Poza GPT-5: Nowa granica modeli bazowych

Modele fundacyjne, takie jak GPT-4 od OpenAI, już zrewolucjonizowały sposób, w jaki piszemy, programujemy i komunikujemy się. W miarę jak społeczność AI oczekuje GPT-5, oczekiwania wykraczają daleko poza niewielką aktualizację – przewidują wręcz zmianę paradygmatu w tym, jak współpracujemy z inteligentnymi maszynami seniorexecutive.com. W tym raporcie zagłębiamy się w to, co czeka nas poza GPT-5, przeglądając pojawiające się osiągnięcia w możliwościach modeli AI, strategiach treningowych, kierunkach badań i szeroko pojętym, społecznym krajobrazie. Każda sekcja rzuca światło na kolejną granicę modeli fundacyjnych: od przełomów technologicznych (wnioskowanie, multimodalność, pamięć itd.), przez nowe podejścia treningowe, demokratyzację open-source, etyczne i regulacyjne wyzwania, aż po spekulacyjne wizje AGI (Sztucznej Ogólnej Inteligencji). Celem jest zapewnienie przystępnego, ale wnikliwego przeglądu dla wszystkich, którzy chcą wiedzieć, dokąd zmierza AI.

Oczekiwane postępy technologiczne poza GPT-5

CEO OpenAI, Sam Altman, zasugerował, że GPT-5 przyniesie znaczące ulepszenia – w tym multimodalne rozumienie, trwałą pamięć, bardziej „agentowe” zachowanie i ulepszone rozumowanie seniorexecutive.com. Patrząc dalej w przyszłość, możemy spodziewać się postępu na wielu polach:

Lepsze wnioskowanie i rozwiązywanie problemów: Przyszłe modele będą sprawniejsze w logicznym rozumowaniu, złożonym planowaniu i wykonywaniu wieloetapowych instrukcji bez gubienia wątku. Przełoży się to na mniej nielogicznych odpowiedzi oraz bardziej rzetelne, oparte na faktach reakcje. Ulepszone wnioskowanie jest priorytetem; przykładowo, badacze Microsoftu wykorzystali nowe techniki (jak Monte Carlo tree search i uczenie przez wzmacnianie w logice), by znacznie poprawić rozwiązywanie zadań matematycznych w mniejszych modelach microsoft.com. Ogólnie rzecz biorąc, modele następnej generacji powinny halucynować mniej i radzić sobie z trudniejszymi problemami, myśląc w bardziej uporządkowany, krok po kroku sposób yourgpt.ai.
Natwna multimodalność: Podczas gdy GPT-4 wprowadził wejścia obrazkowe, kolejną granicą jest prawdziwie multimodalna AI, która biegle obsługuje tekst, obrazy, dźwięk, wideo i więcej. Oczekuje się, że GPT-5 natywnie obsłuży dźwięk (głos) oprócz tekstu i obrazów yourgpt.ai. W przyszłości modele będą bezproblemowo łączyć tryby – np. analizować wykres, rozmawiać o nim i generować narracyjne podsumowanie w jednym kroku. Przykładem jest Google Gemini AI: najnowsza wersja przyjmuje obrazy, wideo i dźwięk, a także generuje wyniki w postaci obrazów czy odpowiedzi mówionych blog.google. Krótko mówiąc, AI jutra będzie widzieć, słyszeć i mówić, co pozwoli na dużo bardziej naturalne interakcje (pomyśl o asystentach głosowych, którzy naprawdę rozumieją, co widzą, lub AI edytującej filmy, rozumiejąc ich treść).
Rozszerzona pamięć i kontekst: Dzisiejsze modele mają ograniczoną pamięć rozmowy lub dokumentu, ale kolejne będą zapamiętywać znacznie więcej. Mówi się, że GPT-5 będzie w stanie obsłużyć ponad milion tokenów kontekstu yourgpt.ai yourgpt.ai – czyli praktycznie pamiętać całe książki lub wielodniowe czaty naraz. Już obecne systemy przesuwają tę granicę: model Claude od Anthropic wprowadził 100-tysięczne okno kontekstu (około 75 tys. słów), umożliwiając „przełknięcie” setek stron i zapamiętanie szczegółów przez wiele godzin anthropic.com anthropic.com. Rozszerzony kontekst wraz z prawdziwą trwałą pamięcią między sesjami umożliwia AI, która „pamięta” użytkownika. Wyobraź sobie asystenta AI, który pamięta Twoje preferencje, poprzednie rozmowy czy prywatne notatki bez potrzeby powtarzania – taka funkcja jest wręcz celem projektantów GPT-5 seniorexecutive.com. Taka długoterminowa pamięć czyni interakcje spójnymi i spersonalizowanymi.
Nauka i adaptacja w czasie rzeczywistym: Przyszłe modele fundacyjne mogą nie być statyczne po treningu; będą się uczyć w czasie rzeczywistym. Dzisiejsze modele są „zamrożone” po wydaniu, ale trwają badania nad ciągłym uczeniem się, aby AI aktualizowała się o nowe dane lub opinie użytkowników na bieżąco. Wizją jest AI, która uczy się z każdej interakcji, stale się poprawiając (w bezpiecznych ramach), zamiast czekać na wielki re-trening. To oznaczałoby przejście „od sztywnych, z góry zdefiniowanych schematów do bardziej dynamicznych, automatycznych i elastycznych rozwiązań” – modele mogłyby w locie uwzględniać najbardziej aktualne dane i kontekst dataversity.net. Praktycznie AI „po GPT-5” mogłaby natychmiast uczyć się nowych slangu, uaktualniać wiedzę przy pojawieniu się nowych artykułów naukowych lub wiadomości oraz dopracowywać styl dla każdego użytkownika bez rozbudowanego przeprogramowania. Osiągnięcie tego bez „katastrofalnego zapominania” (utraty starej wiedzy) to nadal wyzwanie badawcze arxiv.org, ale postępy stopniowo następują.
Personalizacja i zachowania agentowe: Dzięki lepszej pamięci i nauce „w locie” uzyskujemy personalizację. Możemy spodziewać się, że modele fundacyjne dopasują się do potrzeb i preferencji każdego użytkownika. Plan rozwoju GPT-5 w OpenAI obejmuje „pamiętanie użytkowników i sesji — umożliwiając prawdziwą personalizację w workflow” yourgpt.ai. Twój asystent AI do pisania może naśladować Twój ton, wsparcie programistyczne dopasuje się do stylu Twojego kodu, a bot obsługi klienta natychmiast rozpozna historię klienta. Równolegle modele stają się coraz bardziej agentowe – nie tylko odpowiadają, lecz wykonują autonomiczne działania na polecenie. GPT-5 opisuje się jako zmierzającego w kierunku „autonomicznego agenta, który planuje i realizuje” zadania seniorexecutive.com. Oznacza to, że AI mogłaby sama delegować zadania do wyspecjalizowanych narzędzi lub API. Przykładowo, zaawansowany model mógłby zaplanować podróż i zarezerwować loty oraz hotele online, wszystko na podstawie ogólnego polecenia seniorexecutive.com seniorexecutive.com. Taka proaktywna, używająca narzędzi AI to przełom w porównaniu do reaktywnych chatbotów poprzednich generacji – praktycznie współpracujący asystent cyfrowy lub współpilot do realnych zadań.

