AI-ն հանդիպում է արտոնագրերին՝ փոխակերպելով նորարարությունը հիբրիդային ինտելեկտով

2. Լեզուների մեծ մոդելների (LLMs) հնարավորություններն ու սահմանափակումները

Լեզուների խոշոր մոդելները (LLM), ինչպիսիք են ChatGPT-ը և GPT-4-ը, հեղափոխություն են կատարել մարդուն նմանվող տեքստի մշակման և ստեղծման գործում: Այնուամենայնիվ, նրանց հնարավորությունների և սահմանափակումների ըմբռնումը շատ կարևոր է դրանք արդյունավետորեն աշխատանքային գործընթացներում ինտեգրելու համար, հատկապես իրավական և արտոնագրային ոլորտներում:

2.1 LLM-ների հնարավորությունները

2.1.1 Բնական լեզվի մշակում

• LLM-ները կարող են տպավորիչ սահունությամբ վերլուծել, առաջացնել և ամփոփել մեծ ծավալի տեքստ:
• Նրանք գերազանցում են բարդ իրավական կամ տեխնիկական լեզվի վերլուծությունը, ինչը նրանց հարմար է արտոնագրային փաստաթղթերի համար:

2.1.2 Կաղապարների ճանաչում

• Վերլուծելով տվյալների լայնածավալ հավաքածուները՝ LLM-ները կարող են բացահայտել միտումներն ու օրինաչափությունները՝ օգնելով այնպիսի առաջադրանքներին, ինչպիսիք են նախորդ արվեստի որոնումները կամ շուկայի վերլուծությունը:

2.1.3 Ավտոմատացում և արդյունավետություն

• Կրկնվող առաջադրանքների ավտոմատացումը, ինչպիսիք են փաստաթղթերի դասակարգումը, հիմնաբառերի արդյունահանումը կամ արտոնագրային հայցերի նախնական ձևակերպումը, նվազեցնում են մարդկային ջանքերն ու սխալները:

2.1.4 Կարգավորելի ելքեր

• LLM-ները կարող են հարմարվել հուշումներին՝ դարձնելով դրանք բազմակողմանի օգտագործման դեպքերի համար, ինչպիսիք են իմաստային որոնումը և իրավական հետազոտությունը:

2.2 LLM-ների սահմանափակումները

2.2.1 Փոխըմբռնման բացակայություն

• LLM-ները գործում են վիճակագրական հավանականությունների վրա, ոչ թե ըմբռնման, ինչը հանգեցնում է արդյունքների, որոնք կարող են համոզիչ թվալ, բայց չունեն փաստական ​​ճշգրտություն:

2.2.2 Կախվածություն վերապատրաստման տվյալների վրա

• Նրանց պատասխանները սահմանափակված են այն տվյալների շրջանակով և որակով, որոնց վրա նրանք վերապատրաստվել են, ինչը կարող է հանգեցնել հնացած կամ կողմնակալ արդյունքների:

2.2.3 Բացատրելիության բացակայություն

• LLM-ները չունեն թափանցիկություն իրենց որոշումների կայացման գործընթացներում, ինչը դժվարացնում է իրենց արդյունքների վավերացումը կամ պաշտպանությունը կարևոր իրավական համատեքստերում:

2.2.4 Հալյուցինացիաներ

• LLM-ները կարող են առաջացնել բովանդակություն, որը խելամիտ է, բայց փաստացիորեն սխալ, որը ռիսկեր է ներկայացնում, երբ օգտագործվում է առանց մարդու վերահսկողության:

2.2.5 Էթիկական մտահոգություններ

• Խնդիրներ, ինչպիսիք են տվյալների գաղտնիությունը, չարաշահումը և կանոնակարգային անհամապատասխանությունը, առաջանում են, երբ LLM-ները մշակում են զգայուն կամ գաղտնի տեղեկատվություն:

2.3 Հետևանքներ արտոնագրային արդյունաբերության համար

Մինչ LLM-ները կարող են մշակել և վերլուծել արտոնագրային տվյալները ուշագրավ արագությամբ, նրանց հուսալիության և բացատրելիության բացակայությունը պահանջում է զգույշ ինտեգրում: Դրանք մարդկային փորձագիտությունը օգնելու, այլ ոչ թե փոխարինելու գործիքներ են:

Օպտիմալ օգտագործման համար կազմակերպությունները պետք է ստեղծեն AI-ի արդյունքները վավերացնելու և մասնագիտական ​​և կարգավորող չափանիշներին համապատասխանեցման շրջանակներ:

Ընդունելով այս հնարավորություններն ու սահմանափակումները՝ օրինական և արտոնագրային ոլորտները կարող են պատասխանատու կերպով օգտագործել LLM-ները՝ առավելագույնի հասցնելով նրանց ներուժը՝ միաժամանակ նվազեցնելով ռիսկերը: Այս հիմնարար ըմբռնումը հիմք է ստեղծում վստահության ամրապնդման և AI տեխնոլոգիաների ավելի լայն ընդունման համար մասնագիտական ​​աշխատանքային գործընթացներում: