AI nezachráni svet, ako sme dúfali. Vedci hovoria, že jazykové modely sú len veľký klam
Experti tvrdia, že dnešné jazykové modely ako ChatGPT či Gemini nikdy nedosiahnu schopnosti ľudského rozumu a nedokážu skutočne pochopiť svet tak ako človek.
AI priemysel stavia obrovské nádeje na jazykové modely, no odborník Benjamin Riley upozorňuje, že tieto modely nepracujú ako ľudský mozog a nemôžu byť považované za inteligentné. Jazyk síce pomáha človeku myslieť, ale neznamená, že samotný jazyk dokáže generovať myslenie.
„Používame jazyk na myslenie, ale to neznamená, že jazyk je totožný s myslením. Porozumenie tomuto rozdielu pomáha oddeliť vedecké fakty od fantázie,“ vysvetľuje Riley.
Mozog využíva odlišné oblasti pre rôzne úlohy, píše Futurism. Iné časti aktivuje pri matematike, iné pri spracovaní jazyka. Ľudia, ktorí stratili schopnosť hovoriť, dokážu stále riešiť problémy, sledovať neverbálne inštrukcie alebo chápať emócie. Jazyk teda nie je nevyhnutný pre myslenie a logiku.
Svetové modely a AGI
Yann LeCun, Turingom ocenený vedec a bývalý šéf AI v Meta, tvrdí podobne, že LLM nikdy nedosiahnu všeobecnú inteligenciu. Jeho návrh sú tzv. „world models“, ktoré sa učia predpovedať správanie sveta na základe vizuálnych a senzorických dát. LeCun tvrdí, že kľúčom k inteligencii je zdravý rozum a schopnosť predpovedať, ako sa fyzický svet správa. Rovnako ako sa deti učia chápať fyzikálne zákony dotykom, pohybom a interakciou s prostredím, aj tieto modely majú získať porozumenie prostredníctvom skúmania prostredia, nie len čítania textu.
Napriek tomu niektorí lídri AI veria, že LLM môžu AGI (Artificial General Intelligence – všeobecná umelá inteligencia) priniesť. Sam Altman z OpenAI a Mark Zuckerberg tvrdia, že extrémne veľké modely môžu objaviť emergentné schopnosti, ktoré do nich neboli explicitne naprogramované.
Pri masívnom škálovaní sa modely môžu naučiť riešiť komplexné úlohy, logicky uvažovať a kombinovať informácie spôsobom, ktorý predtým nebolo možné predvídať. Niektorí zástancovia argumentujú, že modely zároveň vytvárajú symbolické reprezentácie sveta, vnútorné mapy reality, ktoré môžu stačiť na inteligentné rozhodovanie.
Neprehliadni
AGI označuje hypotetický typ umelej inteligencie, ktorá by dokázala myslieť, učiť sa a riešiť problémy podobne ako človek. Na rozdiel od dnešných systémov AI, ktoré sú úzko špecializované, napríklad dokážu rozpoznať tváre, prekladať text alebo generovať obrázky, AGI vie zvládnuť široké spektrum úloh. Bez toho, aby ju pre každý problém programovali osobitne.
Súčasné veľké jazykové modely, ako GPT alebo LLM, síce dokážu napodobniť konverzáciu, tvoriť text či riešiť konkrétne logické úlohy, ale ich schopnosti sú obmedzené na dáta, na ktorých sa naučili, a neprechádzajú vlastným porozumením sveta. AGI by naopak mala byť schopná prenášať vedomosti medzi rôznymi oblasťami. Zároveň chápať kontext, robiť predikcie a učiť sa z nových skúseností podobne ako človek, čím by prekonala hranice, ktoré dnešné AI nikdy úplne neprekročí.
Praktické dôsledky „priemernej“ tvorivosti LLM majú zmiešaný charakter. Pre väčšinu každodenných úloh, ako písanie e-mailov, generovanie marketingových textov alebo kódovanie štandardných funkcií, stačí priemerná kvalita. Investície do týchto technológií pokračujú práve kvôli masívnemu zvýšeniu produktivity pri rutinných úlohách. Na druhej strane, pre vedecký výskum, inovácie alebo komplexné stratégie zostáva ľudská expertíza nenahraditeľná.
Na ľudský rozum sa LLM modely nedostanú
LLM dokážu fascinujúco napodobniť komunikáciu či tvorivosť, no ich schopnosť generovať originálne myšlienky má obmedzenia. Riley upozorňuje, že AI môže len remixovať a kombinovať už existujúce poznatky.
„Bude to vždy stroj opakujúci jazyk, ktorý sme mu naučili,akási mŕtva metafora,“ hovorí Riley.
Cropley z University of South Australia dopĺňa, že aj tie najlepšie modely nedosiahnu úroveň profesionálneho autora alebo dizajnéra a ich výstupy zostanú priemerné.
LLM považujeme za veľmi užitočné nástroje. Dokážu zvýšiť produktivitu a simulovať konverzáciu, ale ich schopnosť myslenia, učenia sa zo skúseností alebo skutočne tvorivej práce má stále výrazné obmedzenia. Argumenty zástancov AI naznačujú, že pri správnom škálovaní môže prísť k prekvapivým schopnostiam. Stále však ide o teoretický potenciál, nie overenú realitu.
