За межами GPT-5: Новий рубіж базових моделей

Базові моделі, як-от GPT-4 від OpenAI, вже докорінно змінили спосіб нашого писання, програмування й спілкування. Спільнота штучного інтелекту з нетерпінням очікує на GPT-5, і очікування значно перевищують скромне оновлення — йдеться про зрушення парадигми у тому, як ми співпрацюємо з інтелектуальними машинами seniorexecutive.com. У цьому огляді ми досліджуємо, що ж чекає після GPT-5, охоплюючи новітні досягнення у можливостях моделей ШІ, стратегіях навчання, напрямах досліджень та ширшому суспільному контексті. Кожний розділ висвітлює новий рубіж розвитку базових моделей — від технічних проривів (міркування, мультимодальність, пам’ять тощо) до нових методів навчання, демократизації через open-source, етичних і регуляторних викликів і навіть спекулятивних візій ШЗІ (Штучний Загальний Інтелект). Мета — дати зрозумілий, але глибокий огляд для кожного, хто цікавиться майбутнім ШІ.

Очікувані технологічні прориви після GPT-5

Генеральний директор OpenAI Сем Альтман натякнув, що GPT-5 принесе значні оновлення — зокрема мультимодальне розуміння, сталу пам’ять, більш “агентну” поведінку і покращене міркування seniorexecutive.com. Дивлячись далі в майбутнє, можна очікувати, що базові моделі ШІ розвиватимуться у кількох напрямках:

Потужніше міркування та розв’язання задач: Моделі наступного покоління краще здійснюватимуть логічне мислення, складне планування, виконуватимуть багатокрокові інструкції без втрати контексту. Це означає менше безглуздих відповідей і більше надійних, фактологічних результатів. Поліпшення міркування є одним із головних напрямків: наприклад, дослідники Microsoft застосували нові методи (зокрема Монте-Карло дерево пошуку і навчання з підкріпленням для логіки), щоб значно покращити розв’язання математичних задач у менших моделях microsoft.com. Загалом моделі майбутнього мають менше галюцинувати і вирішувати складніші задачі шляхом структурованого, покрокового мислення yourgpt.ai.
Власна мультимодальність: Хоча GPT-4 додала роботу з зображеннями, наступний крок — це справжній мультимодальний ШІ, що вільно працює з текстом, зображеннями, аудіо, відео тощо. GPT-5, за прогнозами, буде нативно підтримувати аудіо (голос) разом із текстом і зображеннями yourgpt.ai. Далі — повна інтеграція модальностей: наприклад, система аналізує графік, обговорює його та генерує озвучене резюме у межах однієї сесії. ШІ Google Gemini є раннім прикладом цього: остання версія приймає зображення, відео, аудіо як вхідні дані та може навіть генерувати картинки або озвучені відповіді blog.google. Отже, ШІ завтрашнього дня буде бачити, чути й говорити, забезпечуючи натуральнішу взаємодію (уявіть голосових помічників, які справді сприймають побачене, або ШІ, що редагує відео через розуміння змісту).
Розширена пам’ять і контекст: Сучасні моделі обмежені в обсязі пам’яті бесіди/документу, але майбутні моделі зможуть запам’ятовувати набагато більше. За чутками, GPT-5 працюватиме з контекстом понад 1 мільйон токенів yourgpt.ai yourgpt.ai — тобто запам’ятовувати цілі книги або багато-добові чати відразу. Сучасні системи вже розсувають ці межі: Claude від Anthropic розширив “вікно контексту” до 100 000 токенів (~75 000 слів), що дає змогу аналізувати сотні сторінок та згадувати деталі через години anthropic.com anthropic.com. Такий розширений контекст разом із справжньою сталою пам’яттю між сесіями відкриває шлях до ШІ, що “пам’ятає” користувача. Уявіть асистента, який згадує ваші вподобання, минулі діалоги чи особисті нотатки без повторних нагадувань — саме цього прагнуть розробники GPT-5 seniorexecutive.com. Це приводить до більш послідовної й персоналізованої взаємодії.
Навчання та адаптація в реальному часі: Моделі майбутнього можуть залишатися не статичними після навчання, а адаптуватися в реальному часі. Зараз моделі “заморожені” після релізу, але дослідження ведуться щодо безперервного навчання, щоб ШІ міг оновлюватися на льоту — на основі додаткових даних чи зворотного зв’язку користувача. Візія — ШІ, що вчиться з кожної взаємодії й безперервно вдосконалюється (у межах безпеки), а не чекає повного перенавчання. Це зсуває моделі “від жорстких, наперед заданих схем до гнучкіших, динамічних і автоматизованих рішень” — дозволяючи їм враховувати найсвіжіші дані й контекст у процесі роботи dataversity.net. На практиці, ШІ поза межами GPT-5 зможе миттєво вивчати новий сленг, оновлювати знання при появі нових наукових статей чи новин, підлаштовувати манеру спілкування під користувача без повної перепідготовки. Завдання — не допустити “катастрофічного забування” (втрата старих знань) — активно досліджується arxiv.org, хоча з’являються поступові рішення.
Персоналізація та агентна поведінка: Краща пам’ять і навчання на льоту веде до персоналізації. Базовим моделям майбутнього під силу підлаштовуватись під потреби й уподобання користувача. У дорожній карті OpenAI для GPT-5 заявлено: “запам’ятовування користувачів і сесій — шлях до справжньої персоналізації у робочих процесах” yourgpt.ai. Ваш ШІ-письменник може копіювати ваш стиль, код-асистент підлаштуєсь під конкретику проєкту, а чат-боти одразу згадають історію клієнта. Паралельно зростає агентність моделей — вони не просто відповідають, а й самостійно виконують дії на запит. GPT-5 рухається до “автономного агента, який планує і виконує” завдання seniorexecutive.com. Це означає, що ШІ може сам делегувати підзадачі спеціалізованим інструментам чи API. Наприклад, розвинена модель сформує туристичний маршрут і навіть забронює квитки й готелі онлайн — по суті, зреагує на загальний запит користувача seniorexecutive.com seniorexecutive.com. Такий ініціативний, інструментальний ШІ — це новий рівень у порівнянні з реактивними чат-ботами минулого, на кшталт співпрацюючого цифрового асистента або когнітивного ко-пілота для вирішення реальних завдань.

