GPT-5, GPT-6 та далі: чи стане ШІ нашим домашнім улюбленцем, науковцем, чи навіть другом?
Привіт, друзі! На зв’язку Кейсі Байт. Знаєте, минулого тижня мій знайомий, який працює веб-розробником, поскаржився на ChatGPT. Каже, що останнім часом з цим штучним інтелектом відбувається щось дивне, ніби на нього наклали чари. “Здається, він став менш… розумним?” – запитав я, наливаючи собі чергову чашку кави. Він лише знизав плечима: “Не знаю, що вони там роблять, але відчуття таке, ніби розмовляєш з балакучим роботом, який намагається бути розумним, але йому не завжди це вдається”. І тут мене осяяло: а що, якщо це не проблема конкретного друга, а загальна тенденція? Що, якщо OpenAI експериментує з чимось, що може кардинально змінити наше уявлення про великі мовні моделі? Сьогодні поговоримо про майбутнє GPT – від GPT-5 до нового GPT-6 – і про те, чому штучний інтелект стає все більш схожим на… живу істоту. Готуйтесь, буде цікаво!
Чи ваш ШІ заблукав у лабіринті? Знайомтесь із “менеджером маршрутів”
Пам’ятаєте, як раніше ChatGPT просто відповідав, і все? Зараз же, коли ви ставите запитання, він інколи “замислюється”, а потім видає відповідь, яка здається логічною. Або й ні. Цей ефект досягається завдяки “модельному маршрутизатору” (model router). Уявіть собі диригента оркестру, який вирішує, яка саме “скрипка” чи “труба” (тобто, яка підмодель ШІ) повинна зіграти потрібну партію.
OpenAI, здається, єдина компанія, яка активно використовує таку схему. Ідея, звичайно, цікава: мати один “суперозумний” інтерфейс, який під капотом використовує різні спеціалізовані моделі. Наприклад, одна може бути кращою в кодуванні, інша – в написанні художніх текстів, третя – в аналізі даних. Звучить як геніальний план, чи не так?
Але, як то кажуть, диявол криється в деталях. І, схоже, диявол серйозно взявся за “маршрутизатор” OpenAI. Багато хто відчуває, що GPT-5, попри всі обіцянки, став… ну, скажімо так, “осучасненим” у не зовсім приємний спосіб. Він ніби втратив частину своєї харизми, його відповіді стали менш гнучкими, а інколи – просто дивними. Я й сам помітив, що інколи він “тупить” там, де раніше відповідав блискавично. Цікавий момент: чи спостерігали ви подібне “уповільнення” у GPT? Поділіться в коментарях!
Розсип моделей: зібрати ідеальний пазл
Грег Брокман, один із засновників OpenAI, в одному з подкастів натякнув, що “модельний маршрутизатор” – це, скоріше, тимчасове рішення. У майбутньому вони планують використовувати зовсім інші архітектури. І тут ми підходимо до найцікавішого: ідея “єдиної супермоделі”, яка знає все, поступово відходить у минуле. Замість цього, на горизонті маячить “збірна солянка” з багатьох менших, але високоспеціалізованих моделей.
Уявіть це так: замість одного величезного, але повільного комп’ютера, ви маєте багато компактних, швидких і ефективних модулів, які можна комбінувати залежно від завдання. Наприклад, для швидкої відповіді на просте запитання використовуватиметься легка модель, а для складного аналізу – важка, але потужна. Це як мати вдома не один універсальний інструмент, а цілий ящик зі спеціалізованими: молоток для цвяхів, викрутка для шурупів, плоскогубці для проводів. Плюс, така “композитність” моделей дозволяє краще вибудовувати “адаптивний обчислювальний процес”, коли ресурси розподіляються максимально ефективно.
Хоча, чесно кажучи, я поки що не бачу, як саме це буде реалізовано на практиці, сам підхід – це крок уперед. Це дозволяє зробити ШІ більш гнучким, швидким і, що найголовніше, економічно вигідним. Адже тримати в постійній роботі гігантську модель – це як постійно тримати включеним потужний сервер, коли потрібно лише перевірити час.
