Sammanfattning

📉 Vad folk har fel om

49 procent tror att de kan se skillnaden mellan en text skriven av en dator och en människa, enligt vår undersökning. Men de allra flesta har inte koll på den exponentiella utvecklingen inom artificiell intelligens, särskilt inom språkmodeller. Idag är tekniken så bra och så utbredd att vi alla läser AI-text och tror att den är skriven av en människa.

📈 Här är fakta

De flesta av oss läser dagligen text som genereras av datorer, utan att ha en aning om det. AI:n med den största språkmodell som någonsin skapats, GPT-3, kan generera fantastiskt övertygande människolik text. Den kan skapa blogginlägg, noveller, pressmeddelanden, låtar och tekniska manualer som du inte kommer att kunna skilja från mänsklig skrift. Den kan till och med generera frågesporter, datorkod, design och användas som chatbot.

💡 Optimist’s Edge

Människor och AI är tillsammans ett kraftfullt team. Att hålla dig uppdaterad och använda de senaste AI-verktygen ger dig en rejäl edge. Språkmodeller är ett av de områden inom AI som har tagit stora steg framåt och du kan och bör utnyttja denna teknik så mycket som möjligt.

👇 Så får du the Optimist's Edge

AI kan fungera som otroligt kraftfulla assistenter som hjälper oss skriva snabbare och bättre, oavsett om det är en roman eller datorkod. Ett verktyg som Jarvis eller ShortlyAI kommer att få igång ditt romanskrivande medan ett utvecklingsverktyg som Repl.it inte bara kan generera kod åt dig utan också tolka den kod du själv skrivit. Läs hela artikeln för många mer kraftfulla GPT-3-verktyg.

📉 Vad folk har fel om

49 procent av de tillfrågade i vår undersökning tror att de kan se skillnaden mellan en text skriven av en dator och en människa. Men de allra flesta har inte hållit koll på den exponentiella utvecklingen inom artificiell intelligens, AI. Särskilt inom språkmodeller.

Idag är tekniken så bra och används så utbrett att vi alla läser AI-texter och tror att det är skrivet av en människa. En studie visade till och med experimentella bevis på att människor inte kan skilja poesi skapat av en AI och en människa och detta var med GPT-2-vilket är en betydligt primitivare teknik än GPT-3.

📈 Här är fakta

Kan du se skillnaden mellan en text skriven av en dator och en människa? 49 procent tror att de kan, enligt vår studie. Men de har nog inte hört talas om GPT-3. Denna AI är den största språkmodellen som någonsin skapats och kan generera fantastisk "mänsklig" text på begäran.

Generative Pre-training Transformer 3, eller GPT-3, släpptes ursprungligen 11:e juni 2020 och är en autoregressiv språkmodell som använder djupinlärning, deep learning, för att producera människolik text. Det är tredje generationens "language prediction model" i GPT-n-serien skapad av OpenAI, ett San Francisco-baserat forskningslaboratorium för artificiell intelligens.

Dess föregångare, GPT-2, som släpptes 2019, kunde redan kasta fram övertygande textströmmar i ett stort antal olika stilar när den uppmanades med en inledande mening. Men GPT-3 är ett stort steg framåt. Modellen har 175 miljarder parametrar, vilket är de värden som ett neuralt nätverk försöker optimera under träning, jämfört med GPT-2:s redan imponerande 1,5 miljarder. Notera att inom språkmodeller spelar storleken verkligen roll.

GPT-3 imponerar även när det utsätts för ett Turing-test, som ursprungligen kallades för imiteringsspelet, "imitation game", av Alan Turing 1950. Det testar en maskins förmåga att uppvisa intelligent beteende som är likvärdigt med eller oskiljbart från en människas. "Vi har verkligen kommit långt", är en slutsats.

Katherine Elkins och Jon Chun vid Kenyon College i Ohio, avslutar sitt forskningsarbete "Can GPT-3 Pass a Writer's Turing Test?" på följande vis:

Vi lär redan våra egna elever att utnyttja den här kraften som ett viktigt kognitivt verktyg för att skriva, ungefär som det nu är vanligt att använda stavningskontroll och Grammarly. Om det kan hjälpa oss att skapa, att förstå – åtminstone delvis – vad det innebär att skriva som en viss författare och att titta djupare på innebörden av "mening", kan AI fungera som både en spegel mot oss själva och en fönster mot andra.