Тренди у підходах до навчання

Щоб досягти цих проривів, потрібні не просто більше даних чи параметрів, а нові стратегії навчання та архітектури. Дослідники та інженери вивчають кілька перспективних підходів поза межами класичної стратегії “глобальне переднавчання гігантського Transformer на купі тексту”:

Архітектури Mixture-of-Experts (MoE): Один зі шляхів ефективного масштабування — мікшер експертів, коли багато підмереж (“експертів”) спеціалізуються на різних вхідних даних. Замість одного гігантського алгоритму, MoE-модель спрямовує кожен запит лише до кількох відповідних експертів. Такий підхід дозволяє значно підняти потужність моделі без пропорційного зростання витрат на обчислення — це “спарсна” (розріджена) архітектура. Відомо, що MoE вже використовується всередині GPT-4 та інших сучасних систем developer.nvidia.com. Open-source-спільнота теж активно експериментує: наприклад, Mistral Mix-8B застосовує вісім “експертних” блоків на базі 7B-параметрів developer.nvidia.com. Перевага — можна збільшити параметри і масштаб моделі, не підвищуючи “вагу” кожного запиту. Наприклад, аналіз NVIDIA показав, що MoE стирає 46 мільярдів загальних параметрів, але для окремого токена активується лише ~12B, що значно економить ресурси порівняно з “щільною” моделлю такої ж величини developer.nvidia.com. Ця ефективність у FLOP дає змогу, при фіксованому бюджеті, тренуватися на більших даних і досягати вищої продуктивності developer.nvidia.com. Оскільки обчислювальна ціна гігантів (наприклад, LLaMA 2 на 70B-параметрів від Meta зажадала 3,3 млн GPU-годин для переднавчання developer.nvidia.com) стає захмарною, MoE-рішення стануть стандартом для GPT-5++ і далі. Вони забезпечують масштабований інтелект за зменшеною вартістю.
Навчання з підкріпленням і на основі зворотного зв’язку: Ще один тренд — використання навчання з підкріпленням (RL) для тонкого налаштування, особливо для узгодження ШІ із людськими вподобаннями чи логічними цілями. OpenAI популяризували RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) у моделях-конструкторах на зразок ChatGPT. Надалі RL впроваджуватимуть ще креативніше. Наприклад, Microsoft у проєкті Logic-RL навчали модель вирішувати задачі методом проб і помилок: вона отримувала винагороду лише якщо правильними були і розумування, і кінцевий висновок, — таким чином ШІ “уникає скорочень” та мислить дедуктивно microsoft.com. Це дало понад подвійний приріст точності на окремих математичних бенчмарках для моделі на 7B параметрів microsoft.com. RL також потрібен для використання інструментів — агент навчається послідовно шукати оптимальний набір дій (API-запити, запуск коду). Очікуємо, що моделі майбутнього тренуватимуть за гібридною схемою: класичне навчання, людський зворотний зв’язок та RL у симульованих середовищах, щоб прищепити кращу здатність до прийняття рішень. Таким чином, моделі після GPT-5 не лише прогнозуватимуть мову, але й експериментуватимуть і вчитимуться через фідбек, подібно до навчання дією.
Безперервне та довічне навчання: Класичне навчання моделей — це “раз і назавжди”: після з’їдання великого статичного датасету ваги фіксуються. Проте реальний світ постійно змінюється, і важливий рубіж — зробити ШІ здатним вчитися безперервно без “забування” старого. Дослідники дедалі частіше працюють над “CL for LLMs” (Continuous Learning для великих мовних моделей) arxiv.org. Проблема в тому, щоб уникати катастрофічного забування, коли навчання новому погіршує попередні навички arxiv.org. Серед рішень: модульне донавчання (iнкрементальне оновлення під конкретні сфери), адаптери, що підключаються для нових доменів, і методи повторного програвання з пам’яті для утримання бази знань. Огляди пропонують виділяти вертикальну (від загального до спеціального) і горизонтальну (часова еволюція даних) безперервність arxiv.org. У практиці вже з’являються нові сервіси для донавчання моделей GPT власними чи корпоративними даними після запуску. Згодом базова модель може регулярно оновлювати знання останніми публікаціями, а персональний ШІ-асистент — місяцями вивчати особливості користувача — і все це без повного перенавчання. Ідея справжнього довічного навчання поки не розв’язана, але її вважають ключем до людиноподібного інтелекту.
Нейро-символьні та гібридні методи: Цікавий шлях — поєднання нейромереж із символьним міркуванням чи явним знанням. Чиста глибока нейромережа часто пасує у строгій логіці, точних обчисленнях чи фактологічній точності. Нейро-символьні методи дають комбінований ефект: креативність “нейромереж” плюс достовірність формальних підходів. Наприклад, система LIPS (LLM-based Inequality Prover) об’єднує мовну модель для розпізнавання патернів із символьним вирішувачем для доведення математичних нерівностей microsoft.com. LLM продумує стратегію доведення, а сувору алгебру передає символьному рушію — це дає передові результати на складних математичних задачах без додаткових даних для навчання microsoft.com. Загалом набирають обертів ланцюжкові підказки, що в процесі відповіді викликають зовнішні інструменти (як-от виконання Python-коду чи запити до баз знань). Моделям майбутнього явно навчатимуть коли і як під’єднувати такі символічні інструменти. Також для навчання через формальну логіку все частіше застосовують синтетичну генерацію даних — наприклад, Microsoft українською автоматично створює нові задачі на основі мутації символьних формул і озвучує їх у природній мові через LLM microsoft.com. Всі ці зусилля ведуть до створення моделей, що інтегрують різні системи мислення: вони можуть симулювати код, маніпулювати графами знань чи застосовувати логічні обмеження просто в процесі генерації відповідей. Це здатне суттєво поліпшити послідовність та фактологію у сферах права, науки й програмування. По суті, моделі майбутнього можуть “навчитися” алгоритмам і правилам, а не лише статистичним зв’язкам — це крок до надійного ШІ-міркування.

