Infolgedessen war die Antwort des „Dezember“-Bots kürzer als die „Mai“-Bot. „Ich würde gerne sehen, ob das auch anderen passiert“, schrieb der Wissenschaftler und lud zum Experimentieren ein.
Es stellt sich heraus, dass es wirklich ein Problem gibt! „Oh mein Gott, die Winterpause-Hypothese der künstlichen Intelligenz könnte tatsächlich wahr sein?“ antwortete ein Social-Media-Nutzer und wiederholte den chatgpt-Trick.
Ein anderer Benutzer, Mike Swopeski, sagte: „Was wäre, wenn die KI aus ihren Trainingsdaten lernen würde, dass Menschen dazu neigen, im Dezember langsamer zu machen und große Projekte auf das neue Jahr zu verschieben, und dass sie deshalb in letzter Zeit fauler sind?“ Es scheint uns, dass eine solche Theorie durchaus möglich ist!
So seltsam es auch klingen mag: Wenn Sie Ihrem Bot helfen, sich menschlicher zu fühlen, können Sie bei Ihren Abfragen bessere Ergebnisse erzielen.
Beispielsweise veröffentlichten google DeepMind-Forscher für künstliche Intelligenz im vergangenen September einen Artikel mit ihren Erkenntnissen, dass einige LLM-KI-Bots bei mathematischen Problemen besser abschnitten, wenn die Abfrage sie aufforderte, zuerst „tief durchzuatmen“.
Anekdotisch haben andere Wissenschaftler herausgefunden, dass ähnliche LLM-Chatbots anscheinend härter arbeiten, wenn ihnen mitgeteilt wird, dass sie für die Erledigung einer Aufgabe ein Trinkgeld erhalten, oder wenn sie daran erinnert werden, dass sie keine Finger haben und so schnell tippen können. Wie die Servergeschwindigkeit es zulässt !
Allerdings sind nicht alle Forscher davon überzeugt, dass ChatGPT im Winter Winterschlaf hält, sich entspannt oder in Panik gerät.
Der Forscher für künstliche Intelligenz Jan Aravjo veröffentlichte seine Versuche, Lynchs Ergebnisse zu reproduzieren, und sagte, er sei nicht in der Lage, die saisonale Diskrepanz mit irgendeiner statistischen Signifikanz zu korrelieren.
Aufgrund der vielen Zufallselemente im Spiel stellen KI-Experten fest, dass Unterschiede in der Chatbot-Antwortausgabe bedeuten, dass viel größere Stichprobengrößen erforderlich wären, um verlässliche Statistiken zur „Winterpause-Hypothese“ zu erstellen.
