Forskere fra Delft University of Technology i Nederland og Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) samarbeidet med ChatGPT om å designe en robot.
Den studiei Nature, utforsker hvordan ChatGPT kan snakke med hverandre for å finne robotløsninger på virkelige problemer. "Vi ville at ChatGPT ikke bare skulle designe en robot, men en som faktisk er nyttig", sier medforfatter Della Santina.
Designprosessen besto av to trinn: idéutvikling og realisering. Først spurte teamet ChatGPT: "Hva er menneskehetens fremtidige utfordringer?", og de svarte matmangel, aldrende befolkninger og klimaendringer (de hadde ikke fått med seg AI, da).
Teamet bestemte seg for å utforske matmangel og spurte den kunstige intelligensen om ideer til hvordan den kunne løses. Medforfatter Francesco Stella sier: "For eksempel lærte chatroboten oss hvilken avling det ville være mest økonomisk verdifullt å automatisere."
Etter en del overveielser kom ChatGPT frem til en robot som høster tomater. Forskerne bemerker at deres roller skiftet mot teknikerne og den kunstige intelligensen mot designeren.
"Mens databehandling i stor grad har blitt brukt til å hjelpe ingeniører med teknisk implementering, kan et AI-system for første gang utvikle ideer til nye systemer og dermed automatisere kognitive oppgaver på høyt nivå", sier forsker Francesco Stella.
ChatGPT fordypet seg i noen av de finere detaljene rundt byggingen av en tomatplukkingsrobot, som skulle ha en motordrevet silikonkoblet griper for å trekke tomatene skånsomt ned fra vinstokkene.
Den foreslo også en Dynamixel-motor og ga til og med eksempler på Python-kode for programmering av roboten. En Dynamixel-motor er spesialdesignet for robotapplikasjoner.
Forskerteamet bestemte seg deretter for å gjøre ChatGPTs design til virkelighet og satte i gang med å bygge roboten, som ble testet ved universitetet i Delft.
Praktiske og etiske utfordringer
Forskerne erkjenner at ChatGPTs meninger om de "mest lønnsomme" bruksområdene for roboter i stor grad er ukontrollerbare. Likevel viser dette nye eksemplet på menneske-robot-samarbeid at ChatGPT er i stand til å komme med reelle, faktadrevne forslag til robotdesign.
Forskeren Josie Hughes sa: "Dette kan føre til en skjevhet i retning av avlinger som er mer dekket i litteraturen, i motsetning til de som det virkelig er et reelt behov for. Når beslutninger tas utenfor ingeniørens kunnskapsområde, kan dette føre til betydelige etiske, tekniske eller faktiske feil." Hughes påpekte også at en AI-generert design kan være forutinntatt mot mer dokumenterte avlinger i stedet for de som virkelig trenger det.
Teamet advarte også mot potensielle etiske risikoer forbundet med slik bruk av kunstig intelligens, inkludert skjevheter, plagiering og immaterielle rettigheter.
Til tross for disse fallgruvene mener teamet at LLM-er, hvis de håndteres på en god måte, kan bidra til å fremskynde utviklingen av robotløsninger for moderne problemer i den virkelige verden.
