A közelmúltban az Apple kutatói azt állították, hogy a legújabb nagy nyelvi modellek egy bizonyos bonyolultsági szint felett csak azt az illúziót keltik, hogy gondolkodnak. Sokan ráugrottak erre a témára, különösen azok, akik szerint ezek az MI-k túlértékeltek és haszontalanok. Azonban több szakértő, köztük a nagy MI-szkeptikus Gary Marcus is, számos ellenérvet gyűjtött össze: többen úgy látják, a kutatás túl van fújva.
Van értelme, de nem a jövőt akarjuk látni bennük
A vitában felmerül, hogy valóban érdemes-e azon rugózni, vezetnek-e ezek a modellek általános MI-hoz (AGI) vagy sem. A fontosabb kérdés inkább az, hogy ma mire lehet őket használni, ha tisztában vagyunk a korlátaikkal. Az újfajta érvelő nyelvi modellek – például az OpenAI, az Anthropic, a Gemini, a DeepSeek, a Qwen és a Mistral fejlesztései – már most is olyan feladatokat oldanak meg, amelyekkel a korábbi MI-k nem boldogultak.
Most is segítőkészek, nem csak elméletben
Ezek a modellek már a jelenben is hasznosak, annak ellenére, hogy nem feltétlenül tudnak például minden logikai vagy társasjátékot biztonsággal megoldani. Nem kell, hogy a Hanoi tornyai vagy a folyóátkelős feladványok automatikus mesterei legyenek: a gyakorlati hasznosságuk így is megkérdőjelezhetetlen marad.