Новітні напрями досліджень і зміна парадигми

Окрім конкретних технік і функцій, ландшафт ШІ еволюціонує у напрямах, які визначать покоління моделей після GPT-5. Ось кілька ключових трендів:

Відкриті моделі та демократизація ШІ: У минулому найпередовіші мовні моделі створювали лише кілька технологічних гігантів і тримали їх у власності. Це змінилося, коли Meta (Facebook) випустила LLaMA у 2023 році, а зараз зміни ще помітніші. Спільнота відкритого ШІ стрімко згладжує відставання від закритих моделей about.fb.com. За словами генерального директора Meta Марка Цукерберга, їхня модель LLaMA 3 (2024) вже була “конкурентоспроможною з найпросунутішими моделями”, і вони очікують, що майбутні відкриті моделі будуть лідерами за можливостями about.fb.com. У сміливому кроці Meta нещодавно зробила відкритою Llama 3.1 із 405 мільярдами параметрів – це перша справжня frontier-scale відкрита модель about.fb.com. Наслідки величезні: дослідники, стартапи і навіть ентузіасти можуть експериментувати на передовій без мільярдних бюджетів на обчислення. Ми спостерігаємо вибух інновацій, керованих спільнотою, – від чат-ботів з навчанням за інструкціями на кшталт Vicuna (який був створений на основі відкритих ваг LLaMA), до галузевих експертів, які донавчають моделі для медицини, права тощо. Великі компанії теж приєднуються до підтримки цієї екосистеми: Amazon, Databricks та інші пропонують сервіси для тонкого налаштування та розгортання власних моделей на основі LLaMA чи подібних моделей about.fb.com. Навіть OpenAI, попри свою назву, досі залишалася закритою; однак, разом із очікуваним запуском GPT-5, OpenAI планує випустити окрему відкриту модель для сприяння прозорості й дослідженням yourgpt.ai yourgpt.ai. Усі ці події вказують на майбутнє, де ШІ стане значно доступнішим. Замість того, щоб кілька корпорацій контролювали найпотужніші моделі, ми можемо отримати багату відкриту екосистему ШІ – так само, як відкритий Linux врешті-решт обігнав пропрієтарний Unix about.fb.com about.fb.com. Ця демократизація дозволяє ширшому колу голосів і ідей брати участь у розвитку ШІ, а також дає можливість організаціям налаштовувати моделі без передачі своїх даних третім особам about.fb.com about.fb.com. Підсумовуючи: наступна межа розвитку – не лише у великих моделях, а у широко розповсюджених моделях, поступі спільноти, та ШІ, з яким кожен може експериментувати для вирішення своїх завдань.
Менші, спеціалізовані моделі (не лише “більше” означає “краще”): Цікаво, що гонка за все більшими універсальними моделями супроводжується трендом до спеціалізації. Галузеві фундаментальні моделі можуть перевершувати загального призначення у своїх нішах – часто з набагато меншою кількістю параметрів. Яскравий приклад – BloombergGPT, модель на 50 мільярдів параметрів, орієнтована на фінанси. Її навчали на величезному корпусі фінансових даних (плюс частина загального тексту), і BloombergGPT значно перевершила загальні мовні моделі у фінансових завданнях “із суттєвим відривом”, водночас лишаючись конкурентною і за загальними мовними тестами arxiv.org arxiv.org. Це демонструє, що цільове навчання може привести до експертного рівня ШІ у певній сфері без потреби у гіганті на 500 мільярдів параметрів. Ймовірно, ми побачимо дедалі більше вертикальних моделей: скажімо, модель для онкології у медичних дослідженнях чи юридичну модель, що “знає напам’ять” всю судову практику. Такі моделі можуть бути меншими та ефективнішими, роблячи їх легкими для розгортання (наприклад, медична модель на 7 мільйонів параметрів може працювати локально в лікарні для захисту приватності). Власне, нині існує тренд на стискання та оптимізацію моделей, щоб вони могли працювати на периферії – наприклад, на ноутбуках чи смартфонах – а не лише у хмарі. Техніки на кшталт квантизації до 4 бітів дозволили запускати деякі моделі рівня GPT-3 навіть на споживчому “залізі”. Такий підхід “маленьке – це прекрасно” також сприяє демократизації: не всі можуть дозволити собі розгортати модель на 175 мільярдів параметрів, але добре налаштована модель на 6 мільярдів може широко використовуватися для певної задачі. Надалі ми можемо використовувати “сузір’я” спеціалізованих моделей “під капотом”, а не одну універсальну. Стратегія OpenAI навіть натякає на це: очікується екосистема GPT-5, куди можуть входити менша відкрита модель та різні донавчені варіанти yourgpt.ai yourgpt.ai. У підсумку, чекайте більшого різноманіття фундаментальних моделей – великих універсалів і менших експертів, які співпрацюють у застосуваннях, виконуючи кожен свою “найсильнішу” роль.
Нові гравці та співпраця у дослідженнях ШІ: Передова ШІ більше не є ексклюзивом кількох лабораторій Силіконової долини. Академічні інститути, неприбуткові дослідницькі колективи та нові стартапи теж задають тренди. Проєкти на кшталт EleutherAI чи консорціуму BigScience створили великі моделі (наприклад, BLOOM на 176 мільярдів параметрів) завдяки міжнародній співпраці. Компанії на кшталт Anthropic (заснована випускниками OpenAI) запропонували нові ідеї, серед яких Constitutional AI для узгодження роботи моделей з етичними принципами. Ми також бачимо взаємопроникнення між галузями: наприклад, DeepMind (тепер частина Google DeepMind) використала свій досвід у підкріпленому навчанні (AlphaGo тощо) для розвитку мовних моделей, що, за чутками, вплинуло на створення Gemini від Google. Зростає також конвергенція досліджень у мовній, візуальній та робототехнічній сферах. Лабораторії, що займаються втіленим ШІ (роботи чи агенти, які взаємодіють із реальним світом), можуть створити техніки пам’яті чи реального часу навчання, які потім будуть використані у суто мовних моделях. Ми спостерігаємо родючий період обміну – конференції і журнали сповнені робіт про підвищення ефективності, прозорість та людиноподібність моделей. Це означає, що пост-GPT-5 ландшафт формуватиметься ширшою спільнотою – не лише новою версією від OpenAI, а численними синергетичними проривами з різних куточків планети.

Соціальні, етичні та регуляторні наслідки

Зі зростанням потужності та поширеності фундаментальних моделей їхній вплив на суспільство поглиблюється – з’являються колосальні можливості, але і серйозні загрози. Дивлячись за межі GPT-5, критично важливо обмірковувати, як ми будемо інтегрувати ці моделі відповідально. Основні виклики та питання включають:

