AMI Labs grundare Yann LeCun om varför LLM:er lurar oss på samma sätt som AI har gjort i årtionden: Han hävdar att varje generation av AI-forskare har gjort samma misstag: att förväxla uppgiftsutförande med verklig intelligens. LeCuns kärnutmaning mot den nuvarande hypen: "Vi luras att tro att de där maskinerna är intelligenta för att de kan manipulera språk. Och vi är vana vid att människor som kan manipulera språk mycket väl är underförstått smarta." Han är tydlig med att LLM:er är användbara, men att vara ett användbart verktyg och att vara intelligent är två helt olika saker. Den verkliga insikten är det historiska mönster han har levt igenom. Sedan 1950-talet har våg efter våg av AI-forskare hävdat att deras genombrott var vägen till intelligens på mänsklig nivå. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — som uppfann perceptron, den första inlärningsmaskinen, på 1950-talet — förutspådde alla maskiner lika smarta som människor inom ett decennium. "De hade alla fel." LeCun har personligen bevittnat tre sådana cykler av hype och besvikelse. Och hans dom om den nuvarande är rak: "Den här generationen med LLM har också fel. Det är bara ännu ett exempel på att bli lurad." Mönstret: En ny teknik uppstår → maskiner blir bra på specifika uppgifter → vi antar allmän intelligens Frågan värd att ställa: är vi imponerade av dessa verktyg för att de är intelligenta, eller för att de låter som om de är det?