Założyciel AMI Labs, Yann LeCun, wyjaśnia, dlaczego LLM-y oszukują nas w ten sam sposób, w jaki AI robi to od dziesięcioleci: Twierdzi, że każda generacja naukowców zajmujących się AI popełniła ten sam błąd: mylenie wydajności zadania z prawdziwą inteligencją. Główne wyzwanie LeCuna wobec obecnego szumu: "Jesteśmy oszukiwani, myśląc, że te maszyny są inteligentne, ponieważ potrafią manipulować językiem. A jesteśmy przyzwyczajeni do tego, że ludzie, którzy potrafią bardzo dobrze manipulować językiem, są domyślnie mądrzy." Jest jasne, że LLM-y są użyteczne, ale bycie użytecznym narzędziem a bycie inteligentnym to dwie zupełnie różne rzeczy. Prawdziwy wgląd to historyczny wzór, przez który przeszedł. Od lat 50. XX wieku fala za falą badaczy AI twierdziła, że ich przełomowe odkrycie jest drogą do inteligencji na poziomie ludzkim. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — który wynalazł perceptron, pierwszą maszynę uczącą się, w latach 50. — wszyscy przewidywali, że maszyny będą tak inteligentne jak ludzie w ciągu dekady. "Wszyscy się mylili." LeCun osobiście był świadkiem trzech z tych cykli szumu i rozczarowania. A jego werdykt na temat obecnego jest bezpośredni: "Ta generacja z LLM-ami również się myli. To tylko kolejny przykład bycia oszukanym." Wzór: Pojawia się nowa technika → maszyny stają się dobre w konkretnych zadaniach → zakładamy inteligencję ogólną. Pytanie, które warto zadać: czy jesteśmy pod wrażeniem tych narzędzi, ponieważ są inteligentne, czy dlatego, że brzmią, jakby były?