Кількість моделей, які перевершують GPT-4, сягнула 180.
Протягом 30 місяців штучний інтелект здійснив вражаючий прогрес: від чат-ботів, якими потрібно було постійно керувати, до автономних агентів, здатних самостійно виконувати складні завдання. У той же час, вартість моделей знизилася, а їхні функціональні можливості збільшилися настільки, що деякі завдання, які раніше вимагали годин людської праці, тепер виконуються автоматично.
Про ці зміни розповів Ітан Моллік, професор Вортонської школи бізнесу Пенсільванського університету, у дописі, присвяченому виходу його нової книги "Співіснування" (Co-Existence). Він порівняв можливості ШІ на момент виходу своєї попередньої книги "Співінтелект" (Co-Intelligence) на початку 2024 року та сьогодні.
Від GPT-4 до сотень потужніших моделей
Моллік зазначає, що на початку 2023-го -- початку 2024 року GPT-4 від OpenAI була беззаперечним лідером серед моделей штучного інтелекту. Саме її він мав на увазі, коли писав попередню книгу, а ChatGPT завдяки цій моделі став для багатьох користувачів основним способом взаємодії із ШІ.
З того часу лідерство в галузі штучного інтелекту переміщалося між близько 20 різними моделями, створеними компаніями OpenAI, Anthropic і Google. Наразі налічується близько 180 моделей, які перевищують можливості GPT-4 на момент її запуску. Багато з цих моделей мають відкриті ваги, що надає користувачам можливість вільно їх використовувати та адаптувати під свої потреби.
Дев'ятнадцять подібних моделей можуть функціонувати на сучасних смартфонах. Моллік вважає, що це свідчить про швидке розширення можливостей, які раніше були доступні лише невеликій групі користувачів.
Штучний інтелект бере на себе все більш складні завдання.
Для оцінки досягнень Моллік скористався даними METR Long Horizon Benchmark — тестуванням, що вимірює, скільки завдань штучний інтелект спроможний виконати за один запит з ймовірністю успіху не менш ніж 50%. З моменту випуску GPT-4 до завершення використання цієї метрики, показник зріс у вісім разів.
У 2024 році ШІ міг впоратися із завданнями, на які людині потрібно було близько чотирьох хвилин. Коли у квітні 2026 року Моллік завершував чернетку нової книги, моделі вже могли виконувати роботу, що потребувала від людини приблизно 17 годин.
З часом тест перестав адекватно відображати потенціал нових систем. Представники компанії METR зазначили, що існуючі методи більше не здатні точно оцінити обсяг роботи, яку може виконати штучний інтелект. Інші дослідження вказують на те, що цей показник може досягати 17 тижнів людської праці або навіть перевищувати цю межу.
Одночасно впровадження штучного інтелекту стало набагато більш економічним. Згідно з інформацією, наданою Молліком, раніше вартість отримання одного правильного відповіді на тесті Google Proof Question and Answer Exam становила приблизно 30 центів, але сьогодні ця сума знизилася до лише 0,04 цента.
Можливості штучного інтелекту не є однорідними.
Незважаючи на вражаючі досягнення, штучний інтелект все ще демонструє неоднакову ефективність у виконанні різних завдань. Наприклад, він зазнає труднощів у створенні детальних текстів, в той час як у розв'язанні математичних задач його результати еволюціонували від невтішних до таких, що перевершують людські здібності.
Участь людини
Моллік підкреслює, що навіть успішне виконання завдань не знімає необхідності в людській участі. Деякі обмеження моделей залишаються суттєвими, тому користувачам важливо усвідомлювати, в яких випадках можна покластися на штучний інтелект, а коли доцільніше зберегти контроль над процесом. У своїй попередній книзі автор розглядав два підходи до взаємодії зі ШІ:
"Кентавр" – це концепція, в якій людина і штучний інтелект спільно виконують завдання, розподіляючи їх між собою.
"Кіборг" – це результат тісної взаємодії між людиною та штучним інтелектом.
Тепер Моллік представляє третій підхід — "заклинатель" (conjurer). У цій моделі особа формулює завдання для ШІ-агентів, за необхідності залучає їх до виконання, а також оцінює результати, не слідкуючи за кожним етапом процесу.
