Достигли ли современные LLMs уровня человеческого интеллекта?
Выскажу свой личный опыт.
Однозначно – да, но есть нюансы, о которых расскажу.
Эффект чрезвычайно неравномерный. Флагманские модели способны решать задачи, доступные лучшим умам планеты (ведущие ученые, инженеры или программисты), но при этом спотыкаться на элементарных вопросах, которые решают школьники с задержкой в развитии.
Вот эта перекореженная структура не позволяет интегрировать ИИ в серьезные бизнес или научные процессы.
LLMs могут создать блистательный академический текст, но в нем будут такие нелепые «закладки», которые однозначно идентифицирует в генерации именно ИИ, т.к. человек, способный выступать на таком уровне, никогда бы не сделал подобные ошибки или несогласованности.
Тут можно улететь сразу на серию теоретических постов (где LLMs работают хорошо, а где плохо), поэтому я все же выскажу свой опыт взаимодействия, отойдя от теории.
По чисто формальным критериям и строгим тестам, LLMs не достигли AGI, но я вот здесь скорее технооптимист и объясню свои мотивы.
Здесь изначально неверные критерии тестирования, т.к. предполагается, что человек обладает интеллектом, но, если приводить строго формальные критерии наличия интеллекта (об этом писал вот здесь), получится, что по самым скромным оценкам не менее 99% человеческой популяции не обладают интеллектом по строгим определениям.
Большинство тестов AGI берут планку сверхспособностей человека, доступной даже не процентам, а считанным единицам – тем, кто способен управлять сложными бизнес-процессами или совершать научные открытия.
Сравнивая с экстраординарными способностями человека, со сверхразумом, текущее состояние флагманских LLMs все же отстает
и могу опять же углубиться в серию статей, объясняя когнитивные кластеры, в которых ИИ все еще слаб.
Однако, разве человечество не ошибается, разве человечество не несет глупости, разве люди обладают развитыми когнитивными навыками, критическим мышлением, способностью выстраивать сложные иерархические причинно-следственные связи?
На протяжении 20 лет я в ежедневном формате обрабатываю сверхбольшие массивы результатов человеческой когнитивной работы (новостные, аналитические, дискуссионные материалы различного уровня сложности от масс медиа и публичных комментариев в пабликах до сложных академических работ и инвестбанковских ресерчей).
Могу сказать, что с каждым годом качество материалов падает, причем с ускорением (мне есть с чем сравнить), т.е. общество тупеет буквально на глазах. Это видно везде и во всем. От драматического обвала качества образования (современные школьники и студенты феерически тупы) до оглушительной тупости многих политиков (чего стоит тот же Трамп и компания?).
Поэтому, когда рассуждают о том, что ИИ путается в цепочках причинно-следственных связей – а разве общество способно выстраивать хотя бы элементарные причинно-следственные связи? Текущие события во многих странах, как бы символизируют.
С точки зрения логических конструкций, выделения сущностей, декомпозиции факторов и модуляции иерархических связей – текущие флагманские ИИ модели не просто умнее 99% людей, а значительно, кратно умнее. Это я могу ответственно заявить.
Да, ошибаются, путаются, галлюцинируют, искажают факты, неверно комбинируют факторы и процессы, но, во-первых, с каждым месяцем все лучше и лучше, а во-вторых, ИИ экспоненциально умнеет, а человечество обвально тупеет. Две кривые, двигающиеся в противоположном направлении.
Это я к чему? При определенных настройках инструкций и навыков для ИИ, при комбинации необходимых инструментов, при правильной формулировке задачи уже через несколько месяцев (точно через пару лет) LLMs без проблем обойдут 99.9% человеческой популяции – я гарантирую.
Да, не везде и не во всем. Все так же иногда будут галлюцинировать на «базовых бытовых» вопросах, но исход битвы предрешен. У человечества нет никаких шансов.
Причем, чем глубже ИИ будет проникать в экономику и общество, тем стремительнее человечество будет тупеть и разрыв только вырастет.
