Ученые научили GPT-3 разбирать электронную почту
Команда исследователей из Университета Маастрихта провела исследование, посвящённое использованию нейросетевого алгоритма GPT-3 в качестве почтового клиента. Учёные попытались выяснить, будет ли он эффективнее и выгоднее других инструментов и насколько серьезными будут совершённые им ошибки, пишет The Next Web.
Мы тратим часы, чтобы прочитать и ответить на электронные письма, но что, если бы алгоритм мог автоматизировать оба процесса, задались вопросом учёные. В качестве эксперимента они использовали GPT-3 для сортировки писем в секторах страхования, энергетики и государственного управления.
Учёные пришли к выводу, что использование GPT-3 может быть экономически выгодным. Относительно другого ПО затраты на масштабирование будут практически нулевыми — компаниям придётся инвестировать только в дополнительное обучение алгоритма.
Главная проблема, связанная с GPT-3, заключается в том, что он может сгенерировать вводящий в заблуждение или даже оскорбительный текст. Если речь идет о работе компании, это может привести к судебным искам, поэтому человеку придётся вычитывать каждое отправляемое им электронное письмо.
Кроме того, GPT-3 был обучен на массивах данных из интернета, поэтому может назвать размах крыльев альбатроса или победителя Мировой серии 1967 года, но не может решить, хотите ли вы скинуться на поздравительную открытку для коллеги или возглавить новый подкомитет, пишет издание.
В настоящее время исследование продолжается и делать конкретные выводы о работе алгоритма рано, говорят учёные. Обычный чат-бот, обученный выбирать заранее сгенерированный ответ, пока выглядит лучшей альтернативой.
GPT-3 был впервые представлен публике в феврале 2019 года. Нейросетевая модель может обучаться на более чем 175 млрд параметров и генерировать тексты, которые в большинстве случаев трудноотличимы от создаваемых людьми. Базу для GPT-3 составили полная англоязычная «Википедия», открытая библиотека Common Crawl и другие наборы данных.