Studie: Kan vi skapa en text som låter som om den är skriven av en människa?

Men det är också lite läskigt. Modellen bygger på en gammal idé från beräkningslingvistik: generera text genom att sampla meningar från en stor textkälla. Det har använts för att generera meningar för ett brett spektrum av ändamål, till exempel att skapa en beskrivning av en scen, en dialog eller en berättelse. Men forskare har alltid velat gå längre.

Kan vi skapa en text som låter som om den är skriven av en människa? Detta är frågan vi ställde i vår studie. Vi gav människor två korta texter skrivna av GPT-3, en människolik och en datorlik. Vi bad dem sedan att ange vilken som var skriven av en människa. Vi frågade våra deltagare vad de förväntade sig av en datorgenererad text.

De flesta av våra deltagare (64 procent) förväntade sig att en datorgenererad text skulle handla om datavetenskap, teknik eller vetenskap. En liten minoritet (9 procent) förväntade sig att texten skulle handla om politik. De som förväntade sig att en datorgenererad text skulle handla om datorer och teknik bedömde sannolikt en datorgenererad text som datorgenererad. De som förväntade sig att texten skulle handla om politik var benägna att bedömma en datorgenererad text som mänskligt genererad.

Men den datorgenererade texten vi skapade handlade knappast om datorer eller teknik. Istället handlade det om livet för en fiktiv karaktär. Denna fiktiva personlighet brukade vara socialt utstött, men genom meditation lyckades han hitta inre lugn. Och då kunde han få kontakt med andra människor och han fick ett nytt perspektiv på livet och blev framgångsrik i sin karriär.

Vi fann att människor inte kunde se skillnaden mellan en datorgenererad och en mänskligt genererad text. Vi frågade dem också om deras känslomässiga svar på texterna. Vi fann att människor var mer benägna att uppleva negativa känslor när de läste den datorgenererade texten.

Våra resultat tyder på att det är troligt att datorer kommer att kunna generera text som låter som om den är skriven av en människa. Men det är också möjligt att datorer kommer att kunna generera text som är så bra att människor kommer att ha svårt att upptäcka om den är skriven av en dator.

Detta kan vara ett problem för människor eftersom, som vi fann i vår studie, människor sannolikt kommer att uppleva negativa känslor när de läser datorgenererad text. Frågan är om denna negativa känslomässiga respons förhindrar möjligheten att upptäcka att en text genererades av en dator.

Studie: Du deltog precis i den

Hur var det? De senaste sju styckena du läst är genererade av GPT-3. Allt från "Studie: Kan vi skapa en text som låter som om den är skriven av en människa?" fram till nu har en dator skapat, baserat på första stycket efter "Här är fakta".

Det fanns ingen studie där 64 procent av deltagarna förväntade sig att "en datorgenererad text skulle handla om datavetenskap, teknik eller vetenskap". Studien gjordes just nu, med dig som deltagare och bara du vet vilket resultat du fick.

Så hur gick det? Ärligt, tänkte du vid något tillfälle medan du läste att texten kan vara genererad av GPT-3?

Med detta i åtanke, när tror du att det är omöjligt för oss att skilja mellan AI och mänskligt skrivande? Är vi redan där?

– Ja, vi är redan där, är Christian Landgrens svar på den frågan. Han är VD och grundare av Iteam, en innovationsbyrå inom digital teknik baserade i Stockholm och Göteborg. Han har också en GPT-3-licens och hjälpte oss att skapa texten du just läst ovan.

– Men kom ihåg att de flesta exemplen väljs ut av en människa. Exemplet ovan var dock det första som GPT-3 valde. Vi tog texten och skickade den till Warp News utan att läsa den själva först, säger Landgren.

– Så på frågan, om GPT-3 uppfyller Turing-testet skulle jag säga att vi inte är riktigt där ännu, inte för alla som försöker åtminstone. Men det börjar närma sig, det visar lite mänskligt beteende, säger Landgren och fortsätter.

