Agenci LLM to nie wszystko: Społeczność AI przypomina o innych ścieżkach

Zmęczenie oknami czatu

Były badacz Google Brain i współzałożyciel Sakana AI, znany pod pseudonimem hardmaru, wydał krótkie ostrzeżenie dla społeczności AI. Przypomniał, że modele językowe i kodujący agenci działają świetnie, ale stanowią zaledwie ułamek tego, co sztuczna inteligencja ma do zaoferowania i co może oznaczać.

Gdzie leżą kolejne horyzonty

Podczas gdy cały kapitał i uwaga skupiają się na trenowaniu coraz większych LLM i budowaniu wokół nich frameworków agentowych, dyscypliny takie jak algorytmy ewolucyjne, neuroewolucja (NEAT) i sztuczne życie pozostają w cieniu. Użytkownicy w dyskusji pod jego postem wymieniali właśnie te alternatywne kierunki jako obszary, z których może wyjść kolejny duży przełom, gdy modele autoregresyjne osiągną swoje granice.

Kto decyduje, czym jest AI

Obecna sytuacja, w której szeroka publiczność utożsamia pojęcie sztucznej inteligencji z chatbotem LLM w stylu ChatGPT, prowadzi do niedoinwestowania alternatywnych podejść. Jeśli grupa badawcza nie pracuje nad LLM lub wizualnymi modelami dyfuzyjnymi, z trudem znajduje zrozumienie u inwestorów.

Kiedy pęknie bańka

Dowodem na zmianę nie będzie ogłoszenie GPT-6, ale moment, w którym laboratorium wielkości OpenAI przeniesie znaczną część mocy obliczeniowej na architekturę, która nie opiera się na przewidywaniu następnego tokena. Do tego czasu alternatywne podejścia pozostają raczej w sferze akademickiej i niszowych startupach.

Werdykt Lilith

Gdy masz w ręku wystarczająco duży model językowy, każdy problem wygląda jak tekst do wygenerowania. Jednak najlepsi wiedzą, że z tekstu nie da się zbudować realnego świata.