Trendy w podejściach treningowych

Osiągnięcie tych postępów wymaga nie tylko większej ilości danych czy parametrów, ale nowych strategii treningu i architektur. Badacze i inżynierowie eksplorują wiele obiecujących podejść wykraczających poza klasyczną metodę „wytrenuj ogromnego Transformera na tonach tekstu”:

Architektury Mixture-of-Experts (MoE): Jednym ze sposobów skalowania modeli w sposób efektywny jest mixture-of-experts, gdzie wiele pod-sieci („ekspertów”) specjalizuje się w różnych typach wejść. Zamiast jednej monolitycznej sieci, model MoE kieruje każde zapytanie do kilku odpowiednich ekspertów. Technika ta pozwala na ogromną pojemność modelu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów obliczeniowych – jest „rzadsza”. Warstwy MoE były już stosowane w GPT-4 i innych nowoczesnych systemach developer.nvidia.com. Społeczność open source również polubiła MoE; np. model Mistral Mix-8B zawiera osiem eksperckich komponentów na bazie 7 mld parametrów developer.nvidia.com. Korzyści są jasne: MoE pozwala efektywnie zwiększyć liczbę parametrów i możliwości modelu bez ogromnego wzrostu kosztów na każde zapytanie. Przykładowo, analiza NVIDIA pokazała, że model MoE z 46 mld parametrów uruchamia tylko ok. 12 mld na token, oszczędzając moc obliczeniową względem gęstych modeli o podobnych rozmiarach developer.nvidia.com. Ta wydajność flop oznacza, że przy stałym budżecie modele MoE można trenować na większych zbiorach danych lub osiągać wyższą wydajność developer.nvidia.com. Ponieważ trenowanie gigantycznych modeli (jak np. 70-mld LLaMA 2 Met-y, której pre-trening szacunkowo pochłonął 3,3 miliona godzin GPU developer.nvidia.com) jest ekstremalnie kosztowne, architektura MoE zyska na znaczeniu przy GPT-5++ i kolejnych. To inteligencja w skali przy niższym koszcie.
Uczenie przez wzmacnianie i trening na sprzężeniu zwrotnym: Kolejnym trendem jest wykorzystanie uczenia przez wzmacnianie (RL), by dopracowywać modele i dopasowywać je do ludzkich preferencji lub celów logicznych. OpenAI spopularyzowało to poprzez RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) w modelach instruktażowych takich jak ChatGPT. W przyszłości RL będzie stosowane jeszcze kreatywniej. Przykład: trenowanie modeli do rozwiązywania problemów przez rozumowanie metodą prób i błędów; projekt Logic-RL Microsoftu nagradzał model tylko, gdy zarówno jego tok rozumowania jak i końcowa odpowiedź były poprawne w łamigłówkach, zmuszając do unikania skrótów i rzetelności microsoft.com. Takie podejście ponad dwukrotnie podniosło dokładność na wybranych benchmarkach matematycznych dla modelu 7B microsoft.com. RL może też uczyć korzystania z narzędzi – np. agent AI uczy się, w jakiej kolejności wykonać akcje (wywołania API, uruchomienie kodu), aby uzyskać najlepszy efekt w zadaniu. Można się spodziewać, że modele fundacyjne kolejnych generacji będą trenowane mieszanką uczenia nadzorowanego, sprzężeń zwrotnych od ludzi i RL w symulowanych środowiskach, by wykształcić lepszą decyzyjność. Czyli przyszłe modele nie tylko przewidują język, ale też eksperymentują i adaptują się dzięki informacjom zwrotnym – czyli uczą się przez praktykę.
Uczenie ciągłe i przez całe życie: Klasyczny trening modelu to „raz i koniec”: po przetrawieniu wielkiego, statycznego zbioru danych wagi są zamrażane. Ale świat stale się zmienia, więc wielką granicą jest umożliwienie modelom ciągłego uczenia się bez zapominania wcześniejszych umiejętności. Naukowcy zajmują się teraz „CL dla LLM” (Continual Learning for Large Language Models) arxiv.org. Wyzwaniem jest nie dopuszczenie do katastrofalnego zapominania, gdy nauka nowych zadań osłabia wcześniejsze zdolności arxiv.org. Proponowane rozwiązania to: domenowo-specyficzne uczenie inkrementalne (okresowa aktualizacja o nowe informacje), moduły adapterów podmieniane pod nowe domeny oraz techniki powtarzania wiedzy by utrzymać podstawową bazę wiedzy. W literaturze przeglądowej sugeruje się podział uczenia ciągłego na pionowe (ogólne → wyspecjalizowane) i poziome (zmieniające się dane w czasie) arxiv.org. Już teraz widać pierwsze kroki w tym kierunku – np. usługi pozwalające na dostrajanie modeli GPT do danych firmy czy osoby po wdrożeniu. W przyszłości model fundacyjny będzie się rutynowo aktualizował, np. o nowe publikacje naukowe, a osobisty asystent AI doskonalił rozumienie użytkownika przez miesiące, bez re-treningu od zera. Osiągnięcie prawdziwego uczenia się przez całe życie to nierozwiązany problem, ale powszechnie uważa się to za klucz do bardziej ludzkiej inteligencji.
Metody neuro-symboliczne i hybrydowe: Interesującym kierunkiem jest łączenie sieci neuronowych z rozumowaniem symbolicznym lub wiedzą jawną. Czyste głębokie uczenie nie zawsze radzi sobie z rygorystyczną logiką, arytmetyką czy spójnością faktów. Podejścia neuro-symboliczne mają zapewnić najlepsze z obu światów: kreatywność sieci neuronowych i niezawodność formalnych metod. Przykładowo, system LIPS (LLM-based Inequality Prover) łączy rozpoznawanie wzorców przez LLM z symbolicznym solverem matematycznym, by udowadniać nierówności matematyczne microsoft.com. LLM zajmuje się częścią elastyczną (jak podejść do dowodu), podczas gdy silnik symboliczny przejmuje ścisłą algebrę – zapewniając rekordowe wyniki na trudnych zadaniach matematycznych bez dodatkowych danych treningowych microsoft.com. Ogólnie, obserwujemy podpowiadanie łańcucha myśli, które używa zewnętrznych narzędzi (wykonywanie kodu Python pośrednio w odpowiedzi, zapytania do baz wiedzy). Przyszły trening może uczyć modele, kiedy i jak korzystać z narzędzi symbolicznych. Dodatkowo, generowanie danych syntetycznych na podstawie logiki formalnej jest stosowane do treningu modeli – „neuro-symboliczne generowanie danych” w Microsofcie tworzyło nowe zadania matematyczne przez modyfikację formuł symbolicznych i parafrazowanie ich przez LLM microsoft.com. Wszystkie te prace prowadzą do modeli fundacyjnych łączących paradygmaty rozumowania: mogą one wewnętrznie symulować kod, manipulować grafami wiedzy lub narzucać zasady logiczne podczas generowania odpowiedzi. To radykalnie poprawi spójność i dokładność w dziedzinach takich jak prawo, nauka, programowanie. Praktycznie model przyszłości może uczyć się algorytmów i reguł, a nie tylko statystycznych zależności – czyli zbliża się do solidnego rozumowania AI.