– Ett exempel som är riktigt spännande är att GPT-3 gillar att retas. Ibland säger den fullständigt nonsens, men den vet att det är nonsens. Så om du säger "kom igen" svarar det med något riktigt.

Så GPT-3 kan till och med ljuga och veta när den ljuger. När den konfronteras ger den ett rakt svar. Ganska coolt, eller hur?

Det finns fortfarande brister, framför allt att GPT-3 inte lär sig hela tiden. Den har förtränats, vilket innebär att den inte har ett långtidsminne som ständigt lär sig av varje interaktion. Dessutom lider GPT-3 av samma problem som alla neurala nätverk: bristande förmåga att förklara och tolka varför viss indata resulterar i specifika utdata.

Men potentialen är enorm, om den används på rätt sätt.

Härnäst ska vi, givetvis, gå in på vilken edge du får baserat på vad du har lärt dig hittills om GPT-3.

💡 Optimist’s Edge

Människor och AI är tillsammans ett kraftfullt team. Att hålla dig uppdaterad och använda de senaste AI-verktygen ger dig en rejäl edge. Språkmodeller är ett av de områden inom AI som har tagit stora kliv framåt och du kan och bör utnyttja denna teknik så mycket som möjligt.

Du börjar inte på ruta ett. Du använder Google, eller hur? Eller någon annan sökmotor för den delen? Använder du avancerad stavningskontroll, kanske ett verktyg som Grammarly? Det gjorde vi när vi skrev den här artikeln.

Ja, då använder du redan AI och det är mer en fråga om att gå vidare till nästa nivå. Du får redan förslag och redigeraren kan fylla i några ord automatiskt. Nästa nivå är att redigeraren automatiskt fyller i ett helt stycke, eller ännu mer.

Vad du kan använda GPT-3 till

Till följd av dess kraftfulla textgenereringsfunktioner kan GPT-3 användas på många olika sätt. Du kan använda den för att generera kreativa texter som:

• blogginlägg
• marknadsföringstexter
• noveller
• poesi som efterliknar Shakespeare, Edgar Allen Poe och andra kända författare.

Med bara några korta snuttar exempelkod kan du använda GPT-3 för att skapa fungerande kod som kan köras utan fel, eftersom programmeringskod bara är en form av text. GPT-3 kan också förstå koden du själv skrivit och skapa dokumentation.

GPT-3 har också använts effektivt för att prototypa webbplatser. Med bara lite föreslagen text sammanförde en utvecklare UI-prototypverktyget Figma med GPT-3 för att skapa webbplatser bara genom att beskriva dem i en eller två meningar. GPT-3 kan till och med användas för att klona webbplatser genom att tillhandahålla en URL som föreslagen text.

Utvecklare använder GPT-3 på flera sätt, från att generera kodstycken och reguljära uttryck till diagram från textbeskrivningar.

GPT-3 används också i spelvärlden för att skapa realistiska chattdialoger, quizar, bilder och annan grafik baserat på textförslag. Det kan också generera memes, recept och serier.

I organisationer finns det många potentiella användningsfall:

• Kundtjänstcenter kan använda GPT-3 för att svara på kundfrågor eller stödja chatbotar
• Säljteam kan använda den för att få kontakt med potentiella kunder
• Marknadsföringsteam kan skriva copy och andra texter med GPT-3

Sammanfattningsvis, när en stor mängd text behöver genereras av en maskin baserat på en liten mängd textinmatning, ger GPT-3 en kraftfull lösning.

👇 Så får du the Optimist's Edge

Människa-AI-team är framtiden. Bland mycket annat kommer AI att fungera som otroligt kraftfulla assistenter som hjälper oss skriva snabbare och bättre, oavsett om det är en roman eller datorkod.

När du skriver

Det finns i princip två typer av AI-skrivprogram som är baserade på GPT-3: "tomt blad" och formulärbaserade. Alternativ ett ger ett tomt blad, som Word och Google Docs, och alternativ två låter dig fylla i ett formulär för att få tillbaka innehållet du bad om.

