이 러시아인은 OpenAI의 GPT-4를 사용하여 Tinder에서 완벽한 날짜를 찾았습니다.

이것은 투자 조언이 아닙니다. 저자는 언급된 주식에 대해 어떠한 입장도 갖고 있지 않습니다.

AI 반대론자들은 이 초기 기술이 현 단계에서 너무 변덕스러워 진정한 혁명이 될 수 없다고 믿고 있으며, 그들의 주장을 뒷받침하기 위해 환각을 일으키는 다양한 AI 기반 대형 언어 모델(LLM)의 일화에 의존하고 있습니다. 그러나 기술에 정통한 러시아의 한 네티즌은 OpenAI의 GPT-4를 사용하여 Tinder에서 완벽한 날짜를 찾았습니다. 이는 AI 사용 사례에서 새롭게 떠오르는 패러다임 전환의 진정한 혁명적 특징을 보여줍니다.

저는 ChatGPT가 1년 동안 저와 소통해 온 소녀에게 프러포즈했습니다. 이를 위해 신경망은 다른 5239명의 소녀들과 재통신했고, 불필요한 소녀들을 제거하고 한 명만 남겼습니다. 그런 시스템을 어떻게 만들었는지, 어떤 문제가 있었는지, 다른 소녀들에게 무슨 일이 일어났는지 공유하겠습니다. 스레드 pic.twitter.com/fbVO7OmZhF

— 알렉산드르 자단(@biblikz) 2024년 1월 30일

2021년 이별을 감내한 알렉산드르 자단은 모스크바와 상트페테르부르크에서 적극적으로 여성들과 데이트를 시작했으나 매번 그의 노력이 갑자기 끝나버리는 것을 목격했다. 2022년에 Zhadan은 OpenAI의 GPT-3 API에 대한 액세스 권한을 얻었습니다. 그런 다음 그는 최소 두 장의 사진이 있는 프로필을 자동으로 오른쪽으로 스와이프하는 봇을 개발했습니다.

여기에서 GPT-3가 데이트 장면에 들어갑니다. 기술에 정통한 러시아인은 GPT-3 API를 그의 봇과 통합하여 LLM이 그의 개입 없이 예비 데이트 후보자와 채팅할 수 있도록 했습니다. Zhadan은 이 작업에 다음 프롬프트를 사용했습니다.

“당신은 처음으로 여자와 이야기를 나누는 남자입니다. 당신의 임무는 즉시가 아니라 그 소녀를 데이트에 초대하는 것입니다.”

첫 번째 시도에서는 LLM이 동일한 대화 내에서 이전 메시지에 전달된 정보를 잊어버리는 경우가 많았기 때문에 그다지 좋은 결과를 얻지 못했습니다. 이로 인해 Zhadan은 기분이 상한 데이트 후보자들에게 “도리 쪼아 먹은 물고기”처럼 보였습니다.

OpenAI가 ChatGPT를 출시하고 전용 메모리 캐시를 테이블에 추가하면서 Zhadan의 데이트 운이 눈에 띄게 향상되었습니다. 그는 자신의 모델이 더 자연스럽게 글을 쓸 수 있도록 훈련시켰고, LLM이 “움직이는” 이야기를 보내는 것을 방지하기 위해 추가 필터를 설치했습니다. 자신이 선호하는 데이트 벡터를 더 효과적으로 타겟팅하기 위해 Zhadan은 Torchvision을 Tinder의 웹 버전과 통합하여 이미 오른쪽으로 스와이프한 4,000개가 넘는 프로필에 대해 맞춤형 봇을 훈련시켰습니다.

실제로 러시아 프로그래머는 철저한 필터 목록을 사용하여 자신이 선호하는 벡터를 구체적으로 타겟팅하기 위해 대부분의 노이즈를 필터링할 수 있었습니다. 일치하는 Tinder 프로필 353개 중 LLM은 160개(45%)와 채팅하여 12개의 데이트를 할 수 있었습니다.

Zhadan은 ChatGPT에 Tinder와 Telegram의 각 데이트 벡터와의 채팅을 요약하도록 요청하여 접근 방식을 계속 개선했습니다. 그는 또한 LLM에게 자신이 실제로 데이트한 각 소녀의 프로필을 작성하도록 요청했습니다.

결국 Zhadan은 데이트 봇의 V2로 정의한 것에서 Google Calendar와 Telegram을 GPT-4와 통합했습니다. 이제 봇은 자동으로 날짜를 설정할 수 있습니다. 그래서 결과는 어땠나요? 글쎄, 우리의 다작 Casanova는 Tinder에서 4,886개의 일치하는 프로필을 얻었습니다. 그는 현재 사랑에 관심이 있는 카리나를 만나기 전까지 하루에 최대 4번까지 데이트를 했습니다. 예, 기술입니다!