„Atrodo, kad su GPT-5, naujausia „OpenAI“ flagmano modelio versija, turiu visai kitokią patirtį nei dauguma kitų. Komentatorių nuomone, GPT-5 yra niekam tikęs, nuviliantis, galbūt, net įrodymas, kad dirbtinio intelekto pažanga stringa. Tuo tarpu aš čia kupinas nuostabos ir nerimo. Galbūt, tokia visada atrodo ateitis, kai ją pasiekiame: pernelyg įprasta, kad pastebėtume, koks keistas tapo mūsų pasaulis.
GPT-5 esmė yra ta, kad jis stumia dirbtinio intelekto galimybių ribas į priekį, o ne panaikina ankstesnes ribas. Nesu čia tam, kad ginčyčiausi kitaip. „OpenAI“ su tokiu nenumaldomu tempu išleido naujus modelius – galingas „o3“ modelis pasirodė prieš keturis mėnesius – kad panaikino šoką, kurį galėjome patirti, jei tarp 2023 m. išleisto GPT-4 ir 2025 m. išleisto GPT-5 nebūtų nieko.
Tačiau GPT-5, bent jau man, buvo šuolis tame, kaip mes jaučiamės, naudodami DI modelį. Tai man primena nykščio atspaudo atpažinimo nustatymą „iPhone“ telefone: vis keliate nykštį ant jutiklio ir nuo jo, stebėdami, kaip kaskart vis daugiau vaizdo užpildoma, kol galiausiai, paskutiniu prisilietimu, turite visą nykščio atspaudą. GPT-5 jaučiasi, kaip visas nykščio atspaudas.
Prieš daugelį mėnesių turėjau ankstyvą prieigą prie GPT-3 ir beveik niekada jo nenaudojau. GPT-3.5, kuris buvo 2022 m. „ChatGPT“ versija, man taip pat nelabai padėjo. Tai buvo blankūs naudingo DI kontūrai, o ne pats dalykas. GPT-4 buvo išleistas 2023 m., ir kadangi modelis buvo tobulinamas, atliekant daugybę klaidinamai pavadintų atnaujinimų, pastebėjau, kad jį naudoju dažniau – ir daug rečiau atidarinėju „Google“ paieškos langą. Bet kažkas jame vis tiek atrodė netikra ir gudru.
Tada atsirado o3, modelis, kuris ilgiau apmąstydavo sudėtingus klausimus, ir aš pradėjau rasti stulbinamų įžvalgų ar erudicijos blyksnių, kai užduodavau klausimus, kurių galėjau užduoti anksčiau yik tam tikrų temų ekspertui. Tačiau jis išliko lėtas, o dirbtinio intelekto „balsas“, jei nerandu geresnio termino, mane erzino.
GPT-5 yra pirmoji dirbtinio intelekto sistema, kuri atrodo, kaip tikras asistentas.
Pavyzdžiui, per dvi atsitiktines dienas man reikėjo rasti stovyklą savo vaikams, ir nė viena iš stovyklų, kuriomis anksčiau naudojausi, nebuvo atidaryta. Pateikiau GPT-5 mano vaikų informaciją ir tai, ko man reikia, ir jis rado man beveik dešimtį variantų, visi jie tikri, iš kurių į vieną dabar eina mano vaikai. Bandžiau kai kurias mintis apie liberalizmą suvesti į tyrimo projektą, kurį galėčiau iš tikrųjų užbaigti, ir GPT-5 mane nuvedė prie knygų ir šaltinių, kuriuos, abejoju, būčiau radęs kitaip. Vieną rytą mane ištiko keistai margas bėrimas, ir dirbtinis intelektas, remdamasis tuo, kur mano oda buvo ir nebuvo pažeista, suprato, kad tai kontaktinis dermatitas nuo naujų marškinėlių.
Ne tai, kad su GPT-5 nesusidūriau su haliucinacijomis. Susidūriau; jis išrado muzikos prodiuserio „Floating Points“ albumą, kuris, aš tikrai norėčiau, kad egzistuotų. Kai paklausiau, kodėl jie išgalvojo albumą, jie atsiprašė ir pasakė, kad „„Floating Points + DJ-Kicks“ buvo statistiškai tikėtinas derinys – net jei jis ir klaidingas“.
Ir kaip visos dirbtinio intelekto sistemos, ji blogėja, tęsiantis pokalbiui arba sudėtingėjant užduočių grandinei (nors per dvejus metus vienos užduoties atlikimo galimo trukmė padidėjo nuo maždaug penkių minučių iki daugiau, nei dviejų valandų).
Tai pirmasis dirbtinio intelekto modelis, kuriame jaučiau, kad galiu prisiliesti prie pasaulio, kuriame turime visada veikiantį, visada naudingą, dirbtinio intelekto kompanioną iš filmo „Jos“.
Kai kuriuose interneto kampeliuose – žiūriu į tave, Bluesky – tapo nejauku reaguoti į DI bet kuo, išskyrus atmetimą ar pyktį. Suprantu tą pyktį, ir jo dalimis dalinuosi.
Man nepatinka, kad šios įmonės neįtikėtinai praturtėja iš visų prieinamų žmonijos žinių.
Taip, mes visi kuriame tai, kas buvo prieš mus. Nė viena šiandien įkurta įmonė nėra laisva nuo skolų jos pirmtakams išradėjams ir novatoriams. Tačiau yra kažkas kita, negu įsisavinimas esamų žmonijos žinių, algoritmiškai transformuojant jas į nuspėjamojo teksto generavimo sistemą ir parduodant jas mums atgal.
(Turėčiau atkreipti dėmesį, kad „The New York Times“ padavė į teismą „OpenAI“ ir jos partnerę „Microsoft“ dėl autorių teisių pažeidimo, o abi įmonės šiuos teiginius neigė.)
Šiuo metu DI įmonės iš šių produktų neuždirba daug pinigų. Jei jos, galiausiai, gaus tokį pelną, kokį įsivaizduoja jų investuotojai ir įkūrėjai, nemanau, kad įprasta mokesčių struktūra yra pakankama, kad padengtų skolą, kurią jos yra skolingos mums visiems ir visiems prieš mus, kurių raštais ir idėjomis paremti jų modeliai.
Tada yra dar energijos paklausa. Norint sukurti dirbtinio intelekto ateitį, kurią įsivaizduoja šios įmonės ir jų investuotojai, reikia daugybės duomenų centrų, sunaudojančių beveik neįsivaizduojamus elektros energijos kiekius – iki 2030 m. vien duomenų centrai suvartos daugiau energijos, nei visa Japonija dabar.
Jei pastaruosius tris dešimtmečius būtume skyrę anglies dioksido kainodarai ir mums reikalingos švarios energijos infrastruktūros kūrimui, tada prisitaikyti prie šio augimo būtų paprasta.
Juk tai ir yra gausios energijos esmė. Ji leidžia kurti naujas technologijas, ir ne tik dirbtinį intelektą: masinį vandens gėlinimą, laboratorijoje auginamą mėsą, kuri galėtų sumažinti spaudimą tiek gyvūnams, tiek žemei, tiesioginį iš oro surinkimą, kad būtų pradėtas anglies dioksido iš atmosferos kaupimas, švaresnį ir greitesnį transportą tiek oru, tiek jūra.
Mūsų energetikos politikos tikslas neturėtų būti energijos vartojimo mažinimas. Mūsų energetikos politikos tikslas turėtų būti užtikrinti, kad švari energija būtų tokia – khm – gausi, kad galėtume jos sunaudoti daug daugiau ir padaryti su ja daug daugiau.
Yra kažkas beveik komiškai niūraus tame, kad kažkas tokio futuristinio, kaip dirbtinis intelektas maitintųsi tokiu archajišku dalyku, kaip anglis ar neapdorotos metano dujos. Tačiau tai yra politinis pasirinkimas, kurį darome, kaip šalis. Tai nėra būdinga dirbtiniam intelektui, kaip technologijai.
