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OpenAI CTO Mira Murati on Chatbots and Artificial General Intelligence | The Atlantic Festival 2023How quickly will chatbots and artificial intelligence integrate into our everyday lives, and what’s next for the technology? Mira Murati, the chief technolog...www.youtube.com

OpenAI CTO Mira Murati 인터뷰





Q: With some combination of browsing which is what I assume you're getting at with the models being able to go on the internet and find new information and training them on massively new large data sets. Is it possible that say 2~3 years from now we could have not perfect accuracy as you say, but like Wikipedia level accuracy?


A: I mean it should do better than that, right? It should do better than that. It should be more scientific level accuracy where you can really trace back the pieces of information ideally. Or at least understand why through reasoning sort of like Chain of Thought, understand why the system got to that kind of answer. So I would hope that we're going for for something much better than that. But today we do have the ability to kind of browse, what's going on, and and bring this freshness of information which obviously increases accuracy. There is there is a lot more happening, but um I think RLHF can get us really far along with addressing halluc ination for text.


Q: 인터넷에 접속하여 새로운 정보를 찾을 수 있는 브라우징 기능의 조합을 통해 모델이 새로운 정보를 찾을 수 있도록 하겠다는 뜻이죠? 그리고 엄청나게 새로운 대규모 데이터 세트를 학습시키는 것이죠. 지금부터 2~3년 후에는 말씀하신 것처럼 완벽한 정확도는 아니더라도 위키피디아 수준의 정확도를 가질 수 있을까요?


A: 그보다 더 나을 겁니다, 그렇죠? 그보다 더 잘할 겁니다. 이상적으로는 정보의 조각들을 역추적할 수 있는 과학적 수준의 정확도가 되어야 합니다. 또는 적어도 Chain of Thought와 같은 추론을 통해 시스템이 왜 그런 종류의 답을 얻었는지 이해할 수 있어야 합니다. 그래서 저는 우리가 그보다 훨씬 더 나은 것을 향하고 있다고 기대하고 있습니다. 하지만 오늘날 우리는 브라우징을 통해 무슨 일이 일어나고 있는지, 그리고 새로운 정보를 가져와서 정확성을 높일 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 더 많은 일이 일어나고 있지만, RLHF는 텍스트에 대한 환각 문제를 해결하는 데 아주 큰 도움이 될 수 있다고 생각합니다.