7 шокирующих мифов о LLM: почему они не приведут к AGI и как использовать их по‑настоящему

Вступление

В последние годы разговоры о «искусственном общем интеллекте» (AGI) заполняют новостные ленты, блоги и конференции. На первый план выходит один из самых громких игроков рынка – большие языковые модели (LLM), такие как GPT‑4, Claude или LLaMA. Их рекламируют как «шаг к сознанию машин», а инвесторы бросаются в очередные раунды финансирования, уверенные, что именно эти модели откроют путь к истинному интеллекту. Но насколько оправдана эта уверенность? В статье мы разберём, почему LLM – не тот «золотой билет» к AGI, какие мифы подпитывают хайп, и как извлечь из этих моделей реальную пользу без иллюзий.

«Тихий ветер шепчет в кронах, но путь к вершине требует камней» – японский хокку, напоминающий, что даже самые мощные инструменты нуждаются в надёжной основе.

Пересказ Reddit‑поста своими словами

На популярном форуме Reddit появился пост, в котором пользователи обсуждали, могут ли LLM стать «тупиковым» или «прорывным» шагом к AGI. Автор поста задал вопрос: «Являются ли LLM мёртвой улицей на пути к AGI?» На него последовал живой диалог.

• ghostofkilgore – оптимист, считает, что LLM – это часть дороги к AGI.
• ExecutiveFingerblast – утверждает, что у LLM есть полезные задачи, но они не станут AGI.
• every_other_freackle – ссылается на высказывания Яна Лекуна, который уже несколько лет называет LLM «мертвой улицей» для AGI, и отмечает согласие большинства независимых исследователей.
• its_a_gibibyte – приводит аналогию с автомобилями: они не заменят телепортацию, но остаются полезными. По его мнению, LLM не обязаны стать AGI, они могут просто быть удобным инструментом.
• Shammah51 – указывает, что завышенная оценка OpenAI (около 30 млрд USD) построена на обещании AGI, а не на реальных достижениях.

Таким образом, в обсуждении звучат два контраста: «LLM – путь к AGI» против «LLM – полезный, но ограниченный инструмент».

Суть проблемы, хакерский подход и основные тенденции

Проблема состоит в том, что общественное восприятие LLM часто путает «масштабность модели» с «универсальностью интеллекта». Хакерский подход к этой теме подразумевает:

1. Разделить способности к генерации текста и способности к истинному пониманию и планированию.
2. Оценить, какие задачи действительно решаются LLM без внешних модулей (например, поиск в базе знаний, планирование действий).
3. Выявить «узкие места» – отсутствие длительной памяти, ограниченные возможности логического вывода, отсутствие сенсорного опыта.

Текущие тенденции в индустрии:

• Рост инвестиций в масштабные модели (OpenAI, Anthropic, Google DeepMind) – в 2023‑2024 гг. суммарные вложения превысили 15 млрд USD.
• Появление «мульти‑модальных» систем, комбинирующих текст, изображение и звук (например, Gemini, Flamingo).
• Усиление внимания к пост‑обучению (RLHF – обучение с подкреплением от человеческой обратной связи) для снижения токсичности и улучшения согласованности.
• Скептические публикации, где исследователи демонстрируют, что LLM легко «обманываются» простыми логическими задачами.

Детальный разбор проблемы с разных сторон

Техническая сторона

LLM обучаются предсказывать следующий токен в огромных корпусах текста. Это даёт им способность имитировать стиль, генерировать связные абзацы и даже решать простые задачи, если в обучающем наборе присутствуют аналогичные примеры. Однако:

• Отсутствие истинного понимания. Модель не «знает», а лишь статистически сопоставляет паттерны.
• Краткосрочная память. Токен‑контекст ограничен (обычно 4‑8 тыс. токенов), что делает невозможным хранение длительных цепочек рассуждений.
• Логические ошибки. При решении задач, требующих цепочки выводов, модель часто «падает» в ловушку «галлюцинаций».
• Отсутствие интерактивного обучения. В отличие от живых организмов, LLM не могут самостоятельно экспериментировать и корректировать свои гипотезы.

Экономическая сторона

Оценка компаний, разрабатывающих LLM, часто базируется на ожиданиях будущих доходов от «AGI‑приложений». Пример: в 2023 году OpenAI привлекла инвестиции на 10 млрд USD, а её рыночная капитализация превысила 30 млрд USD, хотя прямой коммерческий доход от «универсального интеллекта» оставался нулевым. Это создает давление на исследователей, заставляя их подгонять результаты под ожидания инвесторов.

Этическая сторона

Существует риск «технологического мифа»: если общество верит, что LLM уже близки к AGI, могут возникнуть необоснованные страхи (например, о замене рабочих мест) или, наоборот, завышенные ожидания от систем, которые в реальности лишь имитируют человеческую речь.

Социально‑культурная сторона

Популярные медиа часто используют термины «искусственный интеллект», «самообучающаяся система», «разум», не уточняя различия между узкоспециализированными моделями и истинным общим интеллектом. Это усиливает «пузырь» вокруг LLM и подталкивает к неверным выводам.

