Sală de clasă cu formule matematice pe tablă (imagine ilustrativă creată prin randare 3D), FOTO: Shutterstock
Este posibil ca așa-numiții „agenți AI” despre care companiile din domeniul inteligenței artificiale investesc miliarde de dolari pentru automatizarea muncii în birouri să ajungă într-un impas, relatează Gizmodo.
Tehnologia fundamentală din spatele majorității modelelor de AI disponibile în prezent reprezintă modelele lingvistice de mari dimensiuni (LLM), o formă de învățare automată și procesare a limbajului natural.
Majoritatea firmelor specializate în AI mizează că LLM-urile, dacă sunt alimentate cu date suficiente, vor dezvolta o autonomie aproape completă, fiind capabile să gândească și să funcționeze în mod similar cu oamenii – dar cu un volum de cunoștințe colective mult mai mare.
În acest scenariu ipotetic, se discută despre așa-numita inteligență artificială „agentică”. În prezent, companiile din AI investighează cu succes varianta de „agenți AI” – sisteme menite să realizeze task-uri de la început până la sfârșit în mod autonom, cu intervenție umană minimă. Un agent AI ar putea înlocui, de exemplu, un specialist din departamentul de resurse umane responsabil cu evaluarea angajaților și elaborarea rapoartelor despre performanța acestora.
O inteligență artificială „agentică” avansează această idee: ar trebui să poată automatiza nu doar sarcinile unui angajat din domeniul resurselor umane, ci și ale tuturor angajaților și chiar ale departamentelor conexe. Ambele utilizând în esență același tip de modele lingvistice mari (LLM), stâlpul tehnologic al asistenților virtuali populari precum ChatGPT.
Ce arată noul studiu despre inteligența artificială
Un studiu recent publicat pe platforma arXiv susține că există o demonstrație matematică care indică faptul că „LLM-urile nu pot efectua sarcini computaționale și agentice complexe dincolo de un anumit nivel de dificultate”.
Lucrarea, realizată de Vishal Sikka și Varin Sikka, tată și fiu, cercetători și antreprenori, a fost readusă în atenție de site-ul Wired după ce publicarea inițială a trecut aproape neobservată. Concluzia simplificată a studiului este că anumite comenzi sau sarcini pentru LLM-uri necesită un nivel de calcul mai mare decât capacitatea modelului, iar atunci când se întâmplă acest lucru, rezultatul poate fi fie incomplet, fie incorect.
Asta nu înseamnă că tehnologia nu va avansa sau nu se va îmbunătăți, dar stabilește un plafon mai jos pentru ceea ce este posibil decât ceea ce companiile de AI promovează ca fiind limitele tehnologice.
Vishal Sikka și Varin Sikka nu sunt singurii cercetători care sugerează că LLM-urile nu sunt atât de impresionante pe cât se afirmă. Probabil cel mai cunoscut este Yann LeCun, unul dintre cei trei „Nași ai AI”, care a părăsit Meta anul trecut după peste un deceniu ca cercetător-șef al companiei fondată de Mark Zuckerberg.
LeCun a abandonat Meta din motive convingerii sale că direcția actuală de cercetare în domeniul AI, axată pe LLM-uri, reprezintă o cale fără perspectivă și a înființat propria companie startup pentru a explora alternative.
Site-ul tehnologic Gizmodo remarcă că studiul celor doi Sikka oferă o bază matematică solidă pentru scepticismul exprimat de mulți experți în AI. Anul trecut, cercetători de la Apple au publicat o lucrare care concluzionează că LLM-urile nu sunt capabile de raționament sau gândire reală, deși pot crea impresia acestora.
Benjamin Riley, fondator al companiei Cognitive Resonance, argumenta anul trecut că, din cauza modului de funcționare a LLM-urilor, acestea nu vor ajunge niciodată să atingă ceea ce numim „inteligență adevărată”. Alte cercetări au explorat limitele acestor modele pentru a determina dacă pot produce rezultate creative autentice, însă rezultatele sunt adesea lipsite de originalitate.
Toate aceste constatări adaugă la un volum tot mai mare de dovezi că, indiferent de ceea ce poate realiza tehnologia AI în forma sa actuală, aproape sigur nu va depăși inteligența umană înainte de sfârșitul acestui an, contrar afirmațiilor recente ale lui Elon Musk.