Forskere fra Delft University of Technology i Holland og Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) samarbejdede med ChatGPT om at designe en robot.
Den undersøgelse, der er offentliggjort i Nature, udforsker samtaler med ChatGPT for at finde robotløsninger på problemer i den virkelige verden. "Vi ønskede, at ChatGPT ikke bare skulle designe en robot, men en, der faktisk er nyttig", siger medforfatter Della Santina.
Designprocessen omfattede to faser: idéudvikling og realisering. Først spurgte teamet ChatGPT: "Hvad er de fremtidige udfordringer for menneskeheden?", hvortil den svarede fødevaremangel, aldrende befolkninger og klimaforandringer (den fik altså ikke memoet om AI).
Teamet besluttede sig for at udforske fødevaremangel og spurgte AI'en om ideer til, hvordan den kunne løses. Medforfatter Francesco Stella sagde: "For eksempel lærte chatrobotten os, hvilken afgrøde der ville være mest økonomisk værdifuld at automatisere."
Efter nogle overvejelser fandt ChatGPT frem til en robot til at høste tomater. Forskerne bemærker, at deres roller skiftede i retning af teknikere og AI'en i retning af designeren.
"Mens beregning i høj grad er blevet brugt til at hjælpe ingeniører med teknisk implementering, kan et AI-system for første gang udtænke nye systemer og dermed automatisere kognitive opgaver på højt niveau", siger forskeren Francesco Stella.
ChatGPT gik i dybden med nogle af de finere detaljer ved at bygge en tomathøstrobot, som skulle have en motordrevet silikoneforbunden griber til forsigtigt at trække tomater af vinstokken.
Den foreslog også en Dynamixel-motor og gav endda eksempler på Python-kode til programmering af robotten. En Dynamixel-motor er specielt designet til robotapplikationer.
Forskerteamet besluttede derefter at gøre ChatGPT's design til virkelighed og gik i gang med at bygge robotten, som blev testet på Delft Universitet.
Praktiske og etiske udfordringer
Forskerne erkendte, at ChatGPT's meninger om de "mest rentable" anvendelsesmuligheder for robotter stort set ikke kan verificeres. Ikke desto mindre viser dette nye eksempel på menneske-robot-samarbejde, at ChatGPT er i stand til at komme med reelle, faktadrevne forslag til robotdesign.
Forsker Josie Hughes sagde: "Dette kan være forudindtaget i forhold til afgrøder, der er mere dækket i litteraturen, i modsætning til dem, hvor der virkelig er et reelt behov. Når der træffes beslutninger uden for ingeniørens vidensområde, kan det føre til betydelige etiske, tekniske eller faktuelle fejl." Hughes påpegede også, at et AI-genereret design kan være forudindtaget i forhold til mere dokumenterede afgrøder i stedet for dem, der virkelig er behov for.
Teamet advarede også om potentielle etiske risici forbundet med en sådan brug af AI, herunder bias, plagiat og problemer med intellektuel ejendomsret.
På trods af disse faldgruber mener teamet, at LLM'er, hvis de forvaltes godt, kan fremskynde designet af robotløsninger til moderne problemer i den virkelige verden.
