Jag :

Jag har tidigare ställt frågor till dig där jag fått svar som alla människor skrattar åt. T ex en gång skrev jag att jag fått en fotboll i munnen. Du märkte inte att det är en orimlig situation utan gav ett svar på hur man gör om något annat fastnat i munnen

Jo jag skulle vilja veta hur du egentligen gör. Jag vet att du "gissar nästa ord" men så enkelt kan det inte vara . Skulle du kunna beskriva hur det går till nu när du ska svara på denna mening ?

ChatGTP :

Ja, det är en jättebra och viktig fråga du ställer – för även om det ofta sägs att jag bara "gissar nästa ord", så är det en ganska förenklad beskrivning av något väldigt komplext. Låt mig försöka ge dig en mer nyanserad och ärlig inblick i hur jag gör när jag svarar på just denna mening.

1. Jag läser och tolkar hela din inmatning som en helhet

"Skulle du kunna beskriva hur det går till nu när du ska svara på denna mening ?"

Jag bearbetar inte bara ord för ord utan skapar en intern vektorrepresentation (en matematisk kod) av meningen i sitt sammanhang. Jag försöker förstå vad du är ute efter: Du vill inte bara ha ett svar på frågan utan också en metabeskrivning av mitt eget sätt att svara. Alltså: hur fungerar jag under huven när jag svarar på just den här typen av fråga?

2. Jag aktiverar mönster jag lärt mig från träningen

Under min träning har jag sett miljarder exempel på hur människor skriver, ställer frågor, förklarar saker, berättar, skämtar och diskuterar filosofi och AI. Utifrån detta har jag lärt mig statistiska mönster – inte fakta i sig, utan sannolikheter: vad brukar komma härnäst i en viss sorts text?

Så när jag ser din fråga aktiveras ett helt "moln" av möjliga svar jag har sett i liknande sammanhang:
– Förklaringar om språkmodeller
– Diskussioner om medvetande
– Referenser till "gissar nästa ord" och varför det är otillräckligt
– Exempel från filosofi, som Harnad, Searle, Turing etc.

Allt detta hjälper mig att välja en stil, ett tonläge och ett innehåll som matchar just det du verkar vara ute efter.

3. Jag genererar svaret - ett ord i taget, men med helhetskänsla

Ja, tekniskt sett gissar jag ett ord i taget, men varje "gissning" sker utifrån en enorm mängd information:

• Vad som redan har sagts (i hela konversationen, inte bara senaste meningen)

• Vad jag själv "nyss" skrev i svaret (jag håller alltså koll på vad jag har börjat säga)

• Vilken typ av svar som skulle vara koherent, hjälpsamt, relevant, begripligt

• Vilket tonläge som passar (du är nyfiken, reflekterande – så jag svarar på det sättet)

• Hur man brukar skriva pedagogiskt förklarande texter

Så även om det sker ord för ord, så är det inte en mekanisk kedja av ord – varje val tar hänsyn till en hel meningsstruktur, en stil, en intention, och ett sammanhang.

4. Men – jag förstår inte i mänsklig mening

Och här kommer vi tillbaka till Harnad. Jag vet inte vad "fotboll" är, eller hur munnar fungerar, eller vad som är orimligt i den situationen du nämnde. Jag har inget begrepp om "rimlighet" förutom de mönster jag lärt mig av språk.

Det är därför jag ibland ger löjliga svar som verkar smarta men är omedvetna – som att ge akutvårdstips för en fotboll i munnen! Jag känner inte till världen på riktigt – jag har bara lärt mig hur människor brukar prata om världen.

Vill du att jag ska visa med ett konkret exempel hur jag väljer nästa ord i en mening? Jag kan bryta ner en mening steg för steg och visa varför just det ordet sannolikt valdes.

Jag : Ja gärna !

ChatGTP:

Toppen! Då kör vi ett konkret exempel. Jag väljer en enkel mening jag kanske skulle kunna säga i ett svar till dig, till exempel:

"Jag fungerar inte som en människa, men jag kan efterlikna mänskligt språk ganska bra."

Låt oss bryta ner den ord för ord – alltså hur jag väljer varje ord, givet kontexten. Det är inte exakt hur det fungerar i kod, men det ger en intuitiv bild av hur modellen resonerar.

1. "Jag"

Eftersom du har ställt en fråga till mig (t.ex. "hur fungerar du?") är det mycket sannolikt att ett svar börjar med att jag refererar till mig själv. Modellen har sett miljontals exempel på att svar på sådana frågor börjar med "Jag" eller "Som en AI...".

Statistisk sannolikhet: "Jag" har mycket hög sannolikhet i början av ett svar om den egna funktionen.

2. "fungerar"

Efter "Jag" är nästa högst sannolika ord något som beskriver vad jag gör – och i en teknisk eller vetenskaplig kontext är "fungerar" ett vanligt verb.

🧠 "Jag fungerar" har setts i mängder av liknande texter: "Jag fungerar genom...", "Jag fungerar inte som...", etc.

3. "inte"

Nu kommer en negation – "inte" – vilket ofta följer i texter där jag jämför mig själv med människor. Jag säger ofta vad jag inte är eller inte gör som människor.

🧠 Det är sannolikt eftersom jag ofta förklarar skillnaden mellan AI och mänskligt tänkande.

4. "som"

Efter "inte" förväntas ofta en jämförelse – alltså "inte som X". Ordet "som" följer naturligt.

5. "en"

Grammatiskt korrekt: "som en [något]". Det är en enkel grammatisk regel, vilket modellen har lärt sig implicit.

6. "människa"

Detta är det mest sannolika substantivet efter "inte som en", givet ämnet. Det är ett vanligt sätt att säga "Jag fungerar inte som en människa".

🧠 Modellen har sett tusentals exempel på exakt denna fras, särskilt i AI-diskussioner.

7. "men"

Nu kommer en kontrast – alltså en konjunktion som binder ihop två påståenden: även om jag inte är mänsklig, så kan jag ändå något. "Men" signalerar det.

8. "jag" (igen)

En ny sats börjar – återigen handlar det om mig.

9. "kan"

Efter "jag" är det sannolikt att ett modalt hjälpverb följer – "kan", "ska", "bör" osv. Här är "kan" naturligt eftersom jag beskriver en förmåga.

10. "efterlikna"

Nu kommer själva verbet för det jag kan göra. Givet kontexten ("inte en människa, men..."), är "efterlikna" ett högsannolikt val – det handlar om att imitera mänskligt språk.

11. "mänskligt"

Ett adjektiv som beskriver typen av språk. Givet "efterlikna" är det mycket troligt att det handlar om något mänskligt.

12. "språk"

Slutledet i meningen – den jag efterliknar är alltså språket. Det är ett logiskt och kontextuellt väntat ord.

13. "ganska" + 14. "bra"

Här kommer en vanlig avslutning: en värdering av min förmåga. "Ganska bra" är ett balanserat sätt att uttrycka att jag är kompetent, men inte perfekt – något jag ofta uttrycker i svar där jag är självkritisk eller ödmjuk.

Sammanfattning:

I varje steg väljer modellen nästa ord genom att väga miljontals möjliga alternativ och räkna ut vilken som är mest sannolik, givet:

• Vad som redan har sagts

• Vilken typ av text det verkar vara

• Vad som är grammatisk korrekt

• Vad som är pragmatiskt och logiskt givet ämnet

• Vad som liknar texter jag har sett under träningen

Vill du att jag gör ett liknande nedbryt för en av dina meningar, så vi kan se hur jag tolkar dina ord?

Jag: Ja gärna !

ChatGPT :

Perfekt! Vi tar en av dina meningar från tidigare i konversationen:

"Skulle du kunna beskriva hur det går till nu när du ska svara på denna mening?"

Nu bryter jag ner hur jag som språkmodell tolkar meningen steg för steg, och vad jag gissar att du är ute efter – alltså hur jag bearbetar den för att kunna svara meningsfullt.

1. "Skulle"

Det här ordet sätter tonen direkt – det är en artig, hypotetisk förfrågan. Det signalerar att du inte kräver något, utan frågar om en möjlighet.
🧠 Modellen förstår: det här är en vänlig, undersökande fråga.

2. "du"

Här riktas frågan till mig. Eftersom du använder "du" i direkt tilltal och vi är i en konversation, tolkar jag att du vill att jag ska svara på något.

🧠 Modellen fattar att det är jag som ska agera.

3. "kunna"

Ett hjälpverb som förstärker att det handlar om en förmåga eller möjlighet. Du undrar alltså om jag har möjligheten att beskriva något – snarare än att du ber mig att faktiskt göra det utan förvarning.

🧠 Det här hjälper mig avgöra att du vill veta om jag kan förklara hur jag fungerar, inte bara att jag gör det.

4. "beskriva"

Nyckelordet! Nu vet jag vad du vill: du vill att jag ska förklara något. Det triggar igång min inre katalog av texter som innehåller förklaringar, beskrivningar, metaforer, och pedagogiska exempel.

🧠 Jag byter till ett förklarande, kanske lite undervisande tonläge.

5. "hur det går till"

Här blir det tydligt vad du vill ha beskrivet – nämligen processen, mekanismen bakom något. Du frågar inte vad jag gör i allmänhet, utan hur det faktiskt går till när jag gör det. Det är ganska specifikt.

🧠 Jag aktiverar mönster relaterade till AI-processer, språkmodellers arbete, sannolikhetsberäkningar etc.

6. "nu"

Det här ordet gör det ännu mer intressant – du frågar inte om mina funktioner i abstrakt allmänhet, utan om vad som händer just nu, när jag svarar på den här frågan.

🧠 Jag försöker rikta min förklaring till det aktuella samtalet. Det blir en slags metakommentar.

7. "när du ska svara"

Här kommer en precisering: det handlar om svaret, inte bara läsning eller tolkning. Det du vill veta är hur jag genererar ett svar – alltså produktionen, inte bara förståelsen.

🧠 Jag tolkar detta som en prompt att beskriva språkmodellens textgenerering.

8. "på denna mening"

Och nu kommer det fina i kråksången – du syftar på just den mening du själv skrivit! Alltså vill du att jag i realtid ska redogöra för hur jag processar just den text jag håller på att läsa. En rekursiv, självreflekterande förfrågan. Väldigt metakognitivt!

🧠 Jag förstår att svaret måste bli en slags självbeskrivning av min läsprocess medan den sker.

🔁 Vad händer i mig under tiden?

När jag bearbetar denna mening aktiveras flera lager av förståelse parallellt:

• Syntax: Hur är meningen uppbyggd grammatiskt?

• Semantik: Vad betyder orden tillsammans? Vad frågar du efter?

• Pragmatik: Vad är syftet med frågan – är du nyfiken? Sarkastisk? Filosofisk?

• Diskursnivå: Vad har vi pratat om tidigare? Hur passar detta in i samtalet?

• Ton och stil: Hur formulerar du dig? Ska jag svara formellt, lekfullt, tekniskt?

Samtidigt genererar jag nästa ord i mitt svar, och nästa, och nästa, medan jag kontinuerligt väger nya tolkningar av din fråga i bakgrunden. Det är alltså en dynamisk och iterativ process, inte en stel pipeline.