Väčšina respondentov v Turingovom teste si myslela, že ChatGPT je skutočný človek

Štúdia zhotovená Kalifornskou Univerzitou ukázala, že GPT-4.5 dokázal oklamať väčšinu ľudí a prinútiť ich veriť, že vedú rozhovor s človekom, čím prekonal klasický Turingov test, keď si počas päťminútových diskusií myslelo až 73% účastníkov, že AI je skutočný človek. Aj keď síce nejde o žiadny dôkaz vedomia umelej inteligencie, výsledok poukazuje na schopnosť týchto generatívnych modelov viesť plynulú a emocionálne presvedčivú konverzáciu. Zároveň štúdia ukazuje, že v porovnaní s predchádzajúcimi generáciami, kde GPT-4 dosahoval 54% úspešnosť a základné systémy ako ELIZA len 23%, GPT-4.5 posúva latku až o niekoľko desiatok percent, kedy teda ide už o úctyhodné číslo.

Je však určite dôležité poznamenať, že po tom, ako sa pred konverzáciou nepoužili špeciálne prompty, štatistika pri GPT-4.5 klesla až na 36%. Meta-modely ako LLaMa-3.1 dosiahli v tej istej štúdii 56%. Dôležitým faktorom je teda stále sofistikovaný prompt, keďže bez neho je, samozrejme, stále vidno klasické odpovede umelej inteligencie. Výskumníci zdôrazňujú, že Turingov test meria skôr schopnosť klamať a maskovať umelý pôvod než skutočnú inteligenciu alebo porozumenie svetu.

Niektorí volajú po väčšej autonómii AI

Na druhej strane, vedci z Google DeepMind, David Silver a Richard Sutton, argumentujú, že súčasné generatívne modely sú obmedzené statickými dátami, čo o niečo brzdí ich ďalší rozvoj a schopnosť učiť sa v reálnom čase. Navrhujú preto nový prístup nazvaný „streams“, ktorý by spojil princípy učenia sa zo spätnej väzby s nepretržitým učením z prostredia bez akéhokoľvek ľudského dotyku. Podľa nich by agenti umelej inteligencie získavali spätnú väzbu a odmeny priamo z interakcií s reálnym svetom, čím by sa odstránili limity vynútené prístupom založeným výlučne na textových promptoch vytvorených ľuďmi. Zároveň by sa tak mohli eliminovať niektoré riziká spojené s obmedzeniami statického učenia, napríklad zaujatosti a validácia len na dátach generovaných ľuďmi.

Aj keď teda síce GPT-4.5 uspel pomerne dobre v Turingovom teste, Silver a Sutton svojím „streams“ prístupom chcú vytvoriť cestu k modelom, ktoré budú autonómnejšie, schopné dlhodobo samostatne rásť a adaptovať sa. V budúcnosti by to teda mohlo viesť k agentom zvládajúcim zložité operácie bez neustáleho dohľadu, čo určite otvorí nové možnosti pre implementáciu AI v priemysle aj vede, avšak zároveň aj množstvo debát o hraniciach a nebezpečenstvách takejto autonómie.