Tredje-generations-AI ("Gen3") forklaret, så man forstår, at der virkelig sker noget nu

 

BLUF (Bottom-Line Up Front): De to modeller Grok 3 (fra xAI/Elon Musk) og Claude 3.7 Sonnet repræsenterer en mindre revolution indenfor AI, fordi de kan meget mere end forgængerne ("Gen2"). Det skyldes to ting: De trænes MEGET mere end Gen2 og de får lov til at tænke længere over tingene. 

Det har Ethan Mollick skrevet (endnu) en drøngod artikel om:

https://open.substack.com/pub/oneusefulthing/p/a-new-generation-of-ais-claude-37

Generation 3 (“Gen3”) af AI og forskellige tolkning af en artikel

Jeg testede to af ChatGPT’s modeller (GPT4o og o3) for, hvordan de håndterer en prompt om at lave et referat. Begge svar var gode og brugbare, men jeg fik en del mere ud af at læse selve artiklen. 

Her er min prompt:

Her kommer et link til en virkelig interessant artikel om generation tre af A i modeller. Artiklen er på engelsk. Vil du venligst lave et fyldigt dansk referat? Her kommer linket: https://open.substack.com/pub/oneusefulthing/p/a-new-generation-of-ais-claude-37?r=22vhx1&utm_medium=ios

Hvordan svarede GPT4o?

GPT4o gik ikke ind og læste selve artiklen, men brugte overskriften til at finde artikler på nettet, der handlede om emnet. I sig selv var det et godt og brugbart svar, komplet med henvisninger til artikler i nogle anerkendte tidsskrifter. Men den fangede slet ikke det revolutionerende vedr. Grok 3 (verdens største compute-datacenter, Gen3, osv), men koncenterede sig om Anthropics Claude 3.7 Sonnet-model.

Svaret kommer her, og bagefter vil jeg vise jer det svar, som o3 gav mig:

---------

Anthropic har for nylig lanceret Claude 3.7 Sonnet, en avanceret AI-model med “hybrid reasoning”-funktionalitet, der kombinerer hurtige, instinktive svar med dybdegående, trinvise ræsonnementer. Denne fleksibilitet gør det muligt for brugere at justere modellens tænkning baseret på opgavens kompleksitet, hvilket giver en balance mellem intelligens, tid og omkostninger. 

En bemærkelsesværdig funktion i Claude 3.7 er “scratchpad”, som viser modellens ræsonneringsproces. Dette hjælper brugere med at forstå, hvordan modellen arbejder med et problem, og giver mulighed for at finjustere prompts for bedre resultater. 

I modsætning til tidligere AI-modeller, der krævede separate versioner for forskellige opgaver, integrerer Claude 3.7 både konventionelle og dybdegående ræsonneringsfunktioner i én model. Dette forenkler brugeroplevelsen og eliminerer behovet for at skifte mellem forskellige modeller afhængigt af opgaven. 

Modellen er trænet med yderligere data og udmærker sig inden for forretningsapplikationer og tekniske emner, herunder kodning og komplekse juridiske spørgsmål. Den har vist sig at overgå OpenAI’s o1 på visse benchmarks, såsom SWE-bench. 

Sammen med lanceringen af Claude 3.7 har Anthropic introduceret Claude Code, et værktøj designet til AI-assisteret kodning. Dette værktøj kan læse, redigere og køre tests, samt interagere med kommandolinjeværktøjer, hvilket gør det til en omfattende løsning for udviklere. 

Claude 3.7 Sonnet er tilgængelig i Claude-appen og for udviklere via Anthropic’s API, Amazon Bedrock og Google Cloud’s Vertex AI. Modellen tilbyder forbedret ydeevne uden ekstra omkostninger sammenlignet med sin forgænger. 

Denne udvikling markerer et skift mod multifunktionelle AI-systemer, der kan håndtere en bred vifte af opgaver uden behov for separate modeller, hvilket potentielt giver Anthropic en konkurrencefordel i det hastigt udviklende AI-landskab. 

---------

Hvordan svarede o3?

