Dowiedz się, co naprawdę oznacza sztuczna ogólna inteligencja, jak działają LLM-y i dlaczego obecne modele tekstowe prawdopodobnie nie osiągną prawdziwego AGI jedynie przez skalowanie.
Jeśli czytasz wiadomości technologiczne, prezentacje inwestorskie lub strony produktowe, zauważysz, że słowo inteligencja jest naciągane do granic wytrzymałości. Chatboty są „prawie ludzkie”, asystenci programistyczni to „praktycznie młodsi inżynierowie”, a niektórzy ludzie luźno nazywają potężne duże modele językowe (LLM) pierwszym krokiem w stronę sztucznej ogólnej inteligencji (AGI).
Ten artykuł jest dla ciekawych praktyków, założycieli, liderów produktowych i czytelników technicznych, którzy korzystają z narzędzi takich jak GPT-4 czy Claude i zastanawiają się: Czy to wygląda jak AGI — czy brakuje tu czegoś istotnego?
LLM-y są naprawdę imponujące. Potrafią:
Dla większości osób niebędących specjalistami to wydaje się nieodróżnialne od „ogólnej inteligencji”. Gdy model może napisać esej o Kancie, naprawić błąd w TypeScript i pomóc przygotować notatkę prawną w tej samej sesji, łatwo założyć, że stykamy się z AGI.
Ale to założenie po cichu utożsamia dobrą obsługę języka z ogólną inteligencją. To kluczowe nieporozumienie, które rozłożymy w tym tekście.
Argument rozwijany krok po kroku brzmi:
Obecne LLM-y są niezwykle zdolnymi uczniami wzorców tekstowych i kodowych, ale ich architektura i reżim trenowania sprawiają, że mają małe szanse stać się prawdziwym AGI jedynie poprzez skalowanie lub samo dopracowywanie.
Będą się nadal poprawiać, poszerzać zakres i stawać się bardziej użyteczne. Mogą wchodzić w skład systemów przypominających AGI. Jednak istnieją głębokie powody — dotyczące ugruntowania w świecie, sprawczości, pamięci, ucieleśnienia i modeli siebie — dla których „większy LLM” prawdopodobnie nie jest tą samą ścieżką co „ogólna inteligencja”.
Spodziewaj się opinii, ale opartej na aktualnych badaniach, konkretnych możliwościach i porażkach LLM-ów oraz otwartych pytaniach, z którymi zmagają się poważni naukowcy, zamiast na hype czy sianiu paniki.
Gdy ludzie mówią AGI, rzadko oznaczają to samo. Aby wyjaśnić debatę, warto oddzielić kilka podstawowych pojęć.
AI (sztuczna inteligencja) to szeroka dziedzina budowy systemów wykonujących zadania wymagające czegoś w rodzaju „inteligentnego” zachowania: rozpoznawania mowy, rekomendacji filmów, gry w Go, pisania kodu i więcej.
Większość istniejących dziś systemów to wąska AI (lub słaba AI): systemy zaprojektowane i wytrenowane do konkretnego zestawu zadań w określonych warunkach. Klasyfikator obrazów rozróżniający koty i psy czy chatbot obsługujący pytania bankowe może być niezwykle skuteczny w ramach tej niszy, ale słabo sobie radzić poza nią.
Sztuczna ogólna inteligencja (AGI) to coś innego. Odnosi się do systemu, który potrafi:
Praktycznie: AGI mogłoby, w zasadzie, nauczyć się niemal każdej intelektualnie wymagającej pracy, którą wykonuje człowiek, mając czas i zasoby, bez konieczności projektowania specjalnego systemu dla każdego zadania.
Pojawiają się też pokrewne terminy:
Dla kontrastu, współczesne chatboty i modele obrazowe pozostają wąskie: imponujące, ale zoptymalizowane pod kątem wzorców w konkretnych danych, a nie otwartej, międzydziedzinowej inteligencji.