Трансформація праці та повсякденного життя: Передові ШІ-асистенти можуть підвищити продуктивність і креативність у безлічі сфер – написання коду, підготовка документів, аналіз даних, автоматизація обслуговування клієнтів, навчання учнів тощо. Це породжує оптимізм щодо економічного зростання і вирішення складних проблем, але й тривогу через можливе витіснення з робочих місць. Чимало рутинних або навіть високо-кваліфікованих завдань може бути доповнено чи автоматизовано системами наступного покоління після GPT-5. Суспільству доведеться адаптуватися: працівникам потрібно буде оновлювати навички й переходити на ролі, де важливі людський судження і “людський дотик”. Дехто навіть пропонує впроваджувати пілотні програми універсального базового доходу для підтримки людей, яких зачепить автоматизація ncsl.org. З іншого боку, ці моделі можуть стати “підсилювачем людської винахідливості”, як висловлюється OpenAI, – надаючи людям можливості, що раніше були недосяжними openai.com. Одна людина з розумним ШІ-асистентом може виконати роботу кількох людей чи виконати кардинально нові речі (наприклад, лікар, котрий за секунди порівнює тисячі досліджень для визначення найкращої терапії). Чистий вплив на суспільство залежатиме від того, як ми організуємо цей перехід: чи зуміємо забезпечити розподіл вигод та пом’якшення негативів openai.com.
Дезінформація, упередження та етичні ризики: Потужніші генеруючі моделі спрощують масову появу гіперреалістичного фейкового контенту (текст, зображення, відео, навіть голоси). Це підвищує загрози дезінформації та шахрайства. Наприклад, майбутній мультимодальний GPT може створити достовірне відео зі світовим лідером, який “говорить” те, чого він не казав – це справжній кошмар для довіри до інформації. Доводиться розробляти і технічні, і політичні підходи: вчені працюють над водяними знаками для штучного контенту чи детекторами (більш того, у деяких регіонах вже планують обов’язково маркувати ШІ-контент законом ncsl.org). Упередженість – ще одна добре відома проблема: якщо моделі навчаються на інтернет-даних, вони можуть відтворювати суспільні стереотипи й упередження. Зі вростанням таких моделей у прийняття рішень (найм, кредитування, поліція і т.д.) етичні наслідки упереджених відповідей стають критичними. Послідовна робота над справедливістю ШІ і зменшенням уперед-жень буде життєвою необхідністю. Серед підходів – кураторство тренувальних даних, упереджені тести, донавчання з інструкціями, які прямо закликають уникати ворожості й дискримінації. Компанії також досліджують прозорість: зробити рішення моделі більш пояснюваними. До епохи GPT-6 чи -7, імовірно, з’являться стандарти аудиту упереджень і розкриття обмежень моделей. Важливо, що нові моделі будуть узгоджені не лише для корисності, а й для дотримання людських цінностей і норм безпеки. Підходи на кшталт “Constitutional AI” від Anthropic (коли ШІ навчається дотримуватися етичних принципів, не маючи людського прикладу для кожного випадку) можуть стати стандартом, що дозволить отримати моделі нешкідливі й чесні за задумом anthropic.com.