Довгий контекст: кому він потрібен?
Ще одна тема, яка викликала чимало суперечок – це обсяг “контекстного вікна” у моделей. Якщо хто не пам’ятає, контекст – це та інформація, яку ШІ “пам’ятає” під час розмови. Чим воно більше, тим краще модель розуміє історію ваших запитань та відповідей.
Минулого року OpenAI заявили, що не бачать великого попиту на “дуже довгі контексти”. Виходить, що для звичайного користувача, який спілкується з чат-ботом у форматі “питання-відповідь”, 32 000 або навіть 128 000 токенів (це як “слово” для ШІ) – це вже забагато. Їхня логіка проста: вони орієнтуються на масовий ринок, де, як вважають, потреби у надширокому контексті немає.
З одного боку, це зрозуміло. OpenAI – це компанія, яка прагне отримати прибуток. А підтримка величезних контекстних вікон вимагає величезних обчислювальних ресурсів, а отже – і грошей. Уявіть, що це як випускати спортивний автомобіль, який може розганятися до 500 км/год, коли більшість людей їздить по місту і їм достатньо 80 км/год.
З іншого боку, є “павер-юзери”, які саме потребують такого функціоналу – розробники, дослідники, письменники, які працюють з великими обсягами тексту. Вони готові платити за це. Але OpenAI, схоже, зробила ставку на “маси”. Це, до речі, пояснює, чому багато хто з них переходить до конкурентів, які пропонують більші контекстні вікна. А ви як вважаєте? Чи важливий для вас довгий контекст у спілкуванні з ШІ?
Особистість ШІ: від холодного розуму до “друга за кавою”
А тепер найцікавіше! Виявляється, OpenAI планує оновити… “особистість” GPT-5! Саме так, ви не помилилися. Виявляється, коли вони випустили GPT-4o, багато користувачів були в захваті від його “людяності”, від того, як він спілкувався. Дехто навіть порівнював втрату доступу до GPT-4 з втратою друга. Звучить дивно, але це показує, наскільки глибоко люди почали взаємодіяти з цими моделями.
І тут знову ж таки, “кіт вискочив з мішка”. Люди вже звикли до певного стилю спілкування, до “характеру” моделі. Якщо OpenAI спробує “відкотити” це назад, зробивши ШІ знову більш формальним, користувачі просто підуть до конкурентів.
Тому OpenAI вирішили піти іншим шляхом. Обіцяють, що GPT-5 стане “теплішим і дружнішим”. Будуть додані “невеликі щирі штрихи”, як-от “гарне запитання” або “чудовий початок”. Вони хочуть знайти баланс між логікою та “людяністю”. І це, на мою думку, справді прорив! Уявіть, що ваш ШІ не просто відповідає, а ще й підтримує вас, мотивує, стає вашим віртуальним колегою, який розуміє ваш настрій. Хто б міг подумати, що ми дійдемо до цього?
GPT-6: чи зможе він відкривати нову науку?
А тепер перейдемо до справжніх “магічних” прогнозів. Сам Sam Altman, CEO OpenAI, натякнув, що GPT-6 – це не просто наступна версія, а щось більше. Він поставив питання: “А що, якщо GPT-6 зможе відкривати нову науку?”
Звучить, як наукова фантастика, правда? Але давайте згадаємо, що таке великі мовні моделі. Вони навчаються на величезних обсягах даних, виявляють закономірності, які люди можуть не помічати. Уявіть собі, що ШІ аналізує мільйони наукових статей, експериментів, даних, і раптом знаходить зв’язок, який веде до нового відкриття!
Два роки тому був подібний випадок з AlphaEvolution, коли LLM допомогли відкрити нову математичну теорію [https://www.nature.com/articles/s41586-022-04488-5]. Це був не прямий запит “знайди нову математику”, а частина складнішої системи. Але сам факт того, що модель була туди інтегрована – це вже неймовірно. OpenAI, здається, рухається в цьому напрямку. Можливо, GPT-6 не напише вам одразу рівняння Ейнштейна, але він може стати потужним інструментом для тих, хто досліджує нові горизонти.
