Соціальні мережі зазвичай подають дебати про ШІ у дві карикатури: (А) Скептики, які вважають, що LLM приречені, а штучний інтелект — це справжній ажіотаж. (Б) Фанатики, які думають, що у нас є всі складові, і надінтелект неминучий. Але якщо прочитати те, що насправді кажуть провідні дослідники (поза заголовками), там дивовижно багато збігу: 1) Поточна парадигма, ймовірно, достатня для масштабного економічного та суспільного впливу, навіть без подальших наукових проривів. 2) Ймовірно, потрібно більше наукових проривів для досягнення AGI/ASI. (Безперервне навчання та ефективність вибірки — це два приклади, на які часто посилаються дослідники.) 3) Ми, ймовірно, розберемо їх і дійдемо до цього за 20 років. @demishassabis казав, можливо, через 5-10 років. @fchollet нещодавно сказав про 5 років. @sama сказав, що ASI можливий за кілька тисяч днів. @ylecun сказав близько 10 років. @ilyasut казав 5-20 років. @DarioAmodei найбільш оптимістичний, кажучи, що це можливо через 2 роки, хоча також додав, що це може зайняти більше часу. Жоден із них не стверджує, що ASI — це фантазія, або що це, ймовірно, через 100+ років. Багато розбіжностей пов'язане з тим, якими будуть ці прориви і як швидко вони стануть. Але, зважаючи на все, люди в цій сфері погоджуються у набагато більшій кількості думок, ніж не погоджуються.

Сьогодні ми в @OpenAI випускаємо GPT-5.1-Codex-Max, який може працювати автономно понад день на мільйонах токенів. Попереднє навчання не зіткнулося зі стіною, як і обчислення під час тесту. Вітаю моїх товаришів по команді @kevinleestone та @mikegmalek за допомогу у тому, щоб це стало можливим!

Мало хто має таку кваліфікацію, як @zicokolter, щоб викладати сучасний курс зі штучного інтелекту. Він очолює відділ машинного навчання в @CarnegieMellon і входить до ради директорів @OpenAI. Курси «Вступ до штучного інтелекту» гостро потребували оновлення з розвитком глибокого навчання. Радий бачити, що це відбувається в КМУ!