Obiecujące kierunki badań i zmiany paradygmatów

Poza konkretnymi technikami i funkcjonalnościami, samo pole AI ewoluuje w sposób, który ukształtuje modele po GPT-5. Wybijają się tu następujące trendy:

Modele open-source i demokratyzacja AI: W przeszłości najbardziej zaawansowane modele językowe pochodziły wyłącznie od kilku gigantów technologicznych i były utrzymywane jako własnościowe. To się zmieniło, gdy Meta (Facebook) wypuściła LLaMA w 2023 roku, a teraz jeszcze bardziej. Społeczność open-source AI bardzo szybko zmniejsza dystans do modeli zamkniętych about.fb.com. Według CEO Meta, Marka Zuckerberga, ich model LLaMA 3 (2024) był już „konkurencyjny wobec najzaawansowańszych modeli”, a przewidują, że przyszłe modele open-source będą przewodzić pod względem możliwości about.fb.com. W odważnym ruchu Meta niedawno udostępniła jako open-source Llama 3.1 z 405 miliardami parametrów – to pierwszy prawdziwy otwarty model na frontier-scale about.fb.com. Konsekwencje są ogromne: naukowcy, startupy, a nawet hobbyści mogą eksperymentować na granicy możliwości bez potrzeby budżetów liczonych w miliardach dolarów na komputery. Obserwujemy eksplozję innowacji społecznościowych – od chatbotów trenowanych instrukcyjnie, takich jak Vicuna (stworzona na bazie otwartych wag LLaMA), po ekspertów dziedzinowych dostrajających modele dla medycyny, prawa i innych zastosowań. Duże firmy również dołączają się do tego ekosystemu: Amazon, Databricks i inni oferują usługi umożliwiające dostrajanie i wdrażanie własnych modeli opartych na LLaMA i podobnych bazach about.fb.com. Nawet OpenAI, mimo swojej nazwy, dotąd pozostawało zamknięte – lecz co ciekawe, wraz z oczekiwaną premierą GPT-5, planuje wypuścić osobny model open-source w celu wspierania przejrzystości i badań yourgpt.ai yourgpt.ai. Wszystkie te wydarzenia wskazują na przyszłość, w której AI będzie znacznie bardziej dostępna. Zamiast garstki korporacji kontrolujących najmocniejsze modele, możemy mieć bogaty otwarty ekosystem AI – podobnie jak open-source’owy Linux ostatecznie prześcignął zamkniętego Unixa about.fb.com about.fb.com. Taka demokratyzacja sprawia, że do rozwoju AI przyczynia się szersze spektrum głosów i idei, a organizacje mogą dostosować modele bez przekazywania swoich danych osobom trzecim about.fb.com about.fb.com. Podsumowując, następną granicą nie są już tylko większe modele – chodzi o szeroko udostępniane modele, rozwój napędzany społecznościowo i AI, z którą każdy może eksperymentować i rozwiązywać problemy.
Mniejsze, wyspecjalizowane modele (Nie tylko większe znaczy lepsze): Co ciekawe, wyścig po coraz większe modele ogólne uzupełnia trend ku specjalizacji. Modele bazowe dostosowane do konkretnej dziedziny mogą przewyższać ogólnozastosowaniowe w swojej niszy – często przy znacznie mniejszej liczbie parametrów. Klasycznym przykładem jest BloombergGPT, 50-miliardowy model stworzony specjalnie dla finansów. Trenowany na ogromnym korpusie danych finansowych (plus trochę tekstów ogólnych), BloombergGPT pobił ogólne LLMy w zadaniach finansowych „z dużą przewagą”, zachowując przy tym konkurencyjność w testach językowych arxiv.org arxiv.org. To pokazuje, że ukierunkowany trening pozwala uzyskać ekspercki poziom AI w danej dziedzinie bez potrzeby budowania behemota o 500 miliardach parametrów. Prawdopodobnie zobaczymy coraz więcej modeli pionowych: wyobraźmy sobie model specyficzny dla onkologii w badaniach medycznych lub model prawny znający wszystkie orzeczenia z pamięci. Takie modele mogą być mniejsze i bardziej efektywne, przez co łatwiejsze do wdrożenia (np. 7-miliardowy model medyczny może działać lokalnie w szpitalu dla zachowania prywatności). W rzeczywistości rośnie ruch na rzecz kompresji i optymalizacji modeli, aby mogły działać na brzegu – na laptopach czy smartfonach, zamiast tylko w chmurze. Techniki, takie jak 4-bitowa kwantyzacja, umożliwiły uruchamianie niektórych modeli klasy GPT-3 na sprzęcie konsumenckim. Podejście „małe jest piękne” pomaga też w demokratyzacji: nie każdy może sobie pozwolić na hosting modelu z 175 miliardami parametrów, ale dobrze zbudowany 6-miliardowy model, dostrojony do konkretnego zadania, może być szeroko stosowany. W przyszłości możemy korzystać z konstelacji wyspecjalizowanych modeli działających w tle, zamiast jednego modelu rządzącego wszystkimi. Strategia OpenAI także sugeruje taki scenariusz, z mową o ekosystemie GPT-5, na który mogłyby się składać mniejszy model open-source i różne dostrojone warianty yourgpt.ai yourgpt.ai. Podsumowując, oczekujmy bogatszej różnorodności modeli bazowych – dużych generalistów i mniejszych ekspertów – współpracujących w aplikacjach i wykonujących to, w czym są najlepsze.
Nowi gracze i współpraca w badaniach nad AI: Granica rozwoju AI nie jest już wyłączną domeną kilku laboratoriów z Doliny Krzemowej. Instytucje akademickie, kolektywy badawcze non-profit i nowe startupy również przesuwają granice możliwości. Projekty takie jak EleutherAI i konsorcjum BigScience stworzyły duże modele (np. BLOOM o 176 miliardach parametrów) poprzez międzynarodową współpracę. Firmy takie jak Anthropic (założone przez byłych pracowników OpenAI) zaproponowały nowe podejścia, jak Constitutional AI dopasowujące modele do zasad etycznych. Widzimy także przenikanie się dziedzin: na przykład DeepMind (obecnie część Google DeepMind) wykorzystał swoje doświadczenie w reinforcement learningu (AlphaGo itd.) w rozwoju modeli językowych, co podobno wpłynęło na powstawanie Google Gemini. Następuje również coraz większa konwergencja badań nad językiem, wizją komputerową i robotyką. Laboratorium pracujące nad ucieleśnioną AI (roboty lub agenci wchodzący w interakcje z fizycznym światem) może wnieść techniki pamięci i uczenia się w czasie rzeczywistym, które potem zostaną wykorzystane w modelach stricte językowych. Jesteśmy świadkami niezwykle płodnego okresu wymiany myśli – konferencje i czasopisma są zapełnione pracami o tym, jak uczynić modele efektywniejszymi, bardziej transparentnymi i bardziej ludzkimi pod względem możliwości. Wszystko to oznacza, że sceneria po GPT-5 zostanie ukształtowana przez szeroką społeczność – to nie tylko numer wersji od OpenAI, ale wielokierunkowy skok napędzany przez różnorodne przedsięwzięcia na całym świecie.

Społeczne, etyczne i regulacyjne implikacje

W miarę jak modele bazowe stają się coraz potężniejsze i wszechobecne, ich wpływ na społeczeństwo rośnie – przynosząc ogromne możliwości, ale także poważne obawy. Patrząc poza GPT-5, niezwykle ważne jest przemyślenie, jak odpowiedzialnie zintegrować te modele. Kluczowe implikacje i wyzwania to:

