Domande frequenti

Uno strumento di IA generativa non viene ""intelligente" L'IA non ha buone prestazioni in senso umano, ma ha dimostrato di avere buone prestazioni in una serie di test standardizzati.

Ad esempio, OpenAI ha alcune lato esternoRisultati da per la prima versione del GPT-4. Inoltre, un lato esternoValutazione dei LLM non viene creato da Chi siamo, ma dalle capacità dei vari modelli. Gli esperti nel campo dell'IA generativa concordano sul fatto che il lato esternoLe competenze continueranno a crescere,In questo modo si garantisce il raggiungimento di buoni risultati nei vari test di riferimento.

I modelli vengono addestrati utilizzando grandi quantità di dati. Ogni modello così disponibile ha un ultimo stato su cui è stato addestrato. Dopo di che, di solito, non c'è più addestramento, ma il contenuto viene integrato con dati attuali.

Ad esempio, dopo un input viene effettuata una ricerca su Internet e i risultati ottenuti vengono inseriti nell'LLM (Large Language Model) come ulteriore richiesta. Oppure, dopo un input viene effettuato un confronto con i dati attualmente memorizzati, prima che questi vengano trasmessi all'LLM nel suo complesso.

? importante sottolineare che, sebbene i modelli non vengano ulteriormente addestrati, tutti i dati trasmessi a un LLM possono essere utilizzati per scopi di addestramento futuri, a meno che ciò non sia esplicitamente escluso nelle condizioni d'uso.

I dati di addestramento sono costituiti da serie di dati disponibili pubblicamente, ma anche da contenuti provenienti da Internet liberamente accessibili. Attualmente le aziende non rivelano i dati esatti utilizzati per l'addestramento. Tuttavia, è noto che la quantità di dati richiesti è enorme e che viene utilizzato il maggior numero possibile di fonti di dati.

Inoltre, salvo restrizioni esplicite, tutti i dati di accesso attuali (richieste, file caricati) possono essere utilizzati per futuri corsi di formazione. Si raccomanda cautela e di prestare attenzione alle condizioni di utilizzo.

Tecnicamente e giuridicamente parlando: no. Finché non viene assegnata una personalità all'intelligenza artificiale, l'uso di questo strumento non è tecnicamente più plagio di una ricerca su Google Scholar, dell'uso di Grammarly o di DeepL o dell'uso di R o Python per eseguire grandi calcoli. Tuttavia, l'uso di GenAI deve essere correttamente riconosciuto in base allo stile di citazione utilizzato.

Va notato che gli strumenti non identificano (in modo affidabile) i testi presi alla lettera o in termini di contenuto come citazioni e l'output può essere molto vicino a un originale. Questo può portare a un riscontro in un controllo di plagio.

No, non è affidabile. Le risposte di GenAI sono il risultato di un algoritmo probabilistico e non sono quindi generalmente riproducibili. Le risposte non sono semplici frammenti del corpus testuale utilizzato per l'addestramento, motivo per cui i passaggi delle risposte non possono essere trovati con un motore di ricerca su Internet.

In ogni caso, all'ETH di Zurigo non è consentito assegnare le note in modo completamente automatico; l'IA potrebbe aiutare nell'assegnazione dei punti, ma il voto deve sempre essere assegnato da un essere umano. Gli strumenti di GenAI possono creare note e giustificazioni plausibili per determinate rubriche e scale di valutazione. Si raccomanda che la procedura scelta venga sempre discussa con gli studenti e resa nota in ogni momento.