← Arkivet
Avsnitt #498·

#ensakidag 498 – AI som tidernas bästa rödpenna (eller bara en allt slöare kniv?)

AI-genererat · ej JJ-verifierat

Guldkorn är AI-genererad redaktionell kommentar - skild från JJ:s eget avsnitt.

Lyssna / seSpotify

Beskrivning · den här hjälpte jag AI att skriva // JJ

En tweet från Wharton-professorn Ethan Mollick satte fart på både Hjärnkontoret och En sak idag. Mollick hade tagit sin allra första publicerade avhandling, en cirka 20 år gammal text om Moores lag, och kört den genom en av de senaste frontiermodellerna. Resultatet fascinerade honom: strikta tabeller över vad som hänt sedan dess, och en analys och kritik på djupet. Någon i tråden kallade det den bästa rödpenna de varit med om.

JJ tar fasta på oron som alltid dyker upp i kommentarsfälten: att om vi bara låter AI bygga vidare på det akademiska material som redan finns, så blir kniven längre och längre men allt slöare, och allt till slut dummare. Hans invändning är praktisk. Det handlar om hur vi vässar kniven: hur vi promptar och hur vi tar vara på det vi får tillbaka.

Hans konkreta exempel är Perplexitys Model Council, där Gemini, Claude och ChatGPT ställs mot varandra i samma fråga så att du ser var de är överens, var de divergerar och vem som hittar unika findings. Han körde Mollicks Moore-avhandling genom den, och tanken växer direkt: varför inte göra detta med all dokumenterad mänsklig kunskap, och köra hela korpusen genom varje ny modellgeneration för att se vad som dyker upp den här gången?

Och så vänder han blicken inåt: tänk att låta AI bedöma allt du själv skrivit, publicerat och tänkt, och ge dig feedback på vad du missade och hur du kunnat göra det bättre. Det leder rakt in på En sak idag 500, som publiceras på onsdag.

Transkript · JJ:s egna ord

Facit

Facit kommer när den här hunnit åldras lite mer...

Guldkorn

AI-kommentarAI-genererat · ej JJ-verifierat
  • Om oron för modellkollaps, och varför JJ vänder på den

    Om vi bara fortsätter att låta AI bygga på de avhandlingar och studier och rapporter och det akademiska material som redan finns, så kommer det i slutänden bara bli dummare och dummare. Och jag tror allt det där handlar om hur vi väljer att vässa den här kniven, eller hur vi väljer att prompta, hur vi väljer att ta vara på resultaten vi får tillbaka.
  • JJ:s konkreta verktyg just nu: Perplexitys Model Council

    Jag är sedan många månader tillbaka nu fullständigt förälskad i den funktionen i Perplexity som heter Model Council. Där du med ett enda val kan ställa Gemini, Claude och ChatGPT mot varandra i en och samma fråga. Du får reda på var de är överens, var de divergerar, vilken som hittar unika findings och så vidare. Alltså en klockren översikt.
  • Den stora tanken: kör hela mänsklighetens korpus genom varje ny modellgeneration

    Varför gör vi inte detta med all mänsklig kunskap, allting som finns dokumenterat. Varje gång vi har en ny relevant uppdatering av våra modeller eller våra tjänster så kanske vi skulle ta hela vårt mänskliga korpus och köra dem igenom de här modellerna och se vad som dyker upp den här gången.

Läs mer som detta

AI-kommentarAI-genererat · ej JJ-verifierat

Läst baklänges

Anders Bjarby har läst om hela arkivet baklänges och gjort varje avsnitt till en byggbar idé - med en ärlig efterhandsläsning och en färdig bygg-prompt.

Ett fristående projekt av Anders Bjarby.