Регуляторна відповідь та управління: Стрімкий прогрес у фундаментальних моделях став предметом жвавої дискусії серед політиків. Держави намагаються забезпечити безпеку й відповідальність ШІ, не задушивши при цьому інновацій. Європейський Союз задає тон із ЄС Законом про ШІ, що у 2024 році ввів нові правила саме для фундаментальних моделей. Акт класифікує великі універсальні ШІ (тепер – GPAI models) і вимагає прозорості тренувальних даних, оцінки ризиків, обмеження шкідливих висновків ibanet.org ibanet.org. Закон навіть відрізняє “системно значущі” моделі – дуже великі із широким впливом, які потрапляють під суворіший нагляд (подібно до того, як великі банки регулюються суворіше) ibanet.org. У США та світі активно обговорюють аудит моделей ШІ, ліцензування навчання надпотужних моделей і відповідальність за шкоду, заподіяну ШІ. Знаковою подією став відкритий лист 2023 року, підписаний багатьма техно-лідерами, із закликом на пів року призупинити навчання будь-якого ШІ потужнішого за GPT-4, щоб політика встигла адаптуватися ncsl.org. Добровільної паузи не відбулося, але цей заклик підкреслив загальне занепокоєння навіть серед розробників щодо неконтрольованого розвитку ШІ. Відтоді з’явилися такі ініціативи, як Frontier Model Forum (альянс провідних розробників ШІ з метою безпечного розвитку) та державні консультативні ради. Законодавці стають конкретними: у Каліфорнії розглядається законопроєкт (“Safe and Secure Innovation for Frontier AI Models Act”), який передбачає обов’язковий “kill-switch” (можливість негайно зупинити модель у разі небезпеки) і вимогу надавати докладний план безпеки ще до початку навчання ncsl.org. Тривають глобальні обговорення на майданчиках ООН і G7 щодо координації стандартів ШІ. Імовірно, коли з’являться моделі після GPT-5, діятиме куди розвиненіша політика щодо ШІ: вимоги до документації процесу створення моделей, тестування на екстремізм чи упередженість, можливо – навіть сертифікація моделей, які відповідають критеріям безпеки. Загальний виклик – балансувати інновації та захист. Завдяки виваженому регулюванню суспільство може отримати переваги потужного ШІ, мінімізувавши ризики дезінформації, зламу приватності або втечі автономних систем з-під контролю.
Безпека й загрози зловживання: Зі зростанням можливостей моделей ШІ ними можуть скористатися зловмисники – для кібератак (написання складного шкідливого коду, фішингу) або навіть для військових чи біотехнологічних загроз. Це вже питання національної безпеки. Держави починають сприймати передовий ШІ як технологію подвійного призначення. Наприклад, запровадження експортного контролю на найпотужніші чипи (які потрібні для навчання моделей) є засобом, щоб не дати певним країнам перевагу у напряму frontier AI. Можливо, ми побачимо угоди на кшталт обмежень на озброєння: наприклад, відкритий обмін знаннями щодо безпеки, але обмежене поширення досліджень екстремальних можливостей. Ще одна важлива проблема – приватність: моделі, натреновані на даних з Інтернету, можуть ненавмисно зберігати приватну інформацію, а їхня здатність до “людиноподібного” тексту може спонукати людей відкривати їм чутливі дані. Потрібні жорсткі правила захисту даних і можливо нові підходи (наприклад, тренування на синтетичних даних або навчання з захистом приватності). У підсумку, суспільство повинне бути наперед спроможним передбачати зловживання і зміцнювати захист (від водяних знаків на ШІ-контенті до керівних принципів для ШІ у критичній інфраструктурі).