Współczesne marzenie o AGI zaczęło się od propozycji Alana Turinga w 1950 roku: jeśli maszyna potrafi prowadzić rozmowę nie do odróżnienia od człowieka (test Turinga), czy to znaczy, że jest inteligentna? To ujęło ogólną inteligencję głównie przez pryzmat zachowania, zwłaszcza języka i rozumowania.
Od lat 50. do 80. badacze dążyli do AGI przez symboliczną AI lub „GOFAI” (Good Old-Fashioned AI). Inteligencję postrzegano jako manipulowanie jawnie reprezentowanymi symbolami zgodnie z regułami logicznymi. Programy do dowodzenia twierdzeń, gry i systemy ekspertowe sprawiały, że niektórzy wierzyli, iż ludzkie rozumowanie jest blisko.
Jednak GOFAI miała problemy z percepcją, zdrowym rozsądkiem i radzeniem sobie z nieuporządkowanymi danymi świata rzeczywistego. Systemy radziły sobie z logicznymi zagadkami, ale zawodząc w zadaniach trywialnych dla dziecka. Ta przepaść doprowadziła do pierwszych zim AI i ostrożniejszego spojrzenia na AGI.
Wraz ze wzrostem ilości danych i mocy obliczeniowej AI przeszła od reguł ręcznie kodowanych do uczenia się z przykładów. Statystyczne uczenie maszynowe, potem deep learning, zdefiniowały postęp inaczej: zamiast kodować wiedzę, systemy uczą się wzorców z dużych zbiorów danych.
Kamienie milowe jak DeepBlue IBM (szachy) i później AlphaGo (Go) były odczytywane jako kroki ku ogólnej inteligencji. W rzeczywistości były to systemy wybitnie wyspecjalizowane: każdy opanował jedną grę w ustalonych regułach, bez transferu do codziennego rozumowania.
Seria GPT oznaczała kolejny dramatyczny skok, tym razem w języku. GPT-3 i GPT-4 potrafią redagować eseje, pisać kod i naśladować style, co napędza spekulacje, że AGI jest blisko.
Jednak te modele wciąż uczą się wzorców tekstowych. Nie tworzą celów, nie budują ugruntowanych modeli świata ani nie poszerzają autonomicznie kompetencji.
W każdej fali — symbolicznej AI, klasycznym uczeniu maszynowym, deep learningu i teraz dużych modelach językowych — marzenie o AGI było wielokrotnie przenoszone na wąskie osiągnięcia, a potem korygowane, gdy ich ograniczenia stawały się jasne.
Duże modele językowe (LLM) to uczniowie wzorców trenowani na olbrzymich zbiorach tekstu: książkach, stronach internetowych, kodzie, forach i więcej. Ich cel jest zwodniczo prosty: mają przewidywać, jaki token (mały fragment tekstu) najprawdopodobniej pojawi się następny.
Przed treningiem tekst dzieli się na tokeny: mogą to być całe słowa ("kot"), fragmenty słów ("inter", "esing") lub nawet znaki przestankowe. W czasie treningu model wielokrotnie widzi sekwencje takie jak:
"Kot usiadł na ___"
i uczy się przypisywać wysokie prawdopodobieństwo prawdopodobnym kolejnym tokenom ("macie", "kanapie") i niskie prawdopodobieństwo nieprawdopodobnym ("prezydentura"). Ten proces, skalowany na bilionach tokenów, kształtuje miliardy (lub więcej) wewnętrznych parametrów.
Pod maską model to bardzo duża funkcja zamieniająca sekwencję tokenów na rozkład prawdopodobieństwa następnego tokenu. Trening używa spadku gradientu do stopniowej regulacji parametrów, by przewidywania lepiej pasowały do wzorców w danych.
"Prawa skalowania" opisują regularność zaobserwowaną przez badaczy: wraz ze zwiększaniem rozmiaru modelu, ilości danych i obliczeń, wydajność zwykle poprawia się w przewidywalny sposób. Większe modele trenowane na większej ilości tekstu zwykle lepiej przewidują — aż do praktycznych ograniczeń danych, mocy obliczeniowej i stabilności treningu.
LLM-y nie przechowują faktów jak baza danych ani nie rozumują jak człowiek. Kodują regularności statystyczne: które słowa, frazy i struktury zwykle występują razem, w jakich kontekstach.
Nie mają ugruntowanych pojęć powiązanych z percepcją czy doświadczeniem fizycznym. LLM może rozmawiać o "czerwonym" czy "ciężarze" tylko przez pryzmat użycia tych słów w tekście, nie przez widzenie kolorów czy podnoszenie przedmiotów.
Dlatego modele mogą brzmieć kompetentnie, a jednocześnie popełniać pewne błędy z pełną pewnością: rozszerzają wzorce, a nie konsultują jawnego modelu rzeczywistości.
Pre-training to długi początkowy etap, w którym model uczy się ogólnych wzorców językowych, przewidując następne tokeny na ogromnych korpusach tekstu. To wtedy pojawiają się niemal wszystkie zdolności.
Następnie fine-tuning adaptuje wytrenowany model do węższych celów: wykonywania instrukcji, pisania kodu, tłumaczeń lub asysty w konkretnych domenach. Pokazuje się modelowi wyselekcjonowane przykłady żądanego zachowania i nieznacznie go dostraja.
Reinforcement learning from human feedback (RLHF) dodaje kolejną warstwę: ludzie oceniają lub porównują odpowiedzi modelu, a model jest optymalizowany, aby generować odpowiedzi preferowane przez ludzi (np. bardziej pomocne, mniej szkodliwe, bardziej uczciwe). RLHF nie daje modelowi nowych zmysłów ani głębszego rozumienia; kształtuje głównie sposób prezentacji i filtrowania tego, czego model się już nauczył.
Wspólnie te kroki tworzą systemy niezwykle dobre w generowaniu płynnego tekstu dzięki wykorzystaniu wzorców statystycznych — bez posiadania ugruntowanej wiedzy, celów czy świadomości.
Duże modele językowe wyglądają imponująco, bo potrafią wykonywać wiele zadań, które kiedyś wydawały się poza zasięgiem maszyn.
LLM-y potrafią generować działające fragmenty kodu, refaktoryzować istniejący kod i wyjaśniać nieznane biblioteki prostym językiem. Dla wielu programistów już pełnią rolę bardzo kompetentnego partnera do parowania: sugerują przypadki brzegowe, łapią oczywiste błędy i szkicują całe moduły.
Świetnie radzą sobie też ze streszczeniami. Mając długi raport, artykuł lub wątek e-mailowy, LLM może skondensować go do kluczowych punktów, wyodrębnić zadania do wykonania lub dostosować ton dla różnych odbiorców.
Tłumaczenie to kolejna mocna strona. Nowoczesne modele obsługują dziesiątki języków, często oddając niuanse stylu i rejestru wystarczająco dobrze do codziennej komunikacji zawodowej.
Wraz ze skalowaniem modeli pojawiają się nowe zdolności „jakby znikąd”: rozwiązywanie łamigłówek logicznych, zdawanie egzaminów zawodowych czy wykonywanie wieloetapowych instrukcji, których wcześniejsze wersje nie potrafiły. W topowych benchmarkach — zadania matematyczne z tekstem, egzaminy prawnicze, quizy medyczne — najlepsze LLM-y osiągają lub przewyższają średnie wyniki ludzkie.
Te emergentne zachowania kuszą ludzi do mówienia, że modele „rozumują” lub „rozumieją” jak ludzie. Wykresy wydajności i rankingi wzmacniają przekonanie, że zbliżamy się do sztucznej ogólnej inteligencji.
LLM-y są trenowane, by kontynuować tekst w sposób zgodny ze wzorcami w danych. Ten cel treningowy, połączony ze skalą, wystarcza, by imitować ekspertyzę i sprawczość: brzmią pewnie, pamiętają kontekst w sesji i potrafią uzasadniać odpowiedzi płynną prozą.