Transformacja pracy i życia codziennego: Zaawansowani asystenci AI mogą podnieść produktywność i kreatywność w niezliczonych dziedzinach – pisanie kodu, tworzenie dokumentów, analiza danych, automatyzacja obsługi klienta, nauczanie uczniów itd. Budzi to nadzieje na wzrost gospodarczy i rozwiązywanie złożonych problemów, ale także obawy o utratę miejsc pracy. Wiele czynności rutynowych, a nawet wymagających umiejętności, może zostać wspieranych lub zautomatyzowanych przez systemy po GPT-5. Społeczeństwo będzie musiało się dostosować: pracownicy mogą potrzebować przekwalifikowania i przechodzenia do ról, w których kluczowa jest ludzka ocena i „ludzki pierwiastek”. Niektórzy proponują nawet polityki, takie jak pilotaże dochodu podstawowego, by wspierać osoby dotknięte automatyzacją ncsl.org. Z drugiej strony te modele mogą być „wzmacniaczem ludzkiej pomysłowości”, jak to określiło OpenAI – dając jednostkom możliwości dawniej nieosiągalne openai.com. Pojedyncza osoba z inteligentnym asystentem AI może zrobić pracę kilku osób lub realizować zupełnie nowe rzeczy (np. lekarz korzystający z AI do przeanalizowania tysięcy publikacji naukowych w ciągu sekund, by znaleźć nowe wskazówki leczące). Efekt netto zależeć będzie od tego, jak przeprowadzimy tę transformację – czy zadbamy, by korzyści były szeroko dostępne i jak ograniczymy negatywne skutki openai.com.
Dezinformacja, uprzedzenia i ryzyka etyczne: Potężniejsze generatywne modele ułatwią produkcję hiperrealistycznych fałszywych treści (tekst, obrazy, wideo, głosy) na dużą skalę. To potęguje ryzyko dezinformacji i oszustw. Przykładowo, przyszły multimodalny GPT mógłby wygenerować przekonujące nagranie przywódcy światowego, który mówi coś, czego nigdy nie powiedział – to koszmar dla wiarygodności informacji. Rozwiązanie tego problemu będzie zapewne wymagało zarówno rozwiązań technicznych, jak i regulacyjnych: naukowcy pracują nad znakowaniem treści AI i narzędziami detekcyjnymi (niektóre jurysdykcje mają nawet wprowadzić wymóg ujawniania treści generowanych przez AI ustawowo ncsl.org). Uprzedzenie to kolejny dobrze udokumentowany problem – jeśli modele uczą się na danych z Internetu, mogą odzwierciedlać obecne tam uprzedzenia i stereotypy społeczne. Gdy modele są coraz bardziej wbudowywane w systemy decyzyjne (rekrutacja, kredyty, policja itd.), etyczne konsekwencje tendencyjnych odpowiedzi są poważne. Niezbędne będą badania nad sprawiedliwością AI i łagodzeniem uprzedzeń, by modele bazowe nie powielały nieświadomie dyskryminacji. Techniki obejmują lepiej dobrane dane treningowe, testy na uprzedzenia, a także instrukcyjne dostosowywanie modelu, by wyraźnie odradzał nienawistne czy uprzedzone treści. Firmy eksperymentują też z metodami przejrzystości, by decyzje modelu były bardziej wyjaśnialne. Do czasu pojawienia się GPT-6 czy -7 możemy ujrzeć branżowe standardy audytów uprzedzeń i ujawniania ograniczeń modelu. Co ważne, nowe generacje modeli będą dostosowywane nie tylko po to, by były użyteczne, ale także by przestrzegały ludzkich wartości i norm bezpieczeństwa. Takie podejścia, jak „Constitutional AI” firmy Anthropic (gdzie AI uczy się postępować według zestawu zasad etycznych bez przykładu od człowieka do każdego przypadku) mogą stać się standardem, dając AI z natury nieszkodliwą i uczciwą anthropic.com.
