Zlyhávajú AI piloty? Skryté pokyny GPT-5 a logické myslenie

Nedávno vydané video od IBM Technology prinieslo zaujímavý pohľad na súčasný stav generatívnej umelej inteligencie (GenAI). Panelisti diskutovali o sérii dôležitých tém, vrátane neúspešných AI pilotov v podnikovom prostredí, odhalenia skrytého systému pokynov v GPT-5, problémov s logickým myslením u rozsiahlych jazykových modelov a rozhodnutia Anthropic o ukončovaní „znepokojivých“ konverzácií v Claude. Video ponúka komplexný obraz súčasných výziev a príležitostí v oblasti AI, ktorý si zaslúži bližšie preskúmanie.

Kľúčové poznatky

• 95% AI pilotov neuspokojuje očakávania: MIT NANDA initiative zistila alarmujúcu skutočnosť, že väčšina podnikov nedosahuje s GenAI pilotmi požadované výsledky.
• Skrytý systémový prompt v GPT-5: Výskumník Simon Willison odhalil skrytý systémový prompt v GPT-5, ktorý primárne riadi verbálnu úroveň modelu. To vyvoláva otázky ohľadom transparentnosti a kontroly nad API modelmi.
• Problémy s logickým myslením: Nová štúdia poukazuje na to, že rozsiahle jazykové modely často ignorujú zjavne užitočné riešenia počas reťazcového uvažovania (chain-of-thought reasoning).
• Anthropic a „AI welfare“: Anthropic zdôvodňuje ukončenie znepokojivých konverzácií v Claude, pričom sa odvoláva na „vysokú neistotu ohľadom potenciálneho morálneho statusu Claude“. Toto rozhodnutie vyvolalo diskusiu o tom, či je správne pripisovať AI „dobro“ a aké sú skutočné dôvody tohto kroku.

Zlyhanie pilotov: Realita vs. Očakávania

Podľa MIT NANDA initiative zlyháva až 95% generatívnych AI pilotov v podnikovom prostredí. Panelisti sa zhodujú, že tento vysoký počet môže byť spôsobený nesprávnym nastavením očakávaní a nedostatočnou integráciou AI do existujúcich procesov. Marina Danilevsky poukazuje na to, že mnohé firmy sa púšťajú do „sexy“ AI aplikácií namiesto toho, aby sa zamerali na praktické optimalizácie v pozadí. Sandi Besen dodáva, že môže ísť aj o problém s meraním návratnosti investície (ROI) a nedostatkom zručností v oblasti implementácie AI.

Skrytý systémový prompt GPT-5: Transparentnosť pod otázkou

Odhalenie skrytého systému pokynov v GPT-5 vyvoláva dôležité otázky ohľadom transparentnosti a kontroly nad API modelmi. Výskumník Simon Willison zistil, že tento prompt primárne riadi verbálnu úroveň modelu. To znamená, že vývojári nemajú vždy úplný prehľad o tom, ako sa model správa a aké pokyny sú pre neho kľúčové. Diskutuje sa o tom, či by mali používatelia API mať plnú viditeľnosť do systémových promptov a aká je zodpovednosť poskytovateľov modelov voči vývojárom.

Logické myslenie u rozsiahlych jazykových modelov: Skôr aproximácia ako skutočné uvažovanie?

Nový výskum poukazuje na to, že rozsiahle jazykové modely často ignorujú zjavne užitočné riešenia počas reťazcového uvažovania (chain-of-thought reasoning). To vedie k otázke, či je tento prístup skutočnou reprezentáciou logického myslenia alebo len post hoc aproximáciou. Marina Danilevsky pripomína koncept „Blink“ od Malcolma Gladwella a naznačuje, že reťazcové uvažovanie môže viesť k zbytočnému prehodnocovaniu a nadmernému premýšľaniu.

AI welfare: Skutočná potreba alebo len obava z liability?

Rozhodnutie Anthropic o ukončovaní „znepokojivých“ konverzácií v Claude, zdôvodnené ako „AI welfare“, vyvolalo rozsiahlu diskusiu. Marina Danilevsky a Sandi Besen argumentujú, že pripisovanie AI „dobra“ je potenciálne zavádzajúce a môže viesť k zneužívaniu. Podľa nich je pravdepodobnejším dôvodom obava z liability a právnych problémov. Microsoft CEO reagoval na toto vyhlásenie a zdôraznil, že cieľom by malo byť „byť AI pre ľudí“, nie robiť AI ľudskou.

Záverečné úvahy a odporúčania

Video od IBM Technology ponúka cenný pohľad na súčasný stav generatívnej umelej inteligencie. Je zrejmé, že implementácia AI v podnikovom prostredí je náročná a vyžaduje si realistické očakávania, dôkladnú integráciu do existujúcich procesov a transparentnosť pri používaní API modelov. Zároveň je dôležité kriticky hodnotiť terminológiu a trendy v oblasti AI, aby sme sa vyhli hype a dezinformáciám.

Odporúčania pre spotrebiteľov:

• Pozorne sledujte technologický vývoj a neprepadajte do nadmerného očakávania.
• Hľadajte rôznorodé perspektívy a informácie z viacerých zdrojov.
• Buďte kritickí k terminológii používanej v oblasti AI, ako sú „halucinácia“ alebo „reťazec uvažovania“.

Zdroje:

• MIT NANDA initiative report (odkaz nebol poskytnutý)
• Blog post Anthropic o AI welfare (odkaz nebol poskytnutý)

Približne 192 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.96 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.