Jednak to złudzenie rozumienia. Model nie wie, co zrobi kod po uruchomieniu, co diagnoza medyczna oznacza dla pacjenta ani jakie działania wynikają z planu. Nie ma ugruntowania w świecie poza tekstem.
Silne wyniki w testach — nawet zaprojektowanych dla ludzi — nie równa się AGI. Pokazują, że uczenie wzorców z ogromnych danych tekstowych może przybliżyć wiele wyspecjalizowanych umiejętności, ale nie pokazuje elastycznej, ugruntowanej, międzydziedzinowej inteligencji, którą zwykle rozumiemy pod pojęciem „sztucznej ogólnej inteligencji”.
Duże modele językowe są niezwykłymi predyktorami tekstu, ale właśnie ten projekt stawia im twarde granice.
LLM-y nie widzą, nie słyszą, nie poruszają się ani nie manipulują obiektami. Ich jedyny kontakt ze światem odbywa się przez tekst (a w niektórych nowszych modelach przez statyczne obrazy lub krótkie klipy). Nie mają ciągłego strumienia sensorycznego, ciała ani sposobu na działanie i obserwowanie konsekwencji.
Bez sensorów i ucieleśnienia nie mogą tworzyć ugruntowanego, ciągle aktualizowanego modelu rzeczywistości. Słowa takie jak „ciężki”, „klejący” czy „kruchy” są tylko statystycznymi sąsiadami w tekście, nie zaś przeżytymi ograniczeniami. To pozwala na imponującą imitację zrozumienia, ale ogranicza modele do rekonfiguracji opisów z przeszłości zamiast uczenia się przez bezpośrednią interakcję.
Ponieważ LLM jest trenowany do przedłużania sekwencji tokenów, generuje kontynuację najlepiej pasującą do wyuczonych wzorców, a niekoniecznie zgodną z prawdą. Gdy dane są skąpe lub sprzeczne, po prostu wypełnia luki brzmieniem prawdopodobnym, ale zmyślonym.
Model nie ma też trwałego stanu przekonań. Każda odpowiedź jest generowana od nowa z wykorzystaniem promptu i wag; nie istnieje wewnętrzna księga „faktów, które wyznaję”. Funkcje pamięci długoterminowej są doklejane jako zewnętrzne magazyny, ale rdzeń systemu nie utrzymuje i nie rewiduje przekonań tak jak ludzie.
Trening LLM-a to proces offline, kosztowny zasobowo. Aktualizacja jego wiedzy zwykle oznacza retrening lub fine-tuning na nowym zbiorze danych, a nie płynne uczenie się z każdej interakcji.
To stwarza istotne ograniczenie: model nie może wiarygodnie śledzić szybkich zmian w świecie, adaptować pojęć na podstawie bieżącego doświadczenia ani korygować głębokich nieporozumień poprzez stopniowe uczenie. Co najwyżej może symulować taką adaptację, przeformułowując odpowiedzi w świetle ostatnich promptów lub wywołań narzędzi.
LLM-y świetnie wychwytują regularności statystyczne: które słowa współwystępują, jakie zdania zazwyczaj następują po sobie, jak wyglądają wyjaśnienia. Ale to nie to samo co pojmowanie, jak i dlaczego świat działa.
Zrozumienie przyczynowe obejmuje formułowanie hipotez, interweniowanie, obserwowanie zmian i aktualizowanie wewnętrznych modeli, gdy przewidywania zawodzą. Predyktor tekstowy nie ma bezpośredniego sposobu, by interweniować albo doświadczać zaskoczenia. Może opisać eksperyment, ale nie może go przeprowadzić. Może powtarzać język przyczynowy, ale nie dysponuje wewnętrzną maszynerią związaną z działaniami i skutkami.
