Duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT, zmieniają sposób, w jaki wchodzimy w interakcję z informacjami, ale ich podstawowa funkcja radykalnie różni się od ludzkiej inteligencji. Chociaż narzędzia te mogą w przekonujący sposób symulować zrozumienie, brakuje im fundamentalnej podstawy w doświadczeniu świata rzeczywistego, która leży u podstaw ludzkiego osądu. Nie jest to tylko kwestia dokładności — dotyczy to samej natury sposobu, w jaki te systemy przetwarzają informacje i tego, dlaczego mylenie tego procesu z prawdziwym myśleniem może być głęboko problematyczne.
Przepaść między płynnością a wiedzą
Wyobraź sobie lekarza. Podstawę jego wiedzy stanowią lata szkoleń, studiowania anatomii i bezpośrednie doświadczenia z pacjentami. A teraz wyobraźcie sobie lekarza, który przeczytał miliony raportów pacjentów, ale nigdy nie dotknął żadnego ciała. Nadal może postawić przekonującą, poprawną gramatycznie diagnozę, ale będzie ona oparta na wzorcach zawartych w danych, a nie na rzeczywistym zrozumieniu. Dokładnie tak działają LLM.
Modele te doskonale identyfikują korelacje między słowami i pojęciami, ale nie mają dostępu do świata, który opisują te słowa. Mogą wygenerować tekst, który brzmi jak rozumowanie, ale jest to uzupełnienie wzorca, a nie rozważanie.
Czym różni się sztuczna inteligencja od ludzi
Najnowsze badania potwierdzają tę różnicę. Naukowcy porównali reakcje ludzi i sztucznej inteligencji z testami zaprojektowanymi w celu pomiaru oceny sytuacji. Ludzie polegają na wcześniejszej wiedzy, zrozumieniu kontekstu, a nawet intuicji ukształtowanej przez doświadczenie. Jednakże LLM opierają swoje „sądy” na prawdopodobieństwie językowym.
Na przykład, oceniając wiarygodność wiadomości, ludzie porównują nagłówki z istniejącą wiedzą i wiarygodnością źródła. LLM po prostu analizują kombinacje słów, identyfikując wzorce, które korelują z pewnością – bez sprawdzania faktów i rozważania kontekstu zewnętrznego. Oznacza to, że LLM może dojść do tego samego wniosku co człowiek, ale z zupełnie innych powodów.
Podobnie w przypadku dylematów moralnych ludzie opierają się na normach, emocjach i rozumowaniu przyczynowo-skutkowym („Jeśli zrobię X, stanie się Y”). LLM odtwarzają ten język bez faktycznego przedstawiania scenariuszy i oceny konsekwencji. Naśladują formę myślenia, a nie proces.
Problem epistemii
Ta rozbieżność prowadzi do tego, co badacze nazywają „epistemią”, czyli stanu, w którym symulowana wiedza staje się nieodróżnialna od wiedzy rzeczywistej. Ponieważ ludzki osąd wyrażany jest poprzez język, wyniki LLM często przypominają ludzkie rozumowanie. Ale płynność nie jest równoznaczna ze zrozumieniem.
Niebezpieczeństwo polega nie tylko na tym, że modele czasami się mylą; nie potrafią rozpoznać, kiedy fabrykują informacje. Brakuje im umiejętności formułowania przekonań, weryfikowania ich na podstawie dowodów lub odróżniania prawdy od fałszu, chyba że na podstawie statystycznego prawdopodobieństwa.
Co to oznacza w praktyce
Ludzie już korzystają z programów LLM w dziedzinach o wysokiej stawce, takich jak prawo, medycyna i psychologia. Model może stworzyć przekonującą diagnozę lub argument prawny, ale to nie czyni go dokładnym. Symulacja to nie substancja.
Nie jest to wezwanie do całkowitego odrzucenia LLM. Są to potężne narzędzia do sporządzania, podsumowywania i analizowania pomysłów. Ale jeśli chodzi o osąd, musimy na nowo zdefiniować, co to oznacza.
Główny wniosek jest prosty: postrzegaj LLM jako narzędzia językowe wymagające kontroli ze strony człowieka, a nie jako niezależnych myślicieli.
Złudzenie zrozumienia jest silne, należy jednak pamiętać, że gładkość nie jest wnikliwością, a elokwencja nie jest dowodem zrozumienia. Prawdziwy osąd wymaga połączenia ze światem — czegoś, czego zasadniczo brakuje tym modelom.