Odpowiedź regulacyjna i zarządzanie: Szybkie postępy w modelach bazowych wywołały ożywioną debatę wśród decydentów. Rządy próbują teraz zapewnić bezpieczeństwo i odpowiedzialność AI bez hamowania innowacji. Unia Europejska przoduje, wprowadzając AI Act UE, który w 2024 r. wprowadził nowe przepisy specjalnie dla modeli bazowych. Ustawa klasyfikuje wielofunkcyjne systemy AI („modele GPAI”) i nakłada takie obowiązki, jak transparentność względem danych treningowych, ocena ryzyka i wymóg łagodzenia szkodliwych wyników ibanet.org ibanet.org. Rozróżnia nawet modele „systemowe” – te największe, o szerokim wpływie – które będą podlegały ostrzejszym regulacjom (analogicznie do szczególnie regulowanych banków czy usług publicznych) ibanet.org. W USA i innych krajach dyskutuje się aktywnie o audytach modeli AI, licencjonowaniu bardzo potężnych modeli czy odpowiedzialności za szkody wyrządzone przez AI. Warto wspomnieć o liście otwartym z 2023 r., podpisanym przez wiele autorytetów branży, wzywającym do moratorium na trenowanie jakiegokolwiek modelu silniejszego od GPT-4 na 6 miesięcy, by dać czas na dostosowanie systemów nadzoru ncsl.org. Dobrowolna przerwa co prawda nie nastąpiła, ale podkreśliła powszechny niepokój nawet w branży technologicznej wobec niekontrolowanego rozwoju AI. Od tego czasu pojawiły się inicjatywy, takie jak Frontier Model Forum (koalicja czołowych firm AI na rzecz bezpiecznego rozwoju) czy rządowe rady doradcze ds. AI. Regulatorzy są coraz konkretniejsi: w Kalifornii rozpatrywany jest projekt ustawy („Safe and Secure Innovation for Frontier AI Models Act”) zobowiązujący twórców zaawansowanych modeli do posiadania wyłącznika awaryjnego – zdolności natychmiastowego zatrzymania działania modelu w razie wykrycia niebezpiecznych zachowań oraz planu bezpieczeństwa jeszcze przed trenowaniem ncsl.org. Toczą się też globalne rozmowy ONZ i G7 o koordynacji standardów AI. Gdy pojawią się modele po GPT-5, będziemy już zapewne mieli znacznie bardziej rozwinięty reżim polityk dla AI: spodziewajmy się wymogów dokumentacji sposobu budowy modeli, ocen pod kątem ekstermizmu lub uprzedzeń, a być może certyfikacji modeli spełniających konkretne kryteria bezpieczeństwa. Największym wyzwaniem jest zrównoważenie innowacji z ochroną. Dzięki przemyślanym regulacjom społeczeństwo może zyskać na potężnej AI, minimalizując ryzyka takie jak dezinformacja, naruszenie prywatności czy wymknięcie się systemów autonomicznych spod kontroli.
Obawy o bezpieczeństwo i niewłaściwe użycie: W miarę jak modele AI stają się coraz sprawniejsze, mogą zostać wykorzystane przez osoby o złych zamiarach – do cyberataków (np. pisanie wyrafinowanego malware czy kampanii phishingowych), a nawet do wsparcia zastosowań militarnych (pojawiają się spekulacje o AI w biotechnologii i zbrojeniach). To rodzi pytania o bezpieczeństwo narodowe. Rządy zaczynają traktować zaawansowane AI jako technologię podwójnego zastosowania. Przykładowo, kontrola eksportu zaawansowanych chipów (potrzebnych do trenowania dużych modeli) ma uniemożliwić niektórym krajom zdobycie przewagi w AI na granicy możliwości. Możliwe, że doczekamy się umów podobnych do układów o kontroli zbrojeń: wspólne dzielenie się badaniami nad bezpieczeństwem przy jednoczesnym ograniczaniu najbardziej niebezpiecznych prac. Kolejna kwestia to prywatność – modele trenowane na publicznie zebranych danych mogą przypadkowo przechowywać informacje osobiste, a ich zdolność do generowania tekstu podobnego do ludzkiego może skłonić ludzi do podawania poufnych danych. Potrzebne będą silne zasady ochrony danych i być może nowe paradygmaty (jak trenowanie na danych syntetycznych czy uczenie z zachowaniem prywatności). Podsumowując, społeczeństwo musi działać proaktywnie, przewidując nadużycia i wzmacniając zabezpieczenia (od znaków wodnych na treściach AI po wytyczne dla wykorzystania AI w krytycznych infrastrukturach).