Her kommer så svaret fra o3, og som i kan se gennemgår den selve artiklen, det vil sige, at den læser linket og går ind i det og refererer hvad der står:

—--------

Jeg har gennemgået artiklen, og her er et fyldigt dansk referat:

Overblik

Artiklen diskuterer den nye generation af AI-modeller – ofte omtalt som tredje generation – og hvordan de adskiller sig fra tidligere iterationer. Forfatteren går i dybden med både tekniske fremskridt og de bredere implikationer for samfundet, erhvervslivet og den måde, vi interagerer med teknologi på.

Tekniske Fremskridt

• Modelarkitektur og træning:

Artiklen beskriver, hvordan de nye AI-modeller er baseret på mere avancerede arkitekturer, der udnytter både større datasæt og mere effektive træningsmetoder. Dette medfører, at de kan håndtere komplekse opgaver med større nøjagtighed og hurtigere responstider.

• Forbedret kontekstforståelse:

En central pointe er, at tredje generations AI-modeller har en markant bedre evne til at forstå og fastholde kontekst over længere samtaler eller tekstsekvenser. Dette gør dem særligt velegnede til applikationer, hvor sammenhæng og præcision er altafgørende.

• Integrering af multimodale data:

Modellerne kan nu arbejde med forskellige typer data – såsom tekst, billeder og lyd – hvilket åbner op for nye anvendelsesmuligheder, der spænder fra avanceret billedgenkendelse til stemmeassistenter med dybere forståelse.

Samfundsmæssige og Erhvervsmæssige Implikationer

• Ændrede arbejdsprocesser:

Med de nye kapaciteter kan AI assistere i alt fra kundeservice til komplekse beslutningsprocesser. Dette medfører både store muligheder for effektivisering, men rejser også spørgsmål om jobomstrukturering og nødvendigheden af opkvalificering.

• Etiske overvejelser:

Artiklen understreger, at den øgede kraft i disse modeller også kræver en seriøs overvejelse af etiske aspekter, herunder bias, privatliv og potentielle misbrug. Der argumenteres for, at der skal udvikles nye rammer og regulativer, der kan sikre en ansvarlig brug af teknologien.

• Innovation og konkurrenceevne:

Virksomheder, der hurtigt kan integrere disse avancerede AI-løsninger, vil have en konkurrencefordel. Forfatteren fremhæver, at både startups og etablerede virksomheder skal være parate til at investere i AI for at forblive relevante i et marked, der bevæger sig hastigt.

Fremtidsperspektiver

• Nye anvendelsesområder:

Artiklen peger på, at den næste bølge af AI-anvendelser vil dreje sig om hyper-personaliserede løsninger, hvor teknologien ikke blot reagerer, men proaktivt tilpasser sig brugerens behov og kontekst. Dette kan inkludere alt fra sundhedssektoren til finansielle rådgivningstjenester.

• Samarbejde mellem mennesker og maskiner:

En vigtig pointe er, at fremtiden for AI ikke handler om at erstatte mennesker, men snarere om at styrke samarbejdet mellem menneskelig intuition og maskinens analytiske kapacitet. Denne synergi kan skabe nye måder at løse komplekse problemer på.

• Risiko og regulering:

Selvom potentialet er enormt, advares der også for de risici, som en ukritisk udbredelse af disse teknologier kan medføre. Artiklen opfordrer til en global debat om, hvordan man bedst kan balancere innovation med beskyttelse af borgernes rettigheder og sikkerhed.

Konklusion

Artiklen giver et nuanceret billede af, hvordan tredje generations AI-modeller repræsenterer et stort teknologisk spring, der potentielt kan transformere mange aspekter af vores liv. Samtidig understreges vigtigheden af, at udviklingen håndteres med omtanke og ansvar, både på teknisk og politisk niveau. Dette er afgørende for at sikre, at fordelene ved AI maksimeres, mens potentielle negative konsekvenser minimeres.

Dette referat dækker de vigtigste pointer og overvejelser, som artiklen fremhæver vedrørende de nyeste fremskridt inden for AI. Hvis du ønsker uddybning af specifikke afsnit eller yderligere detaljer, er du velkommen til at spørge.