חָדָשׁ לִלמוֹד
הראה שאנשים אינם יכולים להבחין בין שירים שנכתבו על ידי משוררים מפורסמים לבין אלו שנוצרו על ידי בינה מלאכותית המחקה את סגנונם. יתרה מכך, לעתים קרובות אנשים אוהבים שירה מ-AI יותר מאשר עבודה של משוררים אמיתיים.
העיתון מציע שקוראים עשויים לטעות במורכבות של שירה שנכתבה על ידי אדם בבלבול שיכול להיווצר על ידי AI. יחד עם זאת, טקסטים של AI נראים מובנים יותר ו"אנושיים".
המחקר השתמש בשירה של עשרה משוררים שיצירותיהם משתרעות על פני כמעט 700 שנות ספרות בשפה האנגלית. הרשימה כוללת את ג'פרי צ'וסר, וויליאם שייקספיר, סמואל באטלר, לורד ביירון, וולט ויטמן, אמילי דיקינסון, תומס אליוט, אלן גינסברג, סילביה פלאת' והמשוררת המודרנית היחידה, דורותי לסקי.
לכל משורר נבחרו 5 שירים. לאחר מכן השתמשו החוקרים ב-ChatGPT 3.5 כדי ליצור 5 שירים בסגנון של כל מחבר. תוצאות הדור נלקחו ללא התאמות – נעשה שימוש ב-5 הטקסטים הראשונים שהתקבלו.
הניסוי הראשון כלל 1634 אנשים. הם חולקו באקראי לקבוצות והתבקשו לקרוא 10 שירים, ביניהם שירי AI מעורבים ויצירות אמיתיות (5 חלקים כל אחד). המשתתפים היו צריכים לנחש אם אדם או בינה מלאכותית כתבו כל שיר. התוצאות הראו שאנשים נוטים יותר לטעות ולחשוב שהשירים של ה-AI נוצרו על ידי בני אדם. יחד עם זאת, הם ראו לעתים קרובות שירים אמיתיים של משוררים מפורסמים כיצירה של AI.
בניסוי השני, כמעט 700 אנשים דירגו שירים לפי 14 קריטריונים, כולל איכות, יופי, רגש, קצב ומקוריות. המשתתפים חולקו ל-3 קבוצות: לאחת נאמר שכל השירים נכתבו על ידי אנשים, לשניה נאמר שהם נוצרו על ידי AI, ולשלישית לא נמסר כלל מידע על המחבר. מעניין לציין שמשתתפים שלא ידעו מי כתב את השירים דירגו את יצירות הבינה המלאכותית גבוה יותר מאשר שירים של מחברים אמיתיים. ואם ידעו שהשירים נוצרו על ידי AI, נתנו ציונים נמוכים יותר.
החוקרים הגיעו למסקנה שהמשתתפים בניסוי השתמשו בשיטות דומות אך שגויות כדי להבחין בין פסוקים. שירים פשוטים מה-AI היו קלים ומובנים יותר עבור המשתתפים, ולכן הם נתפסו כאיכותיים יותר. יחד עם זאת, השירים המורכבים של משוררים אמיתיים נראו לעתים קרובות מבלבלים ו"רובוטיים".
בניגוד למחקרים קודמים, אנשים כבר לא יכולים להבחין באופן אמין בין שירה שנכתבה על ידי משוררים מפורסמים לבין שירה שנוצרה על ידי AI. לדברי מדענים, התופעה שבה עובדות בינה מלאכותית נתפסות כ"אנושיות" יותר מיצירות אמיתיות מדגימה רמה חדשה של פיתוח של טכנולוגיות גנרטיביות.
מדענים מאוניברסיטת ביירוית בגרמניה
התגלה
צורה חדשה של סימטריה במכניקה סטטיסטית שיכולה לפשט את ההבנה של קשרים בסיסיים בתחום זה של הפיזיקה. גילוי זה קשור למה שנקרא "כוח יתר" – מושג חדש המתאר את היחסים בין כמויות פיזיות שניתנות לצפייה.
סימטריה, העומדת בבסיס תיאוריות פיזיקליות רבות, מאפשרת לנו לזהות תכונות שנשארות ללא שינוי תחת טרנספורמציות מסוימות. עקרון זה הפך לבסיס למושגים כמו חוקי שימור האנרגיה והתנע, תורת היחסות ומכניקת הקוונטים. החוקרים הראו שהסימטריה החדשה שלהם קשורה לטרנספורמציות במרחב הפאזה, המתארת את מיקומם ומומנטים של חלקיקים. במסגרת חקר המכניקה הסטטיסטית, ניתן היה לגזור קשרים מדויקים בין מאפיינים מקומיים של המערכת, כגון צפיפות החלקיקים והכוחות הפועלים עליהם.
עבודתם של מדענים מבוססת על העקרונות
המשפטים של נואת'ר
לפיה כל סימטריה רציפה מתאימה לכמות שמורה. בהקשר של מכניקה סטטיסטית, סימטריה פתוחה פועלת כ"טרנספורמציה של מד" עבור מיקרו-מצבים, המאפשרת לזהות קשרים חדשים בין פרמטרי מערכת.
המתודולוגיה נבדקה באמצעות ניסויים מספריים על מערכת של מוטות קשיחים במרחב חד מימדי. המחקר הראה שהסימטריה המוצעת נשמרת גם תחת טרנספורמציות חלל שלב סופי, מה שסלל את הדרך לחישובים יעילים יותר. הגישה המוצעת יכולה להפחית את עלויות המידול ולהפחית את טביעת הרגל הפחמנית החישובית.
התוצאות שהתקבלו יכולות למצוא יישום במדעי החומרים ובביולוגיה מולקולרית, שם כבר נעשה שימוש פעיל בסימולציות המבוססות על מכניקה סטטיסטית. בעתיד מתוכנן להרחיב את המחקר במאפיינים הדינמיים של מערכות, לרבות תהליכים מחוץ לשיווי משקל, שיקרבו את הגישות של מכניקה סטטיסטית ופיזיקה קוונטית.