Podsumowując, społeczne implikacje modeli bazowych po GPT-5 są ogromne. Musimy zmierzyć się z kwestiami zaufania, przejrzystości i bezpieczeństwa, by w pełni wykorzystać pozytywny potencjał tych technologii. Pokrzepiające jest to, że dyskusje te – prowadzone przez etyków, technologów i decydentów – już trwają równolegle z rozwojem technicznym.

Wizje spekulatywne: w kierunku AGI i dalej

Wreszcie, spoglądając jeszcze dalej w przyszłość, wielu zastanawia się, jak obecne trendy mogą ostatecznie doprowadzić do AGI – Sztucznej Ogólnej Inteligencji, często definiowanej jako AI dorównujące lub przewyższające ludzkie zdolności poznawcze w szerokim zakresie zadań. Choć AGI pozostaje koncepcją spekulatywną, gwałtowny postęp możliwości modeli bazowych sprawia, że dyskusja staje się coraz bardziej konkretna. Tutaj rozważamy kilka wizjonerskich pomysłów na to, czym może być świat po pojawieniu się GPT-5 i AGI, opierając się na obecnych trendach:

AGI jako inteligencja zbiorowa: Jedną z pojawiających się wizji jest to, że AGI nie będzie jedną, monolityczną super-intelektualną „głową”, lecz zbiorowością wyspecjalizowanych modeli i narzędzi współpracujących ze sobą. Już dziś widzimy tego przedsmak: modele z ery GPT-5 mogą stworzyć ekosystemy „super-agentów” – jedna AI rozbija złożony problem na części i deleguje je do ekspertów-subagentów (jeden do kodowania, inny do researchu itd.) seniorexecutive.com. Ekstrapolując, AGI może działać jak sprawnie zorganizowany komitet sztucznych inteligencji, z których każda posiada ludzkie kompetencje w swojej dziedzinie i jest koordynowana przez meta-model. Taki system mógłby osiągnąć ogólną inteligencję poprzez agregację – całość byłaby czymś większym niż suma części. Ta idea wpisuje się w architekturę mixture-of-experts na szerszą skalę i odzwierciedla to, jak ludzkie organizacje rozwiązują problemy przez pracę zespołową. Jest to też zgodne z wizją usług AI dostępnych przez API: przyszłe AGI może przypominać raczej sieć internetową wielu modeli i baz danych dynamicznie współpracujących, by odpowiedzieć na dowolne pytanie lub wykonać dowolne zadanie. Ta „społeczność umysłów” (oryginalnie opisana przez prekursora AI, Marvina Minsky’ego) może zostać urzeczywistniona przez modele podstawowe, które doskonale współpracują i korzystają z narzędzi.
Ciągłe pętle samodoskonalenia: Prawdziwie ogólna AI prawdopodobnie będzie potrafiła się autonomicznie uczyć i sama siebie ulepszać. Widzimy tego przedsmak w projektach, które używają AI do optymalizacji innych AI – na przykład stosując jeden model do generowania danych treningowych lub udzielania feedbacku drugiemu. Inżynierowie OpenAI rozważają „rekurencyjne samodoskonalenie”, gdy SI będą wystarczająco zaawansowane. Spekulacyjny scenariusz zakłada AI, która potrafi przepisywać swój własny kod lub projektować bardziej wydajne sieci neuronowe, co prowadziłoby do dodatniej pętli zwrotnej wzrostu inteligencji. Chociaż obecne modele są dalekie od samodzielnego przepisywania swojego kodu źródłowego, potrafią już pisać nowe programy. AGI mogłoby wykorzystać tę umiejętność do przeprowadzania tysięcy symulowanych eksperymentów na własnych wariantach i wybierać najlepsze – dużo szybciej niż zdołałby to zrobić zespół ludzki. To rodzi poważne pytania (w tym klasyczny problem „wybuchu AI”), dlatego nawet firmy najintensywniej rozwijające AI mówią o potrzebie rozwagi przy zbliżaniu się do AGI openai.com openai.com. Niemniej jednak, idea AI, która uczy się lepiej się uczyć, jest logiczną konsekwencją dzisiejszych trendów w meta-learningu i automatycznym uczeniu maszynowym. Zanim pojawi się coś „dalej niż GPT-5”, jest wysoce prawdopodobne, że powstaną prymitywne formy samo-dostrajających się SI – być może ograniczone do bezpiecznych dziedzin – wytyczając drogę do systemów, które będą się udoskonalać przy minimalnej ingerencji człowieka.
Integracja AI ze światem fizycznym: Jak dotąd modele bazowe funkcjonują głównie w cyfrowym świecie tekstu i obrazów. Wizja AGI zakłada „uzemienie” tych modeli w świecie fizycznym – np. poprzez robotykę lub Internet rzeczy. SI, która mogłaby widzieć przez kamery, poruszać aktuatorami i eksperymentować w rzeczywistym otoczeniu, zyskałaby rodzaj „ucieleśnionego” rozumienia, jaki mają ludzie. Niektórzy eksperci uważają, że ucieleśnienie jest kluczowe dla ogólnej inteligencji – zdobywanie wiedzy przez działanie, rozumienie zdrowego rozsądku dzięki fizycznym interakcjom. Już mamy prymitywne multi-modalne agenty (jak Gato od DeepMind, który w 2022 roku trenowany był do różnych zadań – od grania w gry po sterowanie