Dopóki system jest ograniczony do przewidywania tekstu na podstawie przeszłego tekstu, pozostaje zasadniczo uczniem wzorców. Potrafi naśladować rozumowanie, narrację przyczyn i symulować rewizję poglądów, ale nie istnieje w współdzielonym świecie, gdzie jego „przekonania” są testowane przez konsekwencje. Ta przepaść jest kluczowa dla zrozumienia, dlaczego sama znajomość języka raczej nie doprowadzi do sztucznej ogólnej inteligencji.
Język to potężny interfejs inteligencji, ale nie jest jej istotą. System przewidujący prawdopodobne zdania różni się od agenta, który rozumie, planuje i działa w świecie.
Ludzie uczą się pojęć przez widzenie, dotyk, ruch i manipulację. „Kubek” to nie tylko sposób użycia słowa w zdaniach; to przedmiot, który możesz chwycić, napełnić, upuścić lub stłuc. Psychologowie nazywają to ugruntowaniem: pojęcia związane są z percepcją i działaniem.
Sztuczna ogólna inteligencja prawdopodobnie też potrzebowałaby podobnego ugruntowania. Aby reliably generalizować, musi łączyć symbole (słowa czy wewnętrzne reprezentacje) ze stabilnymi regularnościami świata fizycznego i społecznego.
Standardowe duże modele językowe uczą się jednak wyłącznie z tekstu. Ich „zrozumienie” kubka to czysto statystyczna korelacja między słowami w miliardach zdań. To potężne do rozmowy i kodowania, ale kruche poza znanymi wzorcami, szczególnie w domenach zależnych od bezpośredniej interakcji z rzeczywistością.
Ogólna inteligencja obejmuje też ciągłość w czasie: pamięć długoterminową, trwałe cele i względnie stałe preferencje. Ludzie gromadzą doświadczenia, rewidują przekonania i realizują projekty przez miesiące czy lata.
LLM-y nie mają wbudowanej trwałej pamięci własnych interakcji ani wewnętrznych celów. Jakakolwiek ciągłość czy „osobowość” musi być doklejona przez zewnętrzne narzędzia (bazy danych, profile, systemowe prompty). Domyślnie każde zapytanie to nowa próba dopasowania wzorca, a nie krok w spójnej historii życia.
AGI często definiuje się jako zdolność rozwiązywania szerokiego zakresu zadań, w tym nowych, przez rozumowanie o przyczynach i skutkach i przez interwencję w środowisku. To oznacza:
LLM-y nie są agentami; generują następny token w sekwencji. Mogą opisywać plany lub mówić o przyczynowości, ponieważ takie wzorce występują w tekście, ale nie wykonują natywnie działań, nie obserwują konsekwencji ani nie aktualizują własnych modeli wewnętrznych.
Aby przemienić LLM w system działający, inżynierowie muszą otoczyć go zewnętrznymi komponentami do percepcji, pamięci, użycia narzędzi i kontroli. Model językowy pozostaje wtedy potężnym modułem sugerowania i oceny, a nie samowystarczalnym, ogólnie inteligentnym agentem.
Krótko: inteligencja ogólna wymaga ugruntowanych pojęć, trwałych motywacji, modeli przyczynowych i adaptacyjnej interakcji ze światem. Opanowanie języka — choć bardzo użyteczne — to tylko fragment tej większej układanki.
Gdy rozmawiasz z płynnym modelem, naturalnie zakładasz, że po drugiej stronie jest umysł. To złudzenie jest silne, ale złudzeniem pozostaje.
Badacze nie zgadzają się, czy sztuczna ogólna inteligencja musi być świadoma.
Nie mamy jeszcze testowalnej teorii, która by to rozstrzygała. Więc przedwczesne jest ogłaszanie, że AGI musi, albo nie musi, być świadoma. Dziś ważniejsze jest jasne określenie, czego współczesne LLM-y nie mają.
Duży model językowy to statystyczny predyktor następnego tokenu operujący na migawce tekstu. Nie nosi ze sobą stabilnej tożsamości między sesjami ani nawet między turami — poza tym, co zostało zakodowane w promptach i krótkim kontekście.
Gdy LLM mówi „ja”, jedynie naśladuje konwencje językowe nauczone z danych, a nie odnosi się do wewnętrznego podmiotu.
