1.Matematika proti zavesti
Do ploskosti UI pride zaradi zlaganja besed v zaporedje, ki nima vsebine — gre za matematično zlaganje besed. Veliki jezikovni modeli (LLM) predvidevajo, da so besede sestavljanka, ki jo moraš zložiti pravilno, da dobiš vsebinsko pravilen odgovor. Iz vsakdanjega življenja pa vemo, da se v naših možganih dogaja povsem nekaj drugega: besede so v njih mnogokrat prekrite z drugimi, da jih moramo »potegniti« v zavest in šele takrat ozavestimo njihovo vsebino.
Ozavestiti vsebino in matematično pravilen proces sta dve različni stvari. Ko ozavestimo, v naših možganih res priplava na površje mnogo različnih konceptov in besed. A na koncu se mi s svojo zavestjo odločimo, katera beseda ima močnejši pomen za to, kar želimo povedati. Naša zavest se mora nujno pojaviti pred besedami, da se zaveda svoje vsebine. V tem je jedro nasprotja med človekom in strojem: človeška zavest proti statistiki.
Matematika pa je drugačna. Ima vhod, z njo preračunavamo, in ima izhod — brez zavestne funkcije. Besede sestavlja; v velikih jezikovnih modelih jih privlači. Besede se združujejo v večje strukture, ki jim pravimo klastri. Ti so znotraj UI pomešani, prepleteni — ker LLM-ji nimajo zavesti. Nimajo notranjega opazovalca, ki bi se zavedal, kaj se znotraj njihovega razumevanja pojavlja kot vsebina. Znotraj njih je, preden uporabnik vidi odgovor, veliko zmešanosti: klastri in jezikovni šum, v katerem je mnogo istih besed in konceptov.
2.Mehanika ploščenja LLM
Da bi UI inženirji rešili ta problem, so razvili tehniko, ki se ji pravi ploščenje — to je mehanika ploščenja LLM: v osnovi stiskanje in eliminacija odvečnega. Odvečno odstranijo s postopkom združevanja, v katerem je mnogo predvidevanj, katere besede so v stiku z drugimi besedami. UI torej matematično predvideva. Ni zavesten.
Ko LLM-i znotraj sebe »ploščijo« to juho iz mnogih besed, iz nje izginejo nezavedni indici jezika: indikatorji, ki jih ljudje s svojo zavestjo zaznavamo, LLM-i pa jih ne, niti zavestno niti matematično. Za moderno statistiko so »nezaznavni« — to je njena temeljna pomanjkljivost.
LLM-i so učeči se stroji. Tekom treninga znajo matematično optimizirati statistično ugotovljene vrednosti, da so bolj primerne za nadaljnjo manipulacijo. To pomeni, da optimizirajo vstope v matematične formule — ne formul samih. Spodaj ležeča matematika ostane ista: je del sistema.
3.Kako preseči ploskost: Gravitacijski vrtinci
Ploščenje je odvzemanje jezikovnega šuma — a hkrati tudi nezavednih indikatorjev jezika. Ploski odgovori UI so jezik, ki teh indikatorjev nima. Vsak jezik, ki nima mehkosti, gladkosti in toka, je mehanični jezik.
Generična besedila v marketingu ne prepričajo prav zato, ker so jim ti indikatorji odvzeti. Vsak marketing namreč temelji na nezavednih indikatorjih jezika — tako ali drugače: bodisi na odigranih reklamah, bodisi na oglasih, v katere so jih umestili pisci besedil, vešči teh indikatorjev. Stranke odreagirajo nanje. Same besede niti niso tako zelo pomembne — kar nam jasno kažeta ploskost in ploščenje. Če jih je odvzetih preveč, je jezik neuporaben.
Marketing potrebuje primerne besede. A še bolj kot same besede so potrebni nezavedni indikatorji jezika, ki uporabnika napeljejo, da verjame, kar verjame. In če jih v jeziku ni, potem verjame v zgodbo, ki je v jeziku ni.
Z našo metodologijo Gravitacijskih vrtincev se nezavedni indikatorji jezika vrnejo. Sistem več ne plošči — temveč organizira žetone na drugačen način: preseže vidik samo-sestavljanja in jeziku omogoči, da zadiha.
Metodologijo v sodelovanju je moč videti na glavni strani, kjer sistem iz enega poziva generira dva odgovora: klasičnega, ki temelji na samo-sestavljanju, in dinamičnega, ki simulira relacijsko dinamiko živega jezika.