ramieniem robota). Granica przesunie się dalej: wyobraź sobie SI, która czyta o gotowaniu, ogląda filmy kulinarne (wzrok), rozmawia z kucharzami (język), i potrafi fizycznie sterować ramieniem robota-szefa kuchni (akcja) – ucząc się i doskonaląc przez próbę i błąd. Taki agent integrowałby wzrok, język, dźwięk (odgłos smażenia itd.) i sterowanie ruchem – to o wiele więcej niż chatbot, zdecydowanie bliżej ogólnej inteligencji. Jest to wizja daleka od możliwości GPT-5 w najbliższym czasie, ale badania zmierzają w tym kierunku. Firmy takie jak Tesla pracują nad humanoidalnymi robotami, OpenAI posiada dział robotyki. Jest bardzo prawdopodobne, że AGI przyszłości będzie równie mocno robotem, co chatbotem – lub przynajmniej zyska fizyczne „kończyny” by bezpośrednio wpływać na świat. To otworzy nowe możliwości w produkcji, opiece zdrowotnej (robotyczni asystenci), codziennym życiu (prawdziwie inteligentne systemy domowe), lecz także postawi nowe wyzwania w sferze bezpieczeństwa.
Współpraca człowieka z AI oraz wspomaganie poznawcze: Zamiast rozwijać AI w izolacji, fascynującą wizją jest to, jak AI może wzmacniać ludzką inteligencję. W świecie po GPT-5 możemy mieć wysoce spersonalizowanego asystenta SI, znającego nasze cele, mocne i słabe strony. Taki asystent mógłby pomagać nam uczyć się nowych umiejętności (jako tutor/trener), podsuwać pomysły, przejmować nużące zadania, a nawet pełnić rolę kreatywnego partnera. Niektórzy technolodzy mówią o „IA” (Intelligence Augmentation – rozbudowie inteligencji) jako bliźniaczym celu rozwoju SI. Przykładowo, asystent medyczny na poziomie AGI mógłby umożliwić lekarzom diagnozowanie i leczenie pacjentów z nadludzką precyzją dzięki połączeniu wiedzy lekarza i natychmiastowej analizy wszystkich czasopism medycznych oraz rekordów pacjentów. W edukacji – tutor AGI mógłby dostosowywać się do dowolnego stylu uczenia się i zapewnić indywidualnie dopasowaną ścieżkę edukacji na masową skalę, co potencjalnie zdemokratyzuje edukację najwyższej jakości na całym świecie. Są również spekulacje o integracji bezpośredniej – interfejsy mózg-komputer, pozwalające SI łączyć się z procesami nerwowymi człowieka (choć nadal są to pomysły bardzo kontrowersyjne etycznie). Tak czy inaczej, pozytywna wizja zakłada, że AGI poszerza nasze możliwości i działa wspólnie z nami, a nie jako obce superumysły przeciwne lub oderwane od ludzkości. Osiągnięcie tego wymaga starannego dostrajania celów SI do wartości ludzkich – to temat licznych badań i dyskusji.
Superinteligencja i nieznane: Niektórzy futurystyczni myśliciele uważają AGI za preludium do ASI (Artificial Superintelligence – Sztucznej Superinteligencji) – AI, która nie tylko dorównuje intelektowi człowieka, ale znacznie go przewyższa. Przewidywania kiedy (lub czy) to nastąpi sięgają dziesięcioleci lub nawet kilku najbliższych lat; jest to obszar czystej spekulacji. Jeśli AI przyspieszy postęp naukowy (już teraz modele GPT przyczyniają się do postępów np. w badaniach nad fałdowaniem białek czy w matematyce), możemy wejść w okres niezwykle szybkiego rozwoju. Ten scenariusz „eksplozji inteligencji” jest powodem, dla którego postacie takie jak Elon Musk czy zmarły Stephen Hawking ostrzegały przed AI. Stanowisko OpenAI, wyrażane przez Altmana, zakłada, że superinteligencja może pojawić się na horyzoncie i społeczeństwo powinno się do niej przygotować oraz stworzyć odpowiednie zabezpieczenia techcrunch.com openai.com. Kolejne wyzwania to już nie tylko technologia, ale także filozofia: zapewnienie, że ewentualna ASI będzie miała cele zgodne z ludzkim dobrem i że istnieć będą solidne mechanizmy kontroli. Pojęcia takie jak międzynarodowe zarządzanie AGI lub wręcz globalne traktaty mogą przejść z science fiction do rzeczywistości. Warto zauważyć, że wielu ekspertów AI zachowuje ostrożność – choć postęp jest szybki, mogą pojawić się fundamentalne ograniczenia lub konieczność stworzenia nowych paradygmatów, których jeszcze nie odkryliśmy. Niektórzy porównują nasze obecne modele do wczesnych prób lotów: GPT-4/5 to jak samolot braci Wright – imponujący początek, lecz daleki od boeinga 747, który wymagał dziesięcioleci inżynieryjnych przełomów. W tym ujęciu do prawdziwego AGI potrzebne będą przełomy teoretyczne (nowe algorytmy, a może nowe rodzaje sprzętu, jak komputery kwantowe czy neuromorficzne układy inspirowane mózgiem). Nie powinniśmy zakładać, że obecne skalowanie Transformerów jest prostą drogą do AGI. Niemniej jednak każdy model z nowej generacji przybliża nas o krok do zrozumienia inteligencji i – być może – stworzenia jej w maszynie.