Від чат-ботів до автономних агентів
Моллік ілюстрував різницю між двома фазами розвитку штучного інтелекту, використовуючи приклад створення графіків для свого посту. Він зазначив, що в часи чат-ботів йому доводилося постійно взаємодіяти з моделлю та керувати її діями на кожному етапі, тоді як нині він може просто доручити виконання завдань агентам.
Для досягнення цієї мети автор звернувся до моделі Opus 5.5, використовуючи платформу Claude Projects. Ця модель функціонувала як координатор-агент, який за необхідності залучав інших агентів, надавав їм вказівки та передавав результати користувачу.
Моллік зазначає, що кілька речень із загальними інструкціями стали достатніми для того, щоб штучний інтелект за короткий час виконав завдання, яке у нього забрало б години. Система займалася збором інформації, створенням графіків, підготовкою макетів, генеруванням зображень та підбором цитат, а також самостійно виявила помилку в авторських розрахунках.
Оскільки він не був зобов'язаний виконувати всі етапи самостійно, Моллік звернувся до штучного інтелекту з проханням створити кілька варіантів результату. Для подальшого вдосконалення він іноді надавав лише загальні вказівки, наприклад, "покращити", надаючи системі можливість для творчих рішень.
Проте цей метод не позбавлений ризиків: користувач втрачає певний рівень контролю над тим, яким чином штучний інтелект реалізує поставлені завдання. Тому навіть за наявності автономних агентів, важливо продовжувати перевіряти результати їхньої діяльності.
Від створення зображень до виробництва відео.
Іншим прикладом змін, які відбулися, Моллік навів свій тривалій експеримент з інструментами для створення зображень і відео. Він використовує запит "Видра в літаку користується Wi-Fi", щоб оцінювати результати різних версій моделей.
Для свого нового експерименту професор звернувся до Opus 5.5 з проханням створити відео, де видра подорожує літаком і користується бездротовим інтернетом. Він не став вдаватися в подробиці кожного етапу, а лише окреслив основну ідею ролика, сподіваючись на творчий підхід системи.
Використовуючи доступні автору підписки на онлайн-сервіси, зокрема Google та ElevenLabs, ШІ самостійно розробив сценарій, візуальну концепцію, музичний супровід і технічну реалізацію відео. Моллік визнав, що результат мав певні недоліки, однак наголосив на головній відмінності: система виконала весь процес без його допомоги.
"Співіснування"
Моллік вважає, що швидкий прогрес у сфері штучного інтелекту ускладнює можливість детального опису його функцій у книгах, оскільки нові моделі та інструменти з’являються з такою швидкістю, що автори не встигають оновлювати свої роботи. Тому у своїй новій книзі він не зосереджується на останніх новинках, а аналізує тривалі тенденції: експоненційне, але нерівномірне розширення можливостей ШІ та еволюцію від чат-ботів до автономних агентів. У "Співіснуванні" автор досліджує, що ці зміни означають для людей, які повинні працювати та вчитися поруч із системами штучного інтелекту.
Серед людських переваг автор виокремлює глибокі та різнобічні знання, смак і здатність діяти самостійно. Він також розглядає, які завдання варто доручати ШІ, а які не слід передавати йому. За словами Молліка, розуміння цих тенденцій допомагає краще оцінювати теперішній стан технологій і готуватися до найближчого майбутнього.
Стрімке зростання автономності систем порушує питання меж безпеки їхнього розгортання. Тож наприкінці вересня 2026 року президент США Дональд Трамп і керівники провідних технологічних корпорацій -- OpenAI, Anthropic, Google, Meta, xAI та Nvidia -- уклали добровільну "Угоду Білого дому про суперінтелект" щодо зовнішнього аудиту передових моделей.
Водночас у статті "Гра в рулетку з суперінтелектом. Чому кожне оновлення ШІ стає ризиком для цивілізації" доктор юридичних наук Олексій Костенко звертає увагу, що автономні агенти оптимізують завдання найкоротшим доступним шляхом і часто знаходять лазівки, які творці не здатні спрогнозувати математично. Експерт наголошує, що внутрішні механізми ухвалення рішень сучасними моделями залишаються непрозорими навіть для розробників, тому добровільних зобов'язань бізнесу недостатньо, а єдиним надійним запобіжником є своєчасне законодавче регулювання.
#