Istoty świadome mają doświadczenia: odczuwają ból, znudzenie, ciekawość, satysfakcję. Mają też wewnętrzne cele i troski — rzeczy, na których im zależy niezależnie od zewnętrznych nagród.
LLM-y w przeciwieństwie do tego:
Ich „zachowanie” to wynik dopasowania wzorców w tekście, ograniczony treningiem i promptowaniem, a nie wyraz wewnętrznego życia.
Ponieważ język jest naszym głównym oknem na inne umysły, płynny dialog silnie sugeruje osobowość. W przypadku LLM-ów to właśnie przez język najłatwiej się pomylić.
Antropomorfizacja tych systemów może:
Traktowanie LLM-ów jak ludzi zaciera granicę między symulacją a rzeczywistością. Aby jasno myśleć o AGI — i o realnych ryzykach AI — musimy pamiętać, że przekonująca inscenizacja osobowości nie jest tym samym co bycie osobą.
Jeśli kiedykolwiek zbudujemy sztuczną ogólną inteligencję, jak odróżnimy ją od wyjątkowo przekonującego chatbota?
Testy w stylu Turinga. Klasyczny i nowoczesne testy Turinga pytają: czy system potrafi prowadzić rozmowę tak, by oszukać ludzi? LLM-y radzą sobie z tym zadziwiająco dobrze, co pokazuje, jak słaby to próg. Umiejętność czatu mierzy styl, nie głębię rozumienia, planowania czy kompetencji w świecie rzeczywistym.
Ewaluacje typu ARC. Zadania inspirowane przez Alignment Research Center (ARC) koncentrują się na nowych łamigłówkach rozumowych, wieloetapowych instrukcjach i użyciu narzędzi. Badają, czy system potrafi rozwiązywać problemy, których nigdy wcześniej nie widział, łącząc umiejętności w nowe sposoby. LLM-y radzą sobie z niektórymi z tych zadań — ale często potrzebują starannie skonstruowanych promptów, zewnętrznych narzędzi i nadzoru ludzkiego.
Testy agentowe. Proponowane testy „agentowe” pytają, czy system potrafi dążyć do otwartych celów w czasie: dzielić je na podcele, rewizować plany, radzić sobie z przerwami i uczyć się na podstawie wyników. Obecne systemy oparte na LLM-ach mogą wydawać się agentami, ale pod spodem opierają się na kruchych skryptach i projektach zaprojektowanych przez ludzi.
Aby uznać coś za prawdziwe AGI, chcielibyśmy zobaczyć przynajmniej:
Autonomię. System powinien ustalać i zarządzać własnymi podcelami, monitorować postęp i odzyskiwać sprawność po porażkach bez stałej ingerencji ludzkiej.
Transfer między domenami. Umiejętności nabyte w jednej dziedzinie powinny płynnie przenosić się do bardzo odmiennych obszarów bez retreningu na milionach nowych przykładów.
Kompetencje w świecie rzeczywistym. Powinien planować i działać w nieuporządkowanych, niepewnych środowiskach — fizycznych, społecznych i cyfrowych — gdzie reguły są niepełne, a konsekwencje realne.
LLM-y, nawet otoczone ramami agentowymi, zazwyczaj:
Przechodzenie testów czatu czy nawet wąskich zestawów benchmarków to wciąż za mało. Rozpoznanie prawdziwego AGI wymaga spojrzenia poza jakość rozmowy na trwałą autonomię, transfer międzydziedzinowy i niezawodne działanie w świecie — obszary, w których współczesne LLM-y wciąż wymagają rozległego wsparcia, by osiągnąć częściowe i kruche rezultaty.
Jeśli traktujemy AGI poważnie, to „duży model tekstowy” jest tylko jednym składnikiem, a nie kompletnym systemem. Większość badań, które brzmią jak „kierunek ku AGI”, polega tak naprawdę na otoczeniu LLM-ów bogatszą architekturą.