Практические примеры и кейсы

Несмотря на ограничения, LLM находят реальные применения:

1. Поддержка клиентов. Чат‑боты, обученные на реальных диалогах, способны отвечать на типовые запросы, снижая нагрузку на операторов.
2. Автоматизация контент‑маркета. Генерация описаний товаров, новостных дайджестов и даже кода.
3. Помощник разработчика. Инструменты вроде GitHub Copilot используют LLM для автодополнения кода, ускоряя процесс разработки.
4. Анализ юридических документов. Модели могут быстро находить ключевые положения в больших объёмах текста.

Во всех этих сценариях LLM выступают как «инструмент ускорения», а не как «замена человеческого интеллекта».

Экспертные мнения из комментариев

«LLM — это тупиковый путь к AGI», — считает every_other_freackle, ссылаясь на позицию Яна Лекуна.

«Почему все так одержимы LLM как средством для AGI? Они могут просто быть полезным инструментом», — пишет its_a_gibibyte, сравнивая их с автомобилями.

«Оценка OpenAI построена на обещании AGI, а не на реальных достижениях», — отмечает Shammah51.

Эти мнения отражают три основных ветви дискуссии: скептицизм (Лекун), прагматизм (its_a_gibibyte) и экономический критицизм (Shammah51).

Возможные решения и рекомендации

Чтобы избежать ловушек мифов и извлечь максимум пользы из LLM, рекомендуется:

• Комбинировать LLM с другими модулями. Например, использовать внешние базы знаний (RAG – Retrieval‑Augmented Generation) для повышения достоверности ответов.
• Внедрять длительную память. Системы типа memory‑augmented networks позволяют сохранять контекст между сессиями.
• Ограничивать зоны применения. Применять LLM только там, где важна генерация естественного языка, а не логическое планирование.
• Проводить независимую валидацию. Тестировать модели на наборе задач, где требуется строгий вывод (например, логические головоломки, математические доказательства).
• Обучать сотрудников. Понимание ограничений LLM поможет избежать переоценки их возможностей.

Заключение с прогнозом развития

LLM уже изменили ландшафт ИИ‑приложений, но их роль в создании AGI остаётся спорной. На ближайшие 5‑10 лет мы, скорее всего, увидим:

1. Усиление гибридных систем, где LLM работают в паре с символическими движками и базами знаний.
2. Рост инвестиций в «мульти‑модальные» модели, способные объединять текст, изображение и звук.
3. Появление более строгих академических критериев оценки «универсальности» ИИ, что уменьшит количество «пустых» заявлений о AGI.
4. Укрепление регулятивных рамок, требующих прозрачности и проверяемости выводов моделей.

Таким образом, вместо того чтобы ждать «чудо‑модель», стоит сосредоточиться на практических интеграциях, где LLM действительно приносят ценность.

Практический пример на Python

# Импортируем необходимые библиотеки
import numpy as np
import json
from typing import List, Dict

def retrieve_relevant_chunks(query: str, corpus: List[Dict[str, str]]) -> List[str]:
    """
    Простейший поиск по корпусу: возвращает отрывки, содержащие ключевые слова запроса.
    
    Args:
        query: Строка запроса пользователя.
        corpus: Список словарей, где каждый словарь содержит поле 'text'.
    
    Returns:
        Список отрывков, релевантных запросу.
    """
    # Приводим запрос к нижнему регистру и разбиваем на слова
    keywords = set(query.lower().split())
    relevant = []
    for doc in corpus:
        text = doc['text'].lower()
        # Если хотя бы одно ключевое слово встречается в тексте – считаем релевантным
        if keywords & set(text.split()):
            relevant.append(doc['text'])
    return relevant

def generate_answer(query: str, context_chunks: List[str]) -> str:
    """
    Симуляция генерации ответа LLM на основе найденных отрывков.
    Здесь вместо реальной модели используется простое объединение.
    
    Args:
        query: Запрос пользователя.
        context_chunks: Список релевантных отрывков.
    
    Returns:
        Сгенерированный ответ.
    """
    if not context_chunks:
        return "К сожалению, у меня нет информации по вашему запросу."
    # Объединяем отрывки и формируем простое предложение
    combined = " ".join(context_chunks[:3])  # берём максимум три отрывка
    return f"На основе найденных данных: {combined}"

# Пример корпуса: небольшая база вопросов‑ответов
corpus = [
    {"text": "LLM обучаются предсказывать следующий токен в тексте."},
    {"text": "AGI – это гипотетический интеллект, способный выполнять любые задачи человека."},
    {"text": "OpenAI получила оценку в 30 миллиардов долларов в 2023 году."},
    {"text": "Ян Лекун считает, что LLM – тупиковый путь к AGI."},
    {"text": "Ретривал‑аугментированная генерация улучшает достоверность ответов."}
]

# Пользовательский запрос
user_query = "Что говорит Лекун о LLM?"

# Шаг 1: поиск релевантных отрывков
chunks = retrieve_relevant_chunks(user_query, corpus)

# Шаг 2: генерация ответа (симуляция LLM)
answer = generate_answer(user_query, chunks)

# Выводим результат
print(answer)

В этом примере показано, как можно сочетать простую поисковую подсистему (RAG‑подход) с «симуляцией» генерации текста, тем самым устраняя одну из главных проблем LLM – отсутствие достоверных источников.