Карпати: Разрыв в осознании возможностей LLM продолжает увеличиваться

Исследователь искусственного интеллекта, соучредитель OpenAI и бывший директор по искусственному интеллекту Tesla Андрей Карпаты в посте на X заявил, что разрыв в общественном восприятии возможностей больших языковых моделей продолжает расти, переходя от двух категорий людей, говорящих о разных вещах, к более резкому воронкообразному эффекту. Он вновь упомянул соответствующий пост от апреля и представил оценку по уровням в зависимости от степени контакта.

Карпаты отметил, что около 6 миллиардов человек (примерно 75% мирового населения) почти не имели контакта с большими языковыми моделями; около 1-2 миллиардов человек (примерно 20%) лишь изредка используют бесплатные версии продуктов, подобных ChatGPT, рассматривая их скорее как улучшенные инструменты для поиска или написания, многие нетехнические специалисты, а также профессионалы вне математики и программирования считают их применение ограниченным. Около 20 миллионов человек (0.2%) профессионально используют передовые модели в области математики и программирования, наблюдая, как сложные проекты, которые раньше занимали недели или месяцы, могут быть выполнены агентами по подсказкам, включая создание, копирование, перевод приложений, а также декомпиляцию приложений из двоичного кода. Он отметил, что менее года назад он все еще вручную писал код слово за словом.

Карпаты также сообщил, что около 5000 человек (примерно 0.00006%) могут иметь доступ к передовым системам внутри компании. Внешние наблюдатели видят предварительный просмотр, в котором тысячи агентов сотрудничают в течение нескольких недель для обработки крупных программных проектов, сетевой обороны и нападения, научных открытий и передовой математики, при этом человеческая проверка начинает отставать, например, события, связанные с OpenAI и Hugging Face, все еще разбираются спустя месяцы, математики могут долго изучать 722 статьи по передовой математике. Он считает, что этот воронкообразный эффект обусловлен масштабом проблем и временными рамками, а также тем, что возможности более заметны в цифровых и проверяемых областях, а также различиями между бесплатным, платным и внутренним доступом.