的全新内容。
“但我们不应将其视为能解决所有问题的魔法工具,”她表示。
例如,Ji表示,农民可以询问ChatGPT如何在特定地区或气候条件下种植特定作物,并期望获得准确的建议。
ChatGPT还能总结科学研究的结果,或提供实用信息,例如如何修理某件设备。
“大型语言模型只不过是在记忆一串字符序列,”她解释道,“它本质上是人类过往经验的聚合。它基本上收集了2021年之前整个互联网上的所有数据并将其记忆下来。”
令牌序列
“令牌序列”指由称为“令牌”的较小语义单元组成的序列,这些单元共同构成更大的文本或代码片段。令牌通常是单词或标点符号。将文本或代码分解为令牌序列有助于分析和处理,并作为机器学习模型的输入,用于生成新文本或将其分类到不同类别中。
Ji警告称,基于大型语言模型的生成器——尽管它们在被问及时会做出相关声明——无法参与所谓的科学发现过程。
例如,ChatGPT声称能通过预测未来气候条件和市场价格来帮助农民。然而,Ji解释了为何这不可行。
“它不具备深度推理能力,”她说,“它无法预测未来。如果你要求模型去发现某种新情况或完成它从未观察过的任务,它无法做到这一点[准确地]。”
“它会生成流利的英语回答,但缺乏知识锚定能力,也无法保证答案的真实性,”Ji补充道,“该系统并非为推理或发现而设计。”
专攻农业法的律师托德·詹森对此表示认同。他向ChatGPT提问:“ChatGPT将通过哪五种方式彻底改变美国农业?”在给出的回答中,ChatGPT表示可以利用其数据分析和预测能力。
“如果你对农业一无所知,你会觉得ChatGPT的预测相当惊人,”詹森在《成功农业》杂志上写道。“这些预测听起来非常权威且知识渊博。”
“但若剥开这层表象,你会发现这不过是一堆听起来很响亮却缺乏深度和实质内容的词语大杂烩,”他补充道,“这五点中的大部分只是在重复同样的概念:数据分析和预测。”
吉认为,在ChatGPT能成为农民的革命性工具之前,必须首先解决其答案准确性方面的问题。
她补充道,研究人员已经在开发基于大型语言模型的生成器。其中可以专门针对农业领域开发一款,其所有回答都将基于已确认的知识。然而,即便是这样,它仍然无法预测未来。
尽管ChatGPT及其他类似的AI聊天机器人不太可能改变农民的工作方式,但该技术的快速进步仍可能对该行业产生深远影响。
“根据我的经验,就ChatGPT等AI工具可能引入的潜在偏见而言,农业食品领域的脆弱性远高于其他领域,”康奈尔大学农业科技研究员于江向《橄榄油时报》表示。
“不仅要考虑如何让种植者使用ChatGPT,还要考虑如何(与ChatGPT协作)战略性地开发数字内容以影响模型,这一点至关重要,”他补充道。
例如,江宇与该AI聊天机器人进行的研究表明,其对葡萄酒推荐问题的回答存在偏向,倾向于那些拥有广泛数字足迹的公司。
“如果有人利用ChatGPT API(一种允许不同软件或应用程序进行通信的工具)开发推荐应用,特别是针对新客户,这些小型酒庄将迅速失去市场份额,导致农业食品行业的进一步整合,”他表示。
随着ChatGPT与搜索引擎Bing的整合,向基于AI的搜索转型似乎已不可避免。江警告称,小型农户必须迅速适应,否则将面临被淘汰的风险。
“如果多样性是韧性的组成部分,我们就应该鼓励种植者开始积极思考如何运用这些并非专为农业和食品应用设计的新型AI工具,并为种植者建立数字素养和培训材料,以拥抱这一变革,”他总结道。