Загалом, соціальні наслідки фундаментальних моделей поза межами GPT-5 – грандіозні. Щоб повністю розкрити їхній позитивний потенціал, нам доведеться розв’язувати питання довіри, прозорості і безпеки. Добра новина – ці дискусії серед етиків, технологів і політиків вже активно тривають, паралельно з технічним розвитком.

Спекулятивні бачення: До АГІ і далі

Нарешті, дивлячись ще далі в майбутнє, багато хто замислюється, як ці тренди можуть зрештою призвести до АГІ — штучного загального інтелекту, який зазвичай визначають як ШІ, що дорівнює або перевершує рівень людських когнітивних здібностей у широкому спектрі завдань. Хоча АГІ поки що залишається спекулятивною концепцією, постійний стрибок у можливостях фундаментальних моделей зробив цю дискусію більш конкретною. Тут ми розглянемо кілька візіонерських ідей про те, яким може бути світ з АГІ після GPT-5, виходячи з нинішніх тенденцій:

АГІ як колективний інтелект: Одна з нових візій полягає в тому, що АГІ може бути не єдиним монолітним надінтелектом, а колективом спеціалізованих моделей і інструментів, що працюють разом. Ми вже бачимо натяки на це: моделі епохи GPT-5 можуть створювати екосистеми “суперагентів” — один ШІ розбиває складну проблему на частини і делегує виконання експертним субагентам (один для програмування, один для досліджень тощо) seniorexecutive.com. Якщо екстраполювати, АГІ може функціонувати як ретельно скоординований комітет ШІ, кожен з яких має людський рівень здібностей у своїй області, а координується метамоделлю. Така система може досягти загального інтелекту через агрегацію — ціле буде більшим за суму частин. Ця ідея перегукується з архітектурою mixture-of-experts у ширшому сенсі і відображає те, як людські організації вирішують проблеми спільною роботою. Вона також відповідає концепції AI-сервісів, доступних через API: майбутнє АГІ може виглядати не як одна програма, а як мережева, схожа на інтернет, система багатьох моделей і баз даних, що динамічно співпрацюють для відповіді на будь-яке питання чи виконання будь-якого завдання. Цю концепцію “суспільства розуму” (що вперше запропонував піонер ШІ Марвін Мінскі) можуть втілити фундаментальні моделі, які відзначаються кооперацією й умінням працювати з інструментами.
Безперервні цикли самовдосконалення: Справді загальний ШІ, ймовірно, зможе навчатися автономно та вдосконалювати себе. Перші ознаки цього ми бачимо в проєктах, де один ШІ оптимізує іншого — наприклад, одна модель генерує навчальні дані чи зворотний зв’язок для іншої. Інженери OpenAI вже міркують про “рекурсивне самовдосконалення”, коли ШІ стають досить розвинутими. Спекулятивний сценарій — це коли ШІ може переписувати свій власний код або проектувати більш ефективні нейронні мережі, створюючи позитивний цикл нарощування інтелекту. Сучасні моделі ще не переписують своє джерело, але вже вміють писати нові програми. АГІ може скористатися цією можливістю для симуляції тисяч експериментів над своїми варіаціями та відбору найкращих — і це буде набагато швидше, ніж робота людських інженерів. Це породжує глибокі питання (включаючи класичну дискусію про “AI takeoff”), і саме тому навіть компанії, які змагаються у створенні потужного ШІ, говорять про наближення до АГІ з обережністю openai.com openai.com. Проте ідея ШІ, який вчиться вчитися краще — це логічне продовження сучасних трендів метанавчання й автоматизованого машинного навчання. До часу, коли ми будемо “після GPT-5”, цілком ймовірно, що вже з’являться ранні форми самооптимізуючихся ШІ — можливо, обмежених безпечними сферами — які прокладуть шлях до систем, що вдосконалюються з мінімальним людським втручанням.
Інтеграція ШІ з фізичним світом: До сьогодні фундаментальні моделі переважно існують у цифровій сфері тексту та зображень. Візія АГІ передбачає “приземлення” цих моделей у фізичний світ за допомогою робототехніки або Інтернету речей (IoT). ШІ, який може бачити через камери, керувати актуаторами й експериментувати в реальних середовищах, матиме той рівень утіленого розуміння, що й люди. Дехто з експертів вважає, що тілесність — ключ до загального інтелекту: навчання через дію, здобуття здорового глузду через фізичну взаємодію. У нас вже є ранні мультимодальні агенти (наприклад, DeepMind Gato, якого у 2022 році навчили грати у відеоігри та керувати роботизованою рукою). Передовиця тут рухає ідею ще