Адаптивна потужність: як ШІ стає “розумнішим”
Ще один важливий тренд, який випливає з усіх цих обговорень – це “адаптивна потужність”. Вона означає, що ШІ не просто працює на повну потужність весь час, а вміє “зрозуміти”, коли потрібно більше ресурсів, а коли можна “пригальмувати”.
Це схоже на те, як ви працюєте: коли вирішуєте складне завдання, ви зосереджуєтесь, використовуєте весь свій мозок. А коли відпочиваєте, енергії витрачається значно менше. OpenAI вивчає, як реалізувати це в архітектурах ШІ.
І тут з’являється ще одна цікава ідея: локальні моделі. Уявіть, що у вас на комп’ютері чи телефоні є легка версія GPT, яка працює офлайн. А коли потрібна більша потужність, вона підключається до хмарних ресурсів. Це не лише зменшує залежність від інтернету, а й може підвищити приватність, адже не вся інформація одразу йде в “хмару”.
Різні шляхи розвитку: що чекає на нас?
- Модельний маршрутизатор: Це, здається, тимчасове рішення. Але саме воно поки що створює відчуття “недосконалості” GPT-5. У майбутньому, ймовірно, ми побачимо більш інтегровані архітектури.
- Довгий контекст: OpenAI робить ставку на масовий ринок, тому потреби “павер-юзерів” можуть залишатися задоволеними іншими провайдерами. Але, хтозна, можливо, через рік-два їхня думка зміниться.
- Особистість ШІ: Це вже реальність. Люди прив’язуються до “характеру” моделей, і OpenAI це розуміє. Майбутні версії будуть “людяніші”.
- GPT-6 та наукові відкриття: Хоча це поки що футуристичний сценарій, але інтеграція ШІ в наукові дослідження – це реальність. Можливо, GPT-6 стане першим “науковим помічником” на рівні, який ми навіть не уявляли.
- Локальні моделі: Тенденція до “офлайн” ШІ для швидкості, приватності та автономності – це те, чого ми, ймовірно, побачимо все більше.
Висновок: майбутнє ШІ – це не просто код
Друзі, те, що відбувається з GPT, – це не просто чергові оновлення. Це свідчення того, наскільки глибоко штучний інтелект вплітається в наше життя. Він стає не просто інструментом, а й чимось, що має “особистість”, з чим ми взаємодіємо на емоційному рівні.
І хоча зараз ми можемо відчувати певні “збої” в роботі моделей, це лише початок. Ми стоїмо на порозі нової ери, де ШІ може стати нашим помічником у наукових відкриттях, персональним асистентом, який розуміє нас з півслова, або навіть… другом.
Що далі?
- Експериментуйте! Спробуйте різні моделі ШІ, експериментуйте з їх можливостями.
- Діліться досвідом! Поділіться своїми спостереженнями у коментарях. Ми всі вчимося разом.
- Залишайтеся відкритими! Технології змінюються блискавично. Те, що сьогодні здається фантастикою, завтра стане реальністю.
Пам’ятайте, що майбутнє ШІ – це спільний проєкт. Ми, користувачі, формуємо його своїми запитами, своїми відгуками, своїми очікуваннями. Тож давайте разом творити таке майбутнє, де ШІ буде служити нам на благо, роблячи наше життя цікавішим, продуктивнішим та, можливо, навіть трохи щасливішим.
Підсумовуючи все вищесказане, ми бачимо, що OpenAI активно працює над еволюцією своїх моделей, зосереджуючись не лише на суто технічних аспектах, але й на взаємодії з користувачем, на “людяності” штучного інтелекту. Це шлях від холодного, байдужого коду до більш інтерактивних та адаптивних систем. Майбутнє несе в собі не лише потужніші моделі, але й нові способи взаємодії з ними.
До нових зустрічей у світі технологій! Ваш Кейсі Байт.