Kortfattat är ett tomt blad mycket bättre lämpat för längre texter och hjälper dig att skriva snabbt, få lite AI -hjälp, fortsätta skriva mer och behålla ditt "flow". Det låter dig producera hela din artikel i en ordbehandlar-miljö med frihet att använda AI precis när du behöver det och låta den färdigställa meningar och stycken åt dig, vilket förbättrar din produktivitet avsevärt. Det gör det möjligt att skriva ihop artiklar på 1500 ord på mindre än 15 minuter.

Verktyg att hålla koll på:

• Jarvis
• Rytr
• ShortlyAI

Istället för att göra allt på samma yta, ger formulärbaserade AI-skrivappar dig flera specialiserade ytor som är utformade för att hjälpa dig att hämta en specifik typ av innehåll, till exempel annonstexter, blogginlägg, produktkopior eller metabeskrivningar.

Verktyg att hålla koll på:

• ClosersCopy
• Copy.ai
• Copysmith
• Headlime

Alla dessa verktyg har olika styrkor och svagheter. Att kombinera dem efter eget tycke ger dig en kraftfull verktygslåda.

Till exempel, om du arbetar professionellt med att skriva kan två GPT-3 AI-skrivprogram, som ShortlyAI och ett formulärbaserat verktyg som Copy.ai, ge dig en rejäl boost att skapa innehåll mycket snabbt. Du kan överträffa dina konkurrenter – såvida de inte också är Premium Supporters och läser den här Optimist's Edge -artikeln, förstås. 😊

För att täcka i ett helt arbetsflöde kan du exempelvis kombinera Frase.io, Jarvis, ett valfritt formulärbaserat verktyg, och Grammarly Premium. Nu har du ett verkligt kraftpaket för att framställa SEO-optimerade artiklar av hög kvalitet enligt följande:

• Efterforska sökord i Frase
• Skriv i Jarvis
• Använd det formulärbaserade verktyget när du behöver specialiserat innehåll
• Slutför det första utkastet i Jarvis
• SEO-optimera i Frase
• Redigera i Grammarly innan du publicerar

Där har du ett mycket kraftfullt, AI-förstärkt arbetsflöde för innehållsskapande.

💡 Tips: Se till att kolla in AppSumo för livstidserbjudanden på den här typen av verktyg. Det finns mycket mer att välja mellan än vad som står listat här.

När du kodar och designar

Kod är text, eller hur? Så du kan använda GPT-3 i många syften om du är utvecklare. Du kan till och med skriva vilken typ av design du vill ha och GPT-3 kan generera den eftersom det är webbkod. GPT-3 kan också förstå koden skriven av dig och skapa dokumentation.

För de flesta utvecklare är Regex, eller reguljära uttryck, en utmaning. Men GPT-3 kan hjälpa till. Med Regex Generator matar du in Regex du vill ha på vanlig engelska, ger en exempelsträng som matchar och GPT-3 genererar Regex på några sekunder.

Design då? Ett Figma-plugin som heter "Designer" har förmågan att generera en funktionell prototyp från råtext.

För att skapa exemplet nedan skrevs följande:

“An app that has a navigation bar with a camera icon, “Photos” title, and a message icon, a feed of photos with each photo having a user icon, a photo, a heart icon, and a chat bubble icon”

Klicka på Design, sen är det färdigt.

Det finns många andra verktyg där ute som är byggda på GPT-3. Men vi stannar här med våra exempel och låter dig utforska vidare på egen hand.

GPT-3 är den hittills mest kraftfulla språkmodellen och dess användningsområden är omfattande. Om du läst ända hit antar vi att du håller med och redan börjat fundera på hur du kan använda det.

Du har nu ett försprång eftersom du har fått denna kunskap före de flesta andra – vad ska du göra med din Optimist's Edge?

❓ Vad mer kan du göra?

Dela gärna dina idéer med andra Premium Supporters i vår Facebook-grupp.

Notera: Undersökningen genomfördes på 500 respondenter via Google Surveys.

Notera 2: Nedan är skärmdumpen från OpenAI GPT-3 Playground där vår text genererades. Det vi matade in i GPT-3 syns i fetstil, resten är AI-genererat.