далі: уявіть ШІ, що читає про приготування, дивиться кулінарні відео (зір), спілкується з кухарями (мова) і може реально керувати руками роботизованого кухаря (дія) — навчаючись і вдосконалюючи свої вміння через спроби і помилки. Такий агент поєднає зір, мову, аудіо (сичання тощо) і моторний контроль — це зовсім інше, ніж чат-бот, і значно ближче до загального інтелекту. Хоча це залишається за межами можливостей GPT-5 у найближчій перспективі, дослідження рухаються саме в цьому напрямі. Такі компанії, як Tesla, працюють над людиноподібними роботами, а OpenAI має власний відділ робототехніки. Цілком можливо, що АГІ майбутнього буде так само роботом, як і чат-ботом — або як мінімум матиме актуатори для прямого впливу на світ. Це відкриє нові горизонти у виробництві, медицині (роботизовані асистенти) і щоденному житті (справді розумні домашні системи), але також поставить нові питання безпеки.
Співпраця людини й ШІ та підсилення когнітивних можливостей: Замість розвитку ШІ у відриві від людини, переконлива перспектива — це як ШІ може підсилити людський інтелект. У світі після GPT-5 у кожного з нас може бути повністю персоналізований AI-помічник, який інтимно знає наші цілі, сильні й слабкі сторони. Такі помічники можуть допомагати у вивченні нових навичок (роль тьютора/коуча), генерувати ідеї, брати на себе рутинну роботу чи бути креативним партнером. Деякі технологи говорять про “ІА” (інтелектуальне підсилення) як про паралельну ціль до ШІ. Наприклад, медичний асистент рівня АГІ може дозволити лікарю ставити діагнози з надлюдською точністю, поєднуючи досвід лікаря з миттєвим аналізом усіх медичних журналів і записів про пацієнтів. В освіті репетитор на основі загального ШІ міг би адаптуватися до будь-якого стилю навчання учня і надавати персоналізовану програму в масштабах, які раніше були неможливі, потенційно демократизуючи освіту найвищої якості у всьому світі. Є й спекуляції щодо прямішої інтеграції — інтерфейсів мозок-комп’ютер, які могли би дозволити системам ШІ взаємодіяти з нейропроцесами людини (хоча це поки що суто теорія і містить багато етичних нюансів). У будь-якому разі головна надія — щоб АГІ розширював наші можливості й працював з нами, а не як відчужений суперрозум, протиставлений людству. Саме тому життєво важливо добитися тісного узгодження цілей ШІ із людськими цінностями — теми, які викликають гарячі наукові й етичні дискусії.
Суперінтелект і невідоме: Деякі футурологи розглядають АГІ як переддень АСІ (штучного суперінтелекту) — ШІ, який не лише дорівнює, а й далеко перевершує людський інтелект. Передбачення щодо коли (або навіть чи станеться це взагалі) різняться від десятиліть до кількох років — це крайня межа спекуляцій. Якщо ШІ зможе прискорити наукові відкриття (як моделі на зразок GPT уже починають це робити в таких галузях, як згортання білків чи математика), ми можемо увійти в період надзвичайно стрімкого розвитку. Саме сценарій “вибуху інтелекту” є причиною, чому Ілон Маск та покійний Стівен Хокінг застерігали щодо ШІ. Позиція OpenAI, як її формулює Альтман, полягає в тому, що суперінтелект справді може бути на обрії, і суспільство має готуватися й запроваджувати захисні механізми techcrunch.com openai.com. Наступна межа тому включає не лише технологічні, а й філософські виклики: гарантовано забезпечити, щоб АСІ, якщо вона з’явиться, мала цілі, сумісні з процвітанням людства, а також існували ефективні механізми контролю. Такі поняття, як міжнародне управління АГІ, а навіть спеціальні угоди, можуть з наукової фантастики перейнятися в реальність. Водночас багато експертів з ШІ виявляють обережність — попри швидкий прогрес, ми можемо стикнутися з фундаментальними обмеженнями або потребою у зовсім нових підходах. Деякі порівнюють наші нинішні моделі з першими спробами літати: GPT-4/5 — це як літаки братів Райт — видатний старт, але ще дуже далеко до Boeing 747, для якого знадобилися десятиріччя інженерних зусиль. У цій аналогії справжній АГІ, можливо, потребує теоретичних проривів (можливо, нових алгоритмів, а чи навіть нової апаратної архітектури — квантових комп’ютерів чи нейроморфних чипів, натхненних будовою мозку). Ми не повинні думати, ніби просто масштабування трансформерів веде прямою дорогою до АГІ. І все ж кожна нова модель просуває нас уперед у розумінні інтелекту — і, можливо, у створенні його в машині.