Taigi, kas yra būdinga dirbtiniam intelektui, kaip technologijai? Stebėjau diskusiją tarp dviejų skirtingų vizijų, kaip vystysis šie ateinantys metai. Savo straipsnyje „Dirbtinis intelektas, kaip įprasta technologija“ Prinstono universiteto kompiuterių mokslininkai Arvindas Narayananas ir Sayash Kapooras teigia, kad išorinis pasaulis veiks, kaip „greičio apribojimas“ tam, ką gali padaryti DI.
Jų teigimu, neturėtume galvoti apie DI, kaip apie naujos ekonominės ar socialinės paradigmos pranašą; veikiau turėtume į jį žiūrėti, kaip į elektrą, kuriai prireikė dešimtmečių, kad pradėtų rodytis produktyvumo statistikoje. Jie pažymi, kad GPT-4 advokatūros egzamine pasirodo geriau, nei 90 procentų testuojamųjų, tačiau jis negali prilygti jūsų advokato vaidmeniui. Problema yra ne tik haliucinacijos. Problema ta, kad teisininkai turi įvaldyti „realaus pasaulio įgūdžius, kuriuos daug sunkiau išmatuoti standartizuotu, kompiuteriu administruojamu formatu“. Kad DI pakeistų teisininkus, turėtume pertvarkyti teisės aktų veikimą, kad jie atitiktų DI poreikius.
„Dirbtinis intelektas 2027“ – Danielio Kokotajlo, Scotto Alexanderio, Thomaso Larseno, Eli Liflando ir Romeo Deano, kurių patirtis apima darbą „Open AI“ ir triumfavimą prognozavimo turnyruose, knyga pateikia priešingą šio argumento pusę. Joje pateikiamas žingsnis po žingsnio laiko grafikas, pagal kurį žmonija iki 2027 m. pabaigos praranda savo ateities kontrolę. Scenarijus daugiausia remiasi viena prielaida: 2026 m. pradžioje DI įvaldo DI tyrimų automatizavimą, o tada pradeda rekursyviai save tobulinti – ir valdyti – neįtikėtinu greičiu, vedant prie tokių sakinių kaip „Per pastaruosius šešis mėnesius „Agent-5“ kolektyve praėjo šimtmetis“.
Negaliu patikėti, kokiu greičiu, jų manymu, DI gali save tobulinti arba kaip visapusiškai visuomenė priimtų tokią sistemą (nors jų prielaidas galite įvertinti patys). Suprantu, kad tai gali tiesiog atspindėti mano vaizduotės ar žinių ribas. Bet kas būtų, jei tai būtų DI 2035-ieji, kuriuos jie prognozavo? Ar 2045-ieji?
Atrodo tikėtina, kad per ateinantį dešimtmetį dirbtinio intelekto programavimas aplenks žmonių programuotojų tempą, ir tai turėtų gerokai paspartinti dirbtinio intelekto pažangos tempą. Žinau, kad tuo tiki dirbtinio intelekto įmonių darbuotojai, kurie yra arčiausiai šių technologijų.
Taigi, ar abejoju visu „Dirbtinis intelektas 2027“ scenarijumi, ar tik jo laiko juosta? Vis dar nesuprantu šio klausimo.
Kiekviena pusė pateikia įtikinamą kitos pusės kritiką. Knygos „Dirbtinis intelektas kaip normali technologija“ autoriai sutelkia dėmesį į tų, kurie labiausiai bijo dirbtinio intelekto, polinkį sutapatinti intelektą ir galią. Daroma prielaida, kad žmonės yra protingesni už šimpanzes ir šeškus, todėl mes kontroliuojame pasaulį, o jie – ne. Dirbtinis intelektas, tikriausiai, taps protingesnis už žmones, todėl dirbtinis intelektas kontroliuos pasaulį, o mes – ne.
Tačiau intelektas sklandžiai nevirsta galia. Žmonės didžiąją savo istorijos dalį buvo tik dar vienas gyvūnas. Prireikė amžių, kad sukurtume technologinę civilizaciją, suteikusią mums dabartinę valdžią, ir pakeliui dažnai suklupdavome. Kai kurie protingiausi žmonės, kuriuos pažįstu, yra mažiausiai veiksmingi. Trumpas pakeitė pasaulio istoriją, nors abejoju, ar jis ką nors sužavėtų savo SAT (vidurinės mokyklos baigimo laikotarpio) balais.