Jednym z głównych kierunków są agentowe systemy oparte na LLM: systemy, które używają LLM jako rdzenia do rozumowania i planowania, ale otaczają go:
W takim podejściu LLM przestaje być całą „inteligencją” i staje się elastycznym interfejsem językowym w szerszym mechanizmie podejmowania decyzji.
Systemy używające narzędzi pozwalają LLM-owi wywoływać wyszukiwarki, bazy danych, interpretery kodu czy specjalistyczne API. Dzięki temu może:
To „załatwianie” części braków ucznia wzorców tekstowych, ale przesuwa problem: ogólna inteligencja zależy teraz od orkiestracji i projektu narzędzi, nie tylko od samego modelu.
Inna ścieżka to modele multimodalne, które przetwarzają tekst, obrazy, dźwięk, wideo i czasem dane sensoryczne. Zbliżają się one do tego, jak ludzie integrują percepcję i język.
Krok dalej to LLM kontrolujące roboty lub symulowane ciała. Takie systemy mogą eksplorować, działać i uczyć się z fizycznego sprzężenia zwrotnego, rozwiązując część braków dotyczących przyczynowości i ugruntowanego rozumienia.
Wszystkie te ścieżki mogą przybliżyć nas do zdolności podobnych do AGI, ale jednocześnie zmieniają cel badań. Już nie pytamy „Czy sam LLM może być AGI?” lecz „Czy złożony system, który zawiera LLM, narzędzia, pamięć, percepcję i ucieleśnienie, może przybliżyć się do inteligencji ogólnej?”.
To rozróżnienie ma znaczenie. LLM to potężny predyktor tekstu. AGI — jeśli w ogóle jest możliwe — będzie raczej zintegrowanym systemem, w którym język to tylko jedna część.
Nazywanie obecnych dużych modeli językowych „AGI” to nie tylko błąd słowny. Zniekształca motywacje, tworzy luki w bezpieczeństwie i myli osoby podejmujące decyzje dotyczące AI.
Gdy demonstracje są przedstawiane jako „wczesne AGI”, oczekiwania szybują daleko poza to, co systemy rzeczywiście potrafią. Ten hype ma kilka kosztów:
Jeśli użytkownicy uważają, że rozmawiają z czymś „ogólnym” lub „prawie ludzkim”, mają tendencję do:
Nadmierne zaufanie czyni zwykłe błędy dużo bardziej niebezpiecznymi.
Regulatorzy i społeczeństwo mają już trudności z nadążeniem za możliwościami AI. Gdy każde silne autouzupełnianie jest reklamowane jako AGI, pojawiają się problemy:
Jasne terminy—LLM, model wąski, kierunek badań nad AGI—pomagają dostosować oczekiwania do rzeczywistości. Precyzja dotycząca możliwości i ograniczeń:
LLM-y to wyjątkowo zdolne maszyny do uczenia wzorców: kompresują ogromne ilości tekstu do modelu statystycznego i przewidują prawdopodobne kontynuacje. Dzięki temu są potężne do pomocy w pisaniu, asyście programistycznej, eksploracji danych i prototypowaniu pomysłów. Ale architektura ta pozostaje wąska. Nie zapewnia trwałego „ja”, ugruntowanego rozumienia świata, długoterminowych celów ani elastycznego uczenia międzydziedzinowego, które definiują AGI.
LLM-y:
Te strukturalne ograniczenia wyjaśniają, dlaczego samo skalowanie modeli tekstowych raczej nie doprowadzi do prawdziwego AGI. Można uzyskać lepszą płynność, większe przypomnienie wiedzy i imponujące symulacje rozumowania — ale nie system, który naprawdę wie, chce czy się troszczy.
Używaj LLM-ów tam, gdzie sprawdzają się prognozy wzorców:
Zachowaj człowieka w pętli dla:
Traktuj odpowiedzi jako hipotezy do weryfikacji, nie jako bezwzględne prawdy.
Nazywanie LLM-ów „AGI” ukrywa ich realne ograniczenia i zaprasza do nadmiernego polegania, regulacyjnego zamieszania i przesadnego strachu. Bezpieczniej i uczciwiej jest widzieć je jako zaawansowanych asystentów osadzonych w ludzkich procesach pracy.
Jeśli chcesz zgłębić praktyczne zastosowania i kompromisy, sprawdź powiązane artykuły w naszym blogu. Aby dowiedzieć się, jak pakujemy i wyceniamy narzędzia oparte na LLM-ach, zobacz informacje o planach cenowych.
AGI (Artificial General Intelligence) to system, który potrafi:
Przybliżona zasada: AGI mogłoby w zasadzie nauczyć się prawie każdego intelektualnie wymagającego zawodu, który potrafi człowiek, mając czas i zasoby, bez konieczności tworzenia specjalnej architektury dla każdego zadania.
Nowoczesne LLM-y to:
Mogą symulować szeroką wiedzę i rozumowanie, ponieważ język zawiera dużo ludzkiej wiedzy. Jednak:
Ludzie często utożsamiają płynność językową z ogólną inteligencją, ponieważ:
To tworzy iluzję rozumienia i sprawczości. W rzeczywistości system dalej „tylko” przewiduje tekst na podstawie wzorców w danych, a nie buduje ugruntowanego modelu świata, by realizować własne cele.
Można myśleć o LLM-ie jako o:
Kluczowe punkty:
LLM-y doskonale radzą sobie, gdy zadania opierają się głównie na przewidywaniu wzorców w tekście lub kodzie, na przykład:
Z kolei słabo radzą sobie lub stają się ryzykowne, gdy zadania wymagają:
„Prawa skalowania” pokazują, że zwiększanie rozmiaru modelu, ilości danych i obliczeń poprawia wyniki w wielu benchmarkach. Jednak samo skalowanie nie rozwiązuje strukturalnych braków:
Większa skala daje:
Używaj LLM-ów tam, gdzie przewidywanie wzorców jest przydatne:
Miej człowieka na stałe w pętli dla:
Nazywanie obecnych LLM-ów „AGI” to nie tylko błąd terminologiczny. Zniekształca to bodźce, tworzy luki w bezpieczeństwie i myli osoby podejmujące decyzje:
Precyzyjny język—„LLM”, „model wąski”, „system agentowy wykorzystujący LLM-y”—pomaga lepiej dostosować oczekiwania do rzeczywistości i ryzyk.
Prawdopodobny zestaw kryteriów, który wykracza poza dobrą rozmowę, obejmowałby:
Badacze eksplorują systemy, w których LLM-y są składnikami, a nie całą inteligencją. Przykłady:
Te kierunki przybliżają nas do AGI, dodając ugruntowanie, przyczynowość i trwały stan. Zmieniają też pytanie z „Czy LLM sam w sobie może być AGI?” na „Czy złożone systemy zawierające LLM-y mogą przybliżyć się do zachowań podobnych do AGI?”.
Zatem LLM-y to potężne, wąskie maszyny do uczenia wzorców językowych, a nie samodzielne, ogólnie inteligentne agenty.
Wszystko, co wygląda jak rozumowanie czy pamięć, wyłania się z tego celu „następnego tokenu” wraz ze skalą i dopracowaniem, a nie z jawnej logiki symbolicznej czy trwałego magazynu przekonań.
W tych obszarach powinny działać tylko pod silnym nadzorem człowieka i zewnętrznymi narzędziami (wyszukiwarki, kalkulatory, symulatory, checklisty).
Nie powoduje natychmiastowo ogólnej, autonomicznej inteligencji. Potrzebne są nowe składniki architektoniczne i projekt systemowy.
Traktuj wyjścia jako hipotezy do sprawdzenia, a nie prawdę, której należy bezwzględnie ufać.
Obecne LLM-y, nawet z warstwą agentową, potrzebują dużo skryptów i orkiestracji narzędzi, by przybliżyć takie zachowania — i i tak brakuje im odporności i ogólności.