Podsumowanie
Horyzont poza GPT-5 jest zarówno ekscytujący, jak i niepokojący. Pod względem technologicznym spodziewamy się SI o głębszym rozumieniu, wielu modalnościach, większych (i trwalszych) pamięciach oraz większej autonomii w uczeniu się i działaniu. Nowe metody treningowe oraz prężna społeczność badawcza bezprecedensowo przyspieszają te zmiany. Jednocześnie rosnąca moc modeli bazowych zmusza nas do trudnych pytań o ich miejsce w społeczeństwie – jak czerpać z nich korzyści, redukując nadużycia, jak włączać je etycznie i sprawiedliwie oraz jak żyć z inteligencjami, które mogą pewnego dnia dorównać lub przewyższyć nasze własne.

Nawigując w tej przyszłości, powtarzającym się motywem jest współpraca: współpraca człowieka z SI (by wydobyć to, co najlepsze z obu), współpraca różnych systemów SI (specjaliści współdziałający według koncepcji mixture-of-experts lub agentów korzystających z narzędzi), a przede wszystkim współpraca interesariuszy społecznych. Rządy, firmy technologiczne, naukowcy i obywatele będą musieli działać razem. Granica AI to nie tylko domena techniczna, ale społeczna – wspólnie uczymy te modele naszych wartości dzięki informacji zwrotnej i wytycznym. Jeśli zrobimy to dobrze, kolejne generacje modeli bazowych mogą stać się potężnymi narzędziami postępu – pomagając odkrywać nowe terapie, demokratyzować wiedzę, rozwiązywać kryzysy klimatyczne i zwiększać ludzką kreatywność w sposoby, których dziś nawet nie potrafimy sobie wyobrazić.

Stojąc dziś u progu GPT-5, jasne jest, że coraz bardziej zbliżamy się do dawno oczekiwanego (lub obawianego) AGI. Niezależnie od tego, czy AGI pojawi się za dekadę czy pozostanie nieuchwytne, droga do niego już przekształca nasz świat. Kolejna granica przetestuje naszą pomysłowość nie tylko w tworzeniu mądrzejszych maszyn, lecz także w użyciu mądrości i przewidywania, aby te maszyny służyły naprawdę ludzkości. Wykraczając poza GPT-5, kluczowe pytanie brzmi nie tylko co będą umiały kolejne modele bazowe, ale kim sami chcemy się stać współdziałając z nimi. To wszyscy razem napiszemy kolejny rozdział historii AI – i obiecuje on być jednym z najważniejszych i najbardziej fascynujących czasów naszych dni.

Źródła:

Altman, S. (2025). Eksperci AI przewidują, jak GPT-5 zmieni nasze miejsce pracy. SeniorExecutive Media – Wskazując na oczekiwaną multimodalność GPT-5, ulepszenia pamięci i agentowości seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). Zastosowanie Mixture of Experts w architekturach LLM. Blog Techniczny NVIDIA – Omawiają MoE w GPT-4 i zyski wydajnościowe przy skalowaniu modeli developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
Microsoft Research (2024). Nowe metody wzmacniają rozumowanie w małych i dużych modelach językowych – Opis Logic-RL i technik neuronowo-symbolicznych poprawiających efektywność rozumowania microsoft.com microsoft.com.
Anthropic (2023). Wprowadzenie 100K okien kontekstowych – Prezentacja okna kontekstu na 100 tys. tokenów (pamięci 75 tys. słów) w modelu Claude i jego korzyści dla długich dokumentów anthropic.com anthropic.com.
YourGPT.ai (2025). GPT-5: Wszystko, co powinieneś wiedzieć – Podsumowanie oczekiwanych funkcji GPT-5, takich jak kontekst 1M+ tokenów, modalność audio, trwała pamięć dla personalizacji yourgpt.ai yourgpt.ai.
Zuckerberg, M. (2024). Otwarte AI to właściwy kierunek. Meta Newsroom – Ogłoszenie modelu Llama 3.1 (405B) i wskazanie, że otwarte modele szybko doganiają stan sztuki i być może wkrótce będą go wyznaczać about.fb.com about.fb.com.
Wu, S. i in. (2023). BloombergGPT: Duży model językowy dla finansów. arXiv preprint – Model 50B przewyższający ogólne LLM w zadaniach finansowych bez utraty ogólnych możliwości arxiv.org.
Genna, I. (2024). Regulacja modeli bazowych w Akcie UE o AI. International Bar Association – Wyjaśnia jak Akt UE o AI traktuje modele AI „ogólnego przeznaczenia” oraz nakłada wymogi przejrzystości i łagodzenia ryzyka ibanet.org ibanet.org.
NCSL (2024). Ustawodawstwo AI 2024 – Wskazuje na rezolucję wzywającą do moratorium na szkolenie AI potężniejszych niż GPT-4 na 6 miesięcy, aby opracować systemy zarządzania ncsl.org oraz ustawę Kalifornii wymagającą od twórców modeli „frontier” wdrożenia mechanizmu wyłączenia dla bezpieczeństwa ncsl.org.
OpenAI (2023). Planowanie AGI i poza nią – Opisuje wizję OpenAI dotyczącą bezpiecznego dążenia do AGI oraz znaczenia szerokiego podziału korzyści i ostrożnego wdrażania coraz bardziej zaawansowanej AI openai.com openai.com.