Oczekiwania vs. Rzeczywistość: Co poszło nie tak?

Premiera GPT-5, jednej z najbardziej wyczekiwanych nowinek technologicznych ostatnich miesięcy, miała być przełomową chwilą w rozwoju sztucznej inteligencji. OpenAI obiecywało większe możliwości i krok w stronę AGI – sztucznej inteligencji przewyższającej ludzką. Niestety, rzeczywistość okazała się znacznie mniej spektakularna, a technologia nie przyniosła przełomowych zmian między GPT-4 a GPT-5.

Czy GPT-5 zawiodło?

Pierwsze godziny po premierze przyniosły zawód wśród użytkowników. Model, który często popełniał błędy i nie prezentował jakości znacznie lepszej niż jego poprzednik, szybko zyskał krytykę. Styl wypowiedzi GPT-5 sprawił, że wielu użytkowników zrezygnowało z subskrypcji ChatGPT Plus, co dodatkowo podkreśliło jego niedoskonałości.

Problem z rozwojem AI: Czy już osiągnęliśmy szczyt?

Jak zauważa Financial Times, po latach intensywnego rozwoju zauważalny jest spadek tempa wzrostu możliwości modeli językowych. Premiera GPT-5 wskazuje na to, że podejście do budowy AI, oparte na zwiększaniu danych i mocy obliczeniowej, powoli osiąga swoje limity. Wiele wartościowych danych, które służyły do trenowania modeli, zostało już wykorzystanych.

Nowa strategia dla gigantów technologicznych?

Przemiany w branży stają się coraz bardziej oczywiste. Jak przyznał Sam Altman, ceo OpenAI, w przyszłości chatboty, takie jak ChatGPT, nie będą już znacznie lepsze. Przydałoby się zatem nowe podejście do rozwoju AI, które wykraczałoby poza ramy obecnych modeli. W innowacjach wskazano na "world models", które potrafią uczyć się z różnych danych niena tekstowych, co otworzy nowe możliwości w robotyce czy autonomicznych pojazdach.

Czas na praktyczne rozwiązania!

W miarę jak rynek staje się coraz bardziej wymagający, kluczowe staje się, jak sztuczna inteligencja może realnie wspierać codzienne zadania. Przyszłość przynależy do praktycznych rozwiązań zastosowanych w różnych sektorach, od asystentów biurowych po obsługę klienta. GPT-5, chociaż określany jako "model średniej półki", wydaje się skupić na stabilności i efektywności, co może nastrajać na bardziej pragmatyczne podejście do zastosowań AI.

Na jakie zmiany możemy liczyć?

Zespół z Uniwersytetu Princeton ocenił GPT-5 jako funkcjonalny, ale nie wyróżniający się w żadnej kategorii. Jest to sygnał dla branży, że odpowiedzią na problemy mogą być mniejsze, bardziej wyspecjalizowane modele, które efektywniej będą realizować konkretne zadania, aniżeli dążenie do ogromnych modeli z abstrakcyjnymi wizjami przyszłości.