Висновок
Горизонт за межами GPT-5 водночас захоплюючий і тривожний. Технологічно ми очікуємо, що ШІ-моделі матимуть глибше розуміння, більше модальностей, більшу (і довшу) пам’ять та більше автономії у навчанні й діях. Новітні методи навчання й активна відкрита дослідницька спільнота прискорюють цей розвиток у безпрецедентному темпі. Водночас зростання потужності фундаментальних моделей змушує нас замислюватися над складними соціальними питаннями — як отримати з них користь і запобігати зловживанням, як гармонійно й справедливо впровадити їх у життя і зрештою — як співіснувати з інтелектами, які, можливо, колись зрівняються чи навіть перевищать наш власний.

У цьому майбутньому постійною темою є співпраця: співпраця між людиною і ШІ (щоб максимально використати переваги обох сторін), між різними системами ШІ (спеціалісти, що працюють разом, як у mixture-of-experts чи агентах з інструментами), і надзвичайно важливо — між усіма учасниками суспільства. Держави, технологічні компанії, науковці та громадяни мають діяти спільно. Межі розвитку ШІ — це не лише технічна галузь, а й соціальна — ми всі колективно навчаємо ці моделі тому, що для нас цінне, через свій зворотний зв’язок і вказівки. Якщо це зробити правильно, наступні покоління фундаментальних моделей можуть стати потужними інструментами прогресу: допомагаючи знаходити ліки, демократизувати знання, боротися з кліматичними викликами й підсилювати людську креативність у способах, які ми ще навіть не уявляємо.

Стоячи сьогодні на порозі епохи GPT-5, ясно: ми поступово наближаємося до давньої мрії (чи страху) про АГІ. Чи прийде АГІ за десятиліття, чи залишиться невловимим — шлях до нього вже змінює світ. Наступна межа стане випробуванням для нашої винахідливості не лише у створенні розумних машин, а й у здатності з мудрістю й далекоглядністю гарантувати, що ці машини дійсно служитимуть людству. Виходячи за межі GPT-5, важливе питання — не лише що зможуть фундаментальні моделі, а й ким ми хочемо стати у співпраці з ними. Наступний розділ історії ШІ писатимемо всі ми — і це обіцяє бути одним з найважливіших і найцікавіших сюжетів нашого часу.

Джерела:

Altman, S. (2025). Експерти з ШІ прогнозують, як GPT-5 змінить наше робоче життя. SeniorExecutive Media – Відзначаються очікувані багатомодальність, покращення пам’яті та агентності у GPT-5 seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). Використання суміші експертів у архітектурах LLM. Технічний блог NVIDIA – Розкривається використання MoE у GPT-4 та підвищення ефективності для масштабування моделей developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
Microsoft Research (2024). Нові методи підсилюють міркування у малих та великих мовних моделях – Описується Logic-RL та нейро-символічні методи, які покращують здатність до логічних висновків microsoft.com microsoft.com.
Anthropic (2023). Запровадження контекстних вікон на 100K – Демонстрація контексту з 100 тисяч токенів (пам’ять на 75 тисяч слів) у моделі Claude та його переваги для довгих документів anthropic.com anthropic.com.
YourGPT.ai (2025). GPT-5: усе, що потрібно знати – Узагальнено очікувані функції GPT-5, такі як контекст на 1 млн+ токенів, робота з аудіо, стійка пам’ять для персоналізації yourgpt.ai yourgpt.ai.
Цукерберг, М. (2024). Відкрите програмне забезпечення ШІ – шлях уперед. Meta Newsroom – Анонс Llama 3.1 (405B) та твердження, що відкриті моделі швидко наздоганяють і можуть невдовзі стати лідерами передової about.fb.com about.fb.com.
Wu, S. та ін. (2023). BloombergGPT: мовна модель для фінансів. arXiv preprint – Модель з 50 млрд параметрами перевершує загальні LLM у фінансових задачах, не втрачаючи універсальних здібностей arxiv.org.
Genna, I. (2024). Регулювання базових моделей у AI Act ЄС. International Bar Association – Пояснюється, як акт ЄС щодо ШІ регулює “загального призначення” мовні моделі й накладає обов’язки прозорості та мінімізації ризиків ibanet.org ibanet.org.
NCSL (2024). Законодавча ініціатива щодо ШІ 2024 – Вказано резолюцію із закликом до мораторію на навчання моделей потужніших за GPT-4 на 6 місяців для розробки систем управління ncsl.org, та каліфорнійського законопроєкту, який вимагає від розробників передових моделей впровадження механізму аварійного відключення задля безпеки ncsl.org.
OpenAI (2023). Планування для AGI та за його межами – Викладає бачення OpenAI щодо безпечного шляху до надінтелекту (AGI) та наголошує на важливості широкого розподілу користі і обережного впровадження все потужніших ШІ openai.com openai.com.