AI in Software Testing Webinar:Jipitauri Georgian Language Chatbot (GPT 3.5): Use Cases & Challenges

Summary

Kathy, CEO de Supernova y Pulsory Georgia, comparte su experiencia en la creación de productos tecnológicos innovadores, destacando los desafíos de probar modelos de IA y sistemas basados en AI. Aborda temas como la confianza en las respuestas de AI, la prevención de sesgos y la conducta ética. Presenta Jupiteri, un servicio de traducción basado en GPT 3.5, y discute cómo se enfrentó a limitaciones y cómo se optimizó mediante la recolección de datos de usuario. Finalmente, reflexiona sobre el potencial y desafíos de GPT 4, enfatizando la importancia de una utilización ética y responsable de la tecnología de generación de lenguaje.

Takeaways

• 😀 La CEO de Supernova, Georgia, Kat Von bosikashrilli, es una experta en tecnología y ha estado involucrada en roles de CTO y CEO en varias startups.
• 🌟 La empresa Supernova, fundada en 2017, fue la primera startup de tecnología basada en AI adquirida por una gran empresa de merchandising en los Estados Unidos.
• 🤖 La creación de productos innovadores en Georgia se ha enfrentado a desafíos relacionados con la prueba de modelos y productos basados en AI, especialmente en términos de rendimiento, ética y sesgo.
• 🔍 La fiabilidad de las respuestas del sistema AI es compleja de probar debido a su naturaleza no determinista, lo que significa que las mismas entradas pueden generar diferentes salidas.
• 📈 La evaluación de nuevos modelos de IA requiere pruebas de aceptación para asegurar un rendimiento aceptable, utilizando métricas en lugar de resultados de pruebas fijas.
• 🚫 El sesgo en los sistemas de IA es un problema significativo, ya que los datos y las personas tienen sesgos que pueden reflejarse en las decisiones del sistema.
• 🌐 La prueba de comportamiento ético en IA es desafiante; por ejemplo, la toma de decisiones en vehículos autónomos puede tener implicaciones éticas complejas.
• 📊 La cantidad de datos requeridos para probar sistemas de IA es abrumadora y puede no proporcionar la seguridad estadística necesaria para garantizar su efectividad.
• 🛠 Los probadores de IA requieren habilidades técnicas y de ciencia de datos avanzadas para interactuar con sistemas complejos y evaluar su funcionalidad.
• 🔗 La introducción de modelos de generación de IA como GPT ha llevado a una variedad de aplicaciones, pero también a la necesidad de ajuste y optimización de los sistemas para mejorar la calidad de las respuestas.
• 🔄 El caso de Jupiteri, un servicio de traducción basado en GPT, muestra cómo la recolección de datos y la retroalimentación del usuario pueden ayudar a mejorar la precisión y actualización de la información proporcionada por el sistema.

Q & A

¿Quién es Kat Von Bosikashrilli y qué papel desempeña en la industria de la tecnología?

Kat Von Bosikashrilli es la CEO de Supernova Pulsory Georgia y fundadora de Bitarium AI. Es una mujer tecnológica muy activa y con experiencia en Georgia, vinculada a la creación de productos innovadores y ha desempeñado roles como CTO y CEO en diferentes startups.

¿Qué es GPT y cómo se relaciona con la creación de productos de inteligencia artificial?

GPT, o Generative Pre-trained Transformer, es una tecnología de aprendizaje profundo que se utiliza para generar texto coherente y natural. Es la base detrás de productos de inteligencia artificial como chatbots y asistentes personales, y se menciona en el guion como la tecnología utilizada en el proyecto de traducción de Jupitari.

¿Cuál fue el primer producto de inteligencia artificial basado en el lenguaje georgiano creado por la empresa mencionada en el guion?

El primer producto fue un chatbot en lenguaje georgiano, creado con componentes de IA potentes y trabajando en colaboración con lingüistas para alcanzar la más alta tasa de retención de usuarios.

¿Qué desafíos enfrentan los equipos de prueba de IA durante el proceso de desarrollo y prueba de modelos de IA?

Los desafíos incluyen la dificultad para predecir la salida y comportamiento esperados del sistema, la necesidad de adaptar las técnicas de prueba tradicionales a un conjunto de métricas de aceptabilidad, y la necesidad de realizar pruebas de evaluación y aceptación con cada nueva versión del modelo de IA.

¿Por qué es complejo garantizar la misma salida de un sistema de IA cuando se le proporciona la misma entrada?

Los sistemas de IA son generalmente no deterministas, lo que significa que pueden producir diferentes salidas incluso con la misma entrada, ya que la salida del sistema depende de los datos que ha visto anteriormente.

¿Cómo aborda el guion el tema de la confianza en las respuestas de los sistemas de IA?

El guion destaca que uno de los principales desafíos es la capacidad de garantizar que los sistemas de IA sean confiables para tomar decisiones importantes, y menciona la importancia de la transparencia y la explicación de los resultados para ganar esa confianza.

¿Qué es la sesgo en los sistemas de IA y cómo se aborda en el guion?

El sesgo en los sistemas de IA se refiere a la tendencia a favorecer ciertos grupos o resultados basándose en los datos con los que se entrenan. El guion menciona que es crucial evitar el sesgo al seleccionar y procesar los datos de entrenamiento para que los sistemas sean éticos y justos.

¿Qué es Jupitari y cómo se relaciona con el proyecto de traducción basado en GPT 3.5?

Jupitari es un servicio de traducción basado en GPT 3.5 y creado en georgiano. Fue diseñado para recopilar datos, analizar y mejorar las debilidades del servicio de traducción, pero enfrentó limitaciones en cuanto a la actualización de hechos y noticias.

¿Cómo se implementó un mecanismo de evaluación en la primera versión de Jupitari para mejorar las conversaciones y traducciones?

Se implementó un sistema de evaluación simple donde los usuarios podían seleccionar si les gustaba o no una conversación o traducción, y agregar una opción adicional para que los usuarios explicaran sus preferencias o desacuerdos con la respuesta dada.

¿Qué se espera de la próxima versión de GPT, conocida como GPT-4, según el guion?

Se espera que GPT-4 reduzca el sesgo y ofrezca capacidades impresionantes, como escribir contenido para sitios web o crear aplicaciones iOS a partir de descripciones simples. Sin embargo, el guion también señala que los desafíos de confianza, sesgo y ética persistirán y es responsabilidad de los desarrolladores y la sociedad utilizar esta tecnología de manera ética y responsable.