Мне не очень нравится, что сегодня термином «искусственный интеллект» называют практически любую модель машинного обучения — от линейной регрессии до больших языковых моделей (БЯМ, LLM).
На мой взгляд, сейчас мы наблюдаем скорее новую индустриальную революцию — только в этот раз в сфере интеллектуального труда. БЯМ уже радикально меняют подход к программированию, аналитике, обучению и работе с информацией. Масштаб изменений отрицать уже сложно.
При этом сами модели, как мне кажется, всё ещё не «мыслят» в привычном понимании этого слова. Пока это скорее очень сложная и впечатляющая реализация концепции «Китайской комнаты» — системы, которая умеет крайне убедительно оперировать символами без понимания их смысла.
Тем не менее, я не исключаю, что эмерджентность в БЯМ может возникнуть просто как следствие масштаба данных, параметров и вычислений. Практика машинного обучения уже не раз показывала, что количество иногда неожиданно переходит в качество.
Конечно, существуют и альтернативные направления развития: архитектура совместного встраивания и прогнозирования (JEPA), нейросимвольный искусственный интеллект и другие подходы. Но пока ни один из них не доказал на практике, что способен приблизить нас к созданию сильного искусственного интеллекта лучше, чем текущий путь масштабирования БЯМ.
Сейчас работа с БЯМ всё ещё часто ощущается как работа бэби-ситтера: нужно постоянно следить, чтобы агенты без присмотра не сделали что-нибудь странное, неуверенно галлюцинируя в критичных местах.
Но дети имеют свойство быстро расти.
И мне кажется, что в ближайшие годы работникам интеллектуального труда серьёзно постараться, чтобы оставаться полезнее, чем БЯМ за пару долларов в месяц.