Net jei tikite, kad dirbtinio intelekto galimybės ir toliau tobulės – o aš tikiu, nors neapsimetu žinąs, kiek ir kaip greitai – nebūtinai po to seka greitas žmogaus kontrolės žlugimas. Esu gana skeptiškai nusiteikęs dėl scenarijų, kuriuose dirbtinis intelektas pasiekia superintelektą, nepadarydamas jokių akivaizdžių klaidų, siekdamas valdžios realiame pasaulyje.
Tuo pačiu metu man įstrigo ir Scotto Alexanderio, vieno iš knygos „Dirbtinis intelektas 2027“ autorių, kritika. Pagrindinis „Dirbtinis intelektas kaip normali technologija“ argumentas yra tas, kad naujoms technologijoms sunku sklisti įmonėse ir biurokratijose. Jau dešimtmečius vyksta skaitmeninė revoliucija, o aš vis dar negaliu lengvai perkelti savo sveikatos įrašų iš vieno gydytojo kabineto į kitą. Logiška manyti, kaip daro Narayanan ir Kapoor, kad tos pačios trinties kamuoja ir dirbtinį intelektą.
Ir vis dėlto mane šiek tiek šokiruoja tai, kaip net ir mūsų turimi, tik pradedantys, dirbtinio intelekto įrankiai skinasi kelią į mūsų gyvenimus – ne dėl to, kad oficialiai integruota į mūsų mokyklas ir darbovietes, bet neoficialiai šnabždant mums į ausis.
Amerikos medicinos asociacija nustatė, kad du iš trijų gydytojų konsultuojasi su DI.
„Stack Overflow“ apklausa parodė, kad maždaug aštuoni iš dešimties programuotojų jau naudoja DI, kad padėtų jiems koduoti.
Federalinė advokatų asociacija nustatė, kad daug teisininkų savo darbe naudoja generatyvinį DI, ir jie dažniau pranešė, kad naudoja jį savarankiškai, o ne per oficialius, jų įmonių priimtus, įrankius.
Atrodo tikėtina, kad Trumpo „Išlaisvinimo dienos“ tarifai buvo sukurti, konsultuojantis su pokalbių robotu.
„Kadangi DI yra toks bendras ir (kai kuriais atžvilgiais) toks panašus į žmones, jį beveik įmanoma lengvai integruoti į įvairius darbo procesus, lygiai taip pat, kaip teisininkas gali konsultuotis su teisininko padėjėju ar politikas su darbuotoju“, – savo kritikoje rašo Alexanderis. „Tai dar nėra visiškas šių žemesnio lygio specialistų pakaitalas. Tačiau tai pakankamai arti, kad atrodo, jog tai yra, sparčiausiai plintanti, technologija.“
Dirbtinio intelekto naudojimo ar konsultavimosi su juo reikšmė kiekvienu atveju skiriasi. „Google“ leido savo paieškos produktui, bėgant metams, smarkiai suprastėti, o dirbtinis intelektas dažnai pakeičia tai, kur anksčiau pakakdavo paieškos. Tai gerai dirbtinio intelekto įmonėms, bet tai nėra reikšmingas civilizacijos veikimo pokytis.
Tačiau paieška yra dirbtinio intelekto įėjimo vartų narkotikas. Pradėję jį naudoti pagrindinei informacijai rasti, pradedate juo pasikliauti ir ieškodami sudėtingesnių užklausų bei patarimų. Paieška buvo lanksti savo kelyje, kuriuo galėjo jus nuvesti, tačiau dirbtinis intelektas yra lankstus savo vaidmenimis: jis gali būti patarėjas, terapeutas, draugas, koučeris, gydytojas, asmeninis treneris, meilužis, korepetitorius.
