Профессор Эдинбургского университета, известный специалист по искусственному интеллекту Майкл Роватсос опубликовал довольно скептический отзыв о GPT-5.
Анализ GPT-5 показывает, что, возможно, ИИ уже достиг своего максимума
Эксперты анализируют новую модель GPT-5 от OpenAI. Первое впечатление — это, скорее, разочарование. Ждали явно не этого. Эксперты высказывают предположения, что компания достигла предела возможностей больших языковых моделей (LLM). Вместо революционных алгоритмов разработчики предложили систему «маршрутизации» между существующими моделями, но это слабо соответствует громким заявлениям СЕО OpenAI Сэма Альтмана, что сделан решающий шаг к созданию общего искусственного интеллекта.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман говорит, что GPT-5 — это общий интеллект уровня доктора философии. Aflo Co Ltd/Alamy
Первые сообщения о скором выходе GPT-5 от OpenAI прозвучали год назад. В мире ИИ такие задержки необычно, здесь между анонсом и выходом модели иногда проходят дни, максимум недели. Долгое ожидание вызвало повышенный интерес к модели и надежду на что-то невероятное.
OpenAI позиционирует GPT-5 как «значительный шаг к общему искусственному интеллекту» (долгожданному AGI), однако анализ показывает, что улучшения носят скромный характер. Это не прорыв, а скорее небольшой шаг, хотя это шаг вперед. Модель стала лучше писать код, меньше «галлюцинирует» и точнее следует многошаговым инструкциям, но принципиальных прорывов нет.
Хотя сказать, что она совсем свободна от галлюцинаций тоже нельзя. Вот, например, какую карту США она нарисовала: в США попали многие штаты Канады. Это как-то плохо соответствует словам Сэма Альтмана, что GPT-5 — это доктор всех наук.
Карта США нарисованная GPT-5.
Умный маршрутизатор, но не больше
Главная новинка GPT-5 – внедрение «маршрутизатора», который решает, какой вариант модели использовать для конкретного запроса. Система включает предыдущие версии GPT и новую модель «глубокого мышления» GPT-5 Thinking. Эта модель претендует на способность мыслить «по-настоящему», но ее еще как следует не тестировали ни эксперты, ни пользователи.
О новых алгоритмах, методах обучения, изменениях в работе с данными OpenAI ничего не сообщает. Нет и ожидавшейся долгосрочной памяти. Хотя контекстные окна увеличены до впечатляющих 400 000 токенов.
Конец золотой лихорадки?
Большие языковые модели по сути представляют собой «гигантскую таблицу стимулов и реакций», где на пользовательский запрос система подбирает наиболее вероятное продолжение на основе паттернов из обучающих данных. Несмотря на впечатляющую гибкость, остаются сомнения в способности LLM к истинному пониманию и рассуждению.
По мнению эксперта, переход к маршрутизации может означать, что индустрия достигла предела улучшения LLM-архитектур. Это возвращение к концепции «мета-рассуждений» 1990-х годов, когда системы «размышляли о размышлениях», разбивая сложные задачи на специализированные компоненты и выбирая «маршрут для наиболее эффективных размышлений»
Новый подход OpenAI может означать конец эры создания все более сложных моделей крупных и дорогих систем с непонятными процессами мышления. Но это открывает возможность для разработки контролируемых ИИ-систем с использованием строгих инженерных методов.
Возможно, мы просто ждали от LLM слишком многого. И теперь компании переходят к надежным решениям специализированных вопросов и тем. Само по себе, это, конечно, неплохо, но это не мечта.