Kai kuriais atvejais tai veda prie tragiškų rezultatų. Tačiau net jei su dirbtinio intelekto naudojimu susijusios savižudybės yra retos, sistemų skatinamas narcisizmas ir savęs puikavimasis bus plačiai paplitę. Beveik kiekvieną dieną gaunu el. laiškų iš žmonių, kurie leido dirbtiniam intelektui įtikinti juos, kad jie išsprendė kvantinės mechanikos problemas arba peržengė kokią nors anksčiau nežinomą žmogaus žinių ribą.
Scenarijuje „Dirbtinis intelektas 2027“ autoriai įsivaizduoja, kad prieigos prie ateities DI sistemų atėmimas kai kuriems vartotojams atrodys „toks pat varginantis, kaip dirbti be nešiojamojo kompiuterio ir būti paliktam geriausio draugo“. Manau, kad tai iš esmės teisinga. Manau, kad tai labiau tiesa daugiau žmonių atžvilgiu, nei norėtume manyti. Dalis neigiamos reakcijos į GPT-5 kilo dėl to, kad „OpenAI“ bandė sušvelninti savo atsakymų pataikavimą, o žmonės, kurie buvo prisirišę prie ankstesnio modelio palaikymo, sukilo.
Kaip sakoma dabar jau kliše, tai yra blogiausias DI, koks tik bus, ir tai yra mažiausias vartotojų skaičius, kurį jis turės. Žmonių priklausomybė nuo dirbtinio intelekto tik didės, o tai turės nežinomų pasekmių tiek žmonių visuomenei, tiek individualiems žmonėms. Ką nuolatinė prieiga prie šių sistemų reikš pirmosios kartos asmenybėms, kurios jas naudos nuo vaikystės? Mes tikrai neįsivaizduojame. Mano vaikai yra toje kartoje, ir eksperimentas, kurį ruošiamės su jais atlikti, mane gąsdina.
Nežinau, ar dirbtinis intelektas (DI) per ateinančius 10 metų ekonomikos statistikoje labiau primins internetą, elektrą ar kažką visiškai kito. Tikiuosi, kad DI sistemos skatins vaistų atradimą ir mokslinius tyrimus, bet dar nesu tikras, ar taip atsitiks. Tačiau mane stebina, kaip greitai pradėjome jo buvimą savo gyvenime laikyti normaliu dalyku. 2020 m. nebūčiau patikėjęs, ką GPT-5 sugebės padaryti 2025 m. Nebūčiau patikėjęs, kiek žmonių jį naudos ir kaip milijonai jų bus prie jo prisirišę.
Tačiau mes jau dabar jį laikome banaliu dalyku, todėl GPT-5 yra tik dar vienas pokalbių roboto, kuris per kelerius metus nuo vos kalbančio angliškai tapo gebančiu suprantamai kalbėti praktiškai bet kokiu įsivaizduojamu balsu apie beveik viską, apie ką žmogus norėtų kalbėti, lygiu, kuris jau viršija daugumos žmonių lygį, atnaujinimas. Pastaraisiais metais DI sistemos išvystė gebėjimą savarankiškai valdyti kompiuterius – autonomiškai ir efektyviai naudodamos skaitmeninius įrankius – o užduočių, kurias jos gali atlikti, trukmė ir sudėtingumas auga eksponentiškai.
Dažnai galvoju apie filmo „Jos“ pabaigą, kurioje dirbtiniai intelektai nusprendžia, kad jiems nusibodo kalbėtis su žmonėmis, ir jie pakyla į grynai skaitmeninę sritį, palikdami jų buvusius šeimininkus be nieko. Tai buvo puiki siužeto pabaiga, nes ji išvengė pagrindinių filmo keliamų klausimų – ir dabar mūsų gyvenime kylančių klausimų.
„Kas būtų, jei mes pamiltume ir priklausytume nuo dirbtinių intelektų – jei daugeliu atvejų juos labiau vertintume, nei mūsų bendražygius – o tada jie nepasitrauktų?“ [1]
1. How ChatGPT Surprised Me. Klein, Ezra. New York Times (Online) New York Times Company. Aug 24, 2025.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą