Onstran GPT-5: Naslednja meja temeljnih modelov

Temeljni modeli, kot je OpenAI-jev GPT-4, so že spremenili naš način pisanja, programiranja in komuniciranja. Medtem ko AI skupnost pričakuje GPT-5, so pričakovanja veliko večja od zgolj skromne nadgradnje – mnogi napovedujejo premik v paradigmi našega sodelovanja z inteligentnimi stroji seniorexecutive.com. V tem poročilu raziskujemo, kaj leži onkraj GPT-5, pri čemer preučujemo nova odkritja na področju zmogljivosti AI modelov, strategij treniranja, raziskovalnih smernic in širših družbenih sprememb. Vsako poglavje osvetljuje naslednjo mejo temeljnih modelov: od tehničnih prebojev (razmišljanje, večmodalnost, spomin, ipd.) do novih pristopov treniranja, demokratizacije odprtokodne programske opreme, etičnih/regulativnih izzivov in celo špekulativnih vizij AGI (umetne splošne inteligence). Cilj je ponuditi dostopen, a pronicljiv vpogled za vse, ki jih zanima, kam se AI razvija.

Pričakovani tehnološki napredki onkraj GPT-5

Izvršni direktor OpenAI Sam Altman je namignil, da bo GPT-5 prinesel pomembne nadgradnje – vključno z večmodalnim razumevanjem, trajnim spominom, bolj “agenskim” vedenjem in izboljšanim sklepanjem seniorexecutive.com. Če pogledamo še dlje naprej, lahko pričakujemo, da bodo temeljni modeli napredovali na več področjih:

Boljše sklepanje & reševanje problemov: Prihodnji modeli bodo boljši pri logičnem sklepanju, kompleksnem načrtovanju in sledenju večstopenjskim navodilom brez izgube rdeče niti. To pomeni manj nesmiselnih odgovorov in bolj zanesljive, na dejstvih temelječe odzive. Izboljšano sklepanje je postalo osrednja raziskovalna tema; Microsoftovi raziskovalci so denimo s pomočjo novih tehnik (kot so Monte Carlo iskanje po drevesu in okrepljeno učenje za logiko) dramatično izboljšali reševanje matematičnih problemov pri manjših modelih microsoft.com. Nasploh naj bi modeli naslednje generacije manj halucinirali in reševali zahtevnejše naloge z bolj strukturiranim, korak-po-koraku razmišljanjem yourgpt.ai.
Naravna večmodalnost: Medtem ko je GPT-4 uvedel vnos slik, je naslednja meja res večmodalni AI, ki tekoče obravnava besedilo, slike, zvok, video in še več. Tudi GPT-5 naj bi v izvirni obliki podprl avdio (glas) poleg besedil in slik yourgpt.ai. Kasneje bodo modeli brezhibno povezovali več modalnosti – npr. analizirali grafikon, se pogovarjali o njem in ustvarili zvočno povzeto predstavitev v enem koraku. Googlov Gemini AI je zgodnji primer: njegova najnovejša različica sprejema slike, video in zvok ter lahko celo ustvari izhod, kot so generirane slike ali govorni odgovori blog.google. Skratka, AI prihodnosti bo videl, slišal in govoril, kar omogoča veliko bolj naravno interakcijo (predstavljajte si glasovne asistente, ki res razumejo, kaj vidijo, ali AI, ki ureja video tako, da razume vsebino).
Razširjen spomin & kontekst: Današnji modeli imajo omejen spomin na konverzacijo ali dokument, prihodnji pa bodo zmogli zapomniti si mnogo več. Špekulira se, da bo GPT-5 obvladal preko 1 milijon tokenov konteksta yourgpt.ai yourgpt.ai – skratka, hkrati bo lahko “zapomnil” cele knjige ali večdnevne pogovore. Že trenutni sistemi premikajo ta mejnik: model Anthropic Claude ima okno s 100.000 tokeni (približno 75.000 besed), kar mu omogoča vnos stotin strani in priklic podrobnosti po več urah anthropic.com anthropic.com. Ta razširjen kontekst skupaj s pravim trajnim spominom prek sej omogoča AI, ki si »zapomni« vas. Predstavljajte si AI asistenta, ki si zapomni vaše preference, pretekle pogovore ali osebne zapiske brez ponavljanja – to je prav ta funkcionalnost, h kateri stremijo snovalci GPT-5 seniorexecutive.com. Tak dolgoročni spomin naredi interakcije bolj koherentne in personalizirane.
Učenje in prilagajanje v realnem času: Temeljni modeli prihodnosti morda ne bodo več statični po treniranju; namesto tega se bodo prilagajali v realnem času. Današnji modeli so “zamrznjeni” ob izidu, a raziskovalci proučujejo kontinuirano učenje, da bi AI sistemi lahko posodabljali svoje zmožnosti z novimi podatki ali povratnimi informacijami uporabnika takoj. Vizija je AI, ki se iz vsake interakcije nekaj nauči in se nenehno izboljšuje (znotraj varnih meja), ne da bi bilo treba čakati na novo veliko treniranje. To pomeni premik »od togih, vnaprej definiranih shem k bolj dinamičnim, avtomatiziranim in prožnim implementacijam«, saj modeli vključujejo najaktualnejše podatke in kontekst že med delovanjem dataversity.net. V praksi bi post-GPT-5 AI lahko takoj usvojil nov sleng, sproti posodobil znanje, ko izidejo novi znanstveni članki ali novice, in prilagodil slog posameznemu uporabniku brez obsežnega reprogramiranja. Doseči to brez “katastrofalnega pozabljanja” (izguba starega znanja) je še raziskovalni izziv arxiv.org, vendar napredek vztrajno sledi.
Personalizacija & agentsko vedenje: Z boljšim spominom in sprotnim učenjem prihaja personalizacija. Temeljni modeli bodo prilagojeni potrebam in željam posameznika. OpenAI načrtuje, da bo GPT-5 »pomnil uporabnike in seje – kar bo odprlo novo raven personalizacije v delovnih tokovih« yourgpt.ai. Vaš AI asistent za pisanje lahko posnema vaš ton, kopilot za programiranje se prilagodi vašemu slogu kode, pogovorni robot za podporo strankam pa si bo hipoma zapomnil zgodovino posamezne stranke. Vzporedno postajajo modeli vedno bolj agenski – ne le odgovarjajo na vprašanja, ampak po navodilih tudi samodejno ukrepajo. Za GPT-5 pravijo, da se razvija v smeri “avtonomnega agensa, ki načrtuje in izvaja” naloge seniorexecutive.com. To pomeni, da AI samodejno delegira podnaloge specializiranim orodjem ali API-jem. Napreden model lahko denimo načrtuje potovanje in potem celo rezervira letalske vozovnice in hotele prek spletnih orodij, vse na podlagi visokorazrednega uporabniškega ukaza seniorexecutive.com seniorexecutive.com. Ta proaktivni AI, ki zna uporabljati orodja, pomeni prelomnico glede na včerajšnje reaktivne chatbot-e in se razvija v sodelovalnega digitalnega asistenta oziroma kopilota za realne naloge.

Trendovi v pristopih treniranja

Za dosego teh napredkov ni dovolj le več podatkov ali parametrov, temveč nove strategije treniranja in arhitekture. Raziskovalci in inženirji raziskujejo več obetavnih pristopov onkraj standardnega recepta »predtreniraj ogromen Transformer na ogromnih količinah besedila«:

Arhitekture Mešanice-strokovnjakov (Mixture-of-Experts, MoE): Eden od učinkovitih načinov za skaliranje modelov je raba mešanice-strokovnjakov, kjer se številni podsistemi (“strokovnjaki”) specializirajo za različne vhode. Namesto enega samega omrežja MoE model vsak zahtevek usmeri le k nekaj ustreznim strokovnjakom. Ta tehnika omogoča ogromno zmogljivost modela brez sorazmernega povečevanja stroškov računalništva – deluje bolj “redko”. Poročajo, da so MoE plasti že uporabljene znotraj GPT-4 in drugih naprednih sistemov developer.nvidia.com. Tudi odprtokodna skupnost sprejema MoE; na primer model Mistral Mix-8B uporablja osem strokovnjakov v osnovnem modelu s 7 milijardami parametrov developer.nvidia.com. Privlačnost je jasna: MoE lahko močno poveča število parametrov modela in kapaciteto brez ogromnega povečanja stroškov na poizvedbo. Na primer, ena analiza NVIDIA kaže, da bi MoE model s 46 milijardami parametrov dejansko aktiviral le ~12 milijard na token, kar pomeni velike prihranke glede na ekvivalentno »gost model« developer.nvidia.com. Takšna flop-učinkovitost pomeni, da lahko ob danem proračunu MoE modeli trenirajo na več podatkih ali dosegajo boljše rezultate developer.nvidia.com. Ker treniranje gromozanskih modelov (npr. Metin LLaMA 2 s 70 milijardami parametrov, ki je zahteval ocenjeno 3,3 milijona GPU ur za predtreniranje developer.nvidia.com) postaja skrajno drago, pričakujte razmah MoE zasnov za GPT-5++ in kasneje. Obljubljajo večjo pamet po nižji ceni.
Okrepljeno učenje in učenje s povratnimi informacijami: Drug trend je vpeljava okrepljenega učenja (RL) za fino nastavitev modelov, posebej za njihovo uskladitev s človeškimi preferencami ali logičnimi cilji. OpenAI je to populariziral z RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) v “instruct” modelih, kot je ChatGPT. V prihodnosti bomo RL videli še veliko bolj ustvarjalno uporabljen. Na primer, modeli se učijo reševanja problemov s poskušanjem in napakami: Microsoftov projekt Logic-RL je nagrajeval model le, če sta bila tako sklepanje kot končni odgovor pravilna pri logičnih nalogah, kar ga je prisililo v doslednost microsoft.com. Ta način je več kot podvojil natančnost na določenih matematičnih testih za 7B model microsoft.com. Okrepljeno učenje lahko spodbuja tudi uporabo orodij – npr. AI agent se uči, katere zaporedne akcije (API klici, izvedba kode) zagotavljajo najboljši rezultat naloge. Pričakujemo, da bodo temeljni modeli nove generacije trenirani z mešanico nadzorovanega učenja, povratnih zank s človekom in RL v simuliranih okoljih, za boljše odločanje. Skratka, modeli onkraj GPT-5 ne bodo več le napovedovali jezika, ampak tudi izkušali in se prilagajali prek povratnih informacij, podobno kot se učimo z delom.
Kontinuirano in vseživljenjsko učenje: Klasično treniranje modela je enkratno: potem, ko model predela ogromen statičen nabor podatkov, so uteži zamrznjene. Toda resnični svet se nenehno spreminja; zato je ena velikih mej razvijanje modelov, ki lahko neprekinjeno učijo brez pozabljanja starega znanja. Raziskovalci se zdaj posvečajo »CL za LLM« (Continual Learning for Large Language Models) arxiv.org. Izziv je preprečiti katastrofalno pozabljanje, ko učenje novih nalog ali podatkov spodkoplje prejšnje spretnosti arxiv.org. Predlogi rešitev so: domena-specifično postopno treniranje (obnovitev modela s svežimi podatki periodično), adapter moduli, ki jih vklapljamo za nove domene, in ponavljanje z vajami spomina za ohranjanje temeljnega znanja. Pregledna literatura predlaga razdelitev kontinuiranega učenja na vertikalno (od splošnega k specializiranemu) in horizontalno (časovno razvijajoči se podatki) arxiv.org. V praksi že vidimo prve korake – npr. storitve za prilagajanje GPT-slog modelov s podatki uporabnika ali podjetja po implementaciji. V prihodnosti bi lahko temeljni model redno posodabljal znanje z novo objavljenimi raziskavami ali bi osebni AI asistent izpopolnjeval razumevanje uporabnika več mesecev, brez ponovnega treniranja od začetka. Sposobnost pravega vseživljenjskega učenja je še nerazrešen raziskovalni problem, a se smatra za ključno pri doseganju človeški inteligenci podobnega AI.
Neuralno-simbolni in hibridni pristopi: Privlačna smer je združevanje nevronskih omrežij s simbolnim sklepanjem oziroma eksplicitnim znanjem. Čista globoka učenja včasih težko obvladajo strogo logiko, aritmetično natančnost ali doslednost dejstev. Neuralno-simbolni pristopi združujejo najboljše iz obeh svetov: ustvarjalnost nevronskih mrež in zanesljivost formalnih metod. Sistem LIPS (LLM-based Inequality Prover) denimo poveže prepoznavanje vzorcev LLM z reševalnikom simbolne matematike, da dokazuje matematične neenačbe microsoft.com. LLM pokriva fleksibilne korake (npr. kako pristopiti k dokazu), medtem ko simbolni pogon izvede natančno algebro – skupaj pa dosegajo vrhunske rezultate na težkih matematičnih problemih brez dodatnih učnih podatkov microsoft.com. Širše opazimo zaporedno sklepanja (chain-of-thought prompting), kjer model med odgovorom vključi zunanja orodja (izvedbo Python kode ali poizvedbo v bazo podatkov). Prihodnje treniranje bo modele morda izrecno učilo kdaj in kako uporabiti simbolna orodja. Poleg tega se za treniranje uporablja sintetično ustvarjanje podatkov formalno-logično: “neuro-symbolic data generation” okvir v Microsoftu je samodejno ustvaril matematične probleme z mutiranjem simbolnih formul in s preoblikovanjem v naraven jezik s strani LLM microsoft.com. Vsi ti napori vodijo do temeljnih modelov, ki integrirajo sklepalne paradigme: interno znajo simulirati kodo, manipulirati z grafi znanja ali uveljavljati logične omejitve med generiranjem odgovorov. To lahko temeljito izboljša konsistentnost in točnost v domenskih znanostih, pravu ali programiranju. Skratka, modeli prihodnosti bodo osvojili algoritme in pravila, ne le statističnih povezav – korak bližje robustnemu AI sklepanju.

Nove raziskovalne smernice in paradigmatski premiki

Poleg posameznih tehnik ali funkcionalnosti se celotna pokrajina AI hitro spreminja na načine, ki bodo sooblikovali modele po GPT-5. Več ključnih trendov izstopa:

Odprtokodni modeli in demokratizacija umetne inteligence: V preteklosti so najnaprednejše jezikovne modele razvijali le peščica tehnoloških velikanov, ki so jih obdržali kot lastniške. To se je spremenilo, ko je Meta (Facebook) leta 2023 izdala LLaMA, sedaj pa še toliko bolj. Skupnost odprtokodne umetne inteligence hitro zmanjšuje zaostanek za zaprtimi modeli about.fb.com. Po besedah generalnega direktorja Meta Marka Zuckerberga je bil njihov model LLaMA 3 (2024) že “konkurenčen najnaprednejšim modelom”, v prihodnosti pa pričakujejo, da bodo odprti modeli po svojih zmožnostih celo vodilni about.fb.com. V drzni potezi je Meta pred kratkim odprla kodo modela Llama 3.1 s 405 milijardami parametrov – prvi resnično frontier-scale odprti model about.fb.com. Posledice so velike: raziskovalci, startupi in celo ljubiteljski navdušenci lahko eksperimentirajo na samem robu zmogljivosti, brez milijardnih proračunov za računalniške vire. Priča smo eksploziji inovacij, ki jih vodi skupnost – od chatbotov, usmerjenih na navodila, kot je Vicuna (zgrajena na odprtih LLaMA utežeh), do strokovnjakov, ki za določena področja prilagajajo modele za medicino, pravo in drugo. Pomembna podjetja prav tako združujejo moči za podporo temu ekosistemu: Amazon, Databricks in drugi ponujajo storitve, ki uporabnikom pomagajo prilagoditi in nameščati lastne modele na podlagi LLaMA in podobnih osnov about.fb.com. Tudi OpenAI, kljub svojemu imenu, doslej ni bil odprtokoden; pomembno pa je, da ob pričakovani predstavitvi GPT-5 načrtuje izid posebnega odprtokodnega modela za spodbujanje transparentnosti in raziskovanja yourgpt.ai yourgpt.ai. Vsi ti premiki nakazujejo na prihodnost, v kateri bo umetna inteligenca mnogo bolj dostopna. Namesto da bi peščica korporacij nadzorovala najmočnejše modele, bi lahko imeli bogat odprt ekosistem umetne inteligence – tako kot je odprtokodni Linux sčasoma presegel lastniški Unix about.fb.com about.fb.com. Ta demokratizacija zagotavlja, da k razvoju umetne inteligence prispevajo številni glasovi in ideje ter da lahko organizacije modele prilagodijo ne da bi morale dati svoje podatke tretjim osebam about.fb.com about.fb.com. Skratka, naslednja prelomnica ni zgolj v večjih modelih – gre za široko deljene modele, napredek pod okriljem skupnosti in umetno inteligenco, s katero lahko kdor koli eksperimentira za reševanje izzivov.
Manjši, specializirani modeli (ni vse v velikosti): Zanimivo je, da trend vse večjih splošnih modelov spremlja tudi usmeritev k specializaciji. Models, prilagojeni posameznim področjem, lahko v svojem segmentu presegajo splošne modele – pogosto z veliko manj parametri. Odličen primer je BloombergGPT, 50-milijardni model, ustvarjen posebej za finance. Usposobljen na obsežnem finančnem korpusu (in nekaj splošnega besedila), je BloombergGPT pri finančnih nalogah znatno premagal splošne velike jezikovne modele “za pomembne razlike”, hkrati pa obdržal konkurenčnost na splošnih jezikovnih testih arxiv.org arxiv.org. To dokazuje, da lahko ciljna izobrazba modelov prinese strokovno umetno inteligenco na določenem področju brez hišnih “pošasti” s 500 milijardami parametrov. Pričakovati gre več vertikalnih modelov: na primer specifičen model za onkologijo v medicinskih raziskavah ali model za pravo, ki “pozna” vsa pravna precedensa na pamet. Taki modeli so lahko manjši in bolj učinkoviti, zato jih je lažje uporabljati (npr. 7-milijardni medicinski model bi lahko deloval lokalno v bolnišnici zaradi varstva zasebnosti). Pravzaprav se širi gibanje za stiskanje in optimizacijo modelov, tako da lahko tečejo na robu – na prenosnikih ali pametnih telefonih – in ne le v oblaku. Tehnike kot je kvantizacija na 4-bite omogočajo, da nekateri modeli razreda GPT-3 tečejo na potrošniški opremi. Ta pristop “majhno je lepo” spodbuja tudi demokratizacijo: vsi si ne morejo privoščiti gostovanja 175-milijardnega modela, toda kakovosten 6-milijardni model, fino uglašen za določeno nalogo, je lahko široko uporabljen. V prihodnje bomo morda v ozadju uporabljali konstelacijo specializiranih modelov, namesto da bi imeli en sam “vsemogočen” model. Tudi strategija OpenAI namiguje v to smer, saj omenjajo ekosistem GPT-5, ki bi lahko vseboval manjši odprti model in razne fino uglašene različice yourgpt.ai yourgpt.ai. Skratka, pričakovati gre bogatejšo raznolikost osnovnih modelov – velike splošnjake in manjše strokovnjake – ki bodo sodelovali v aplikacijah, vsak s področja, kjer je najboljši.
Novi igralci in sodelovanje v AI raziskavah: Razvoj umetne inteligence ni več izključno v rokah peščice laboratorijev v Silicijevi dolini. Akademske ustanove, neprofitne raziskovalne skupine in novi startupi prav tako postavljajo meje. Projekti kot sta EleutherAI in konzorcij BigScience so prek mednarodnega sodelovanja ustvarili velike modele (npr. 176-milijardni BLOOM). Podjetja kot Anthropic (ustanovljeno s strani bivših članov OpenAI) so uvedla inovacije kot je Constitutional AI za usklajevanje modelov z etičnimi načeli. Opaziti je tudi mešanje področij: na primer DeepMind (sedaj del Google DeepMind) je prenesel svoje izkušnje z okrepitvenim učenjem (AlphaGo ipd.) v jezikovne modele, kar je očitno vplivalo tudi na Googlev razvoj modela Gemini. Povečuje se tudi konvergenca raziskav iz področij jezika, vida in robotike. Laboratorij, ki razvija uteleseno umetno inteligenco (robote ali agente, ki delujejo v fizičnem svetu), lahko prispeva tehnike za spomin in sprotno učenje, kar kasneje vpliva na jezikovne modele. Smo v plodnem obdobju izmenjave, konference in strokovne revije pa so polne del o tem, kako narediti modele učinkovitejše, preglednejše in bolj človeške po sposobnostih. Vse to pomeni, da bo popredelava po GPT-5 oblikovana s strani širše skupnosti – to ne bo zgolj dvig številke verzije pri OpenAI, temveč večsmeren preskok, ki ga bo vodilo raznoliko prizadevanje po svetu.

Družbeni, etični in regulativni vidiki

Ker osnovni modeli postajajo vse močnejši in razširjeni, se njihov vpliv na družbo poglablja – prinašajo izjemne priložnosti skupaj z resnimi skrbmi. Ko gledamo onkraj GPT-5, je ključno, da razmislimo, kako bomo te modele odgovorno vključili. Ključne posledice in izzivi vključujejo:

Preobrazba dela in vsakdanjega življenja: Napredni AI-asistenti bi lahko povečali produktivnost in ustvarjalnost v neštetih panogah – pisanje kode, priprava dokumentov, analiza podatkov, avtomatizacija storitev za stranke, poučevanje študentov in podobno. To je povzročilo optimizem glede gospodarske rasti in reševanja zapletenih izzivov, a tudi tesnobo ob izgubi delovnih mest. Številne rutinske in celo strokovne naloge bi lahko doponili ali avtomatizirali sistemi po GPT-5. Družba se bo morala prilagoditi: delavci bodo morali pridobivati nove spretnosti in se usmerjati v vloge, kjer sta presoja in človeški vidik nujna. Nekateri predlagajo celo politike, kot so pilotni projekti univerzalnega temeljnega dohodka, da bi podprli tiste, ki jih AI avtomatizacija prizadene ncsl.org. Na drugi strani pa ti modeli lahko služijo kot “okrepčevalec človeške iznajdljivosti”, kot pravi OpenAI – posameznikom omogočajo stvari, ki so bile prej nedosegljive openai.com. Ena sama oseba s pametnim AI-asistentom bi lahko opravila delo več posameznikov ali celo povsem nove naloge (npr. zdravnik, ki z AI v nekaj sekundah pregleda tisoče raziskav in najde zdravniški vpogled). Končen vpliv na družbo bo odvisen od tega, kako bomo upravljali to preobrazbo, zagotovili, da bodo koristi široko razdeljene, in omilili negativne posledice openai.com.
Dezinformacije, pristranskost in etična tveganja: Zmogljivejši generativni modeli omogočajo lažje ustvarjanje hiperrealistične lažne vsebine (besedilo, slike, video, celo glasovi) na veliko. To povečuje tveganja za dezinformacije in goljufije. Na primer: prihodnji multimodalni GPT lahko ustvari prepričljiv video, kjer svetovni voditelj nekaj izreče, kar nikoli ni izjavil – to je nočna mora za informacijsko integriteto. Za obvladovanje bodo verjetno potrebne tehnične in politične rešitve: raziskovalci razvijajo vodne žige na AI-generirani vsebini in detekcijska orodja (v nekaterih jurisdikcijah bodo zahtevali oznake ali razkritja AI vsebin celo z zakonom ncsl.org). Pristranskost je še ena znana težava – če modeli pridobivajo znanje s spleta, bodo prevzemali tudi družbene pristranskosti in stereotipe iz teh podatkov. Ker se modeli vgrajujejo v sprejemanje odločitev (zaposlovanje, posojila, policija ipd.), so etične posledice pristranskih izhodov lahko zelo resne. Nadaljnje delo na področju poštenosti AI in zmanjševanja pristranskosti bo ključnega pomena, da ti osnovni modeli ne bodo nenamerno ohranjali diskriminacije. Tehnike segajo od bolj prečiščenih podatkov za učenje in pristransostnih testov do fino nastavljenih navodil, ki modelu eksplicitno preprečujejo žaljive ali sovražne odzive. Podjetja raziskujejo tudi metode transparentnosti, ki bodo omogočile bolj razložljive odločitve modela. Do časa modelov GPT-6 ali GPT-7 bomo morda imeli industrijske standarde za neodvisne preglede pristranskosti in razkritja omejitev posameznega modela. Pomembno je, da bodo modeli naslednje generacije poravnani ne le za koristnost, temveč za spoštovanje človeških vrednot in varnostnih norm. Pristopi kot je Anthropicov “Constitutional AI” (kjer je AI naučen slediti sklopu etičnih načel brez človeškega zgleda za vsak primer), bodo lahko postali standard – prinašajo AI, ki je neškodljiv in pošten že v zasnovi anthropic.com.
Regulativni odziv in upravljanje: Hiter napredek osnovnih modelov je sprožil burne razprave med odločevalci. Vlade iščejo ravnovesje med varnostjo in odgovornostjo AI ter inovacijami. Evropska unija je z Aktom o umetni inteligenci (AI Act) leta 2024 prva uvedla pravila posebej za osnovne modele. Akt klasificira velike splošnonamenske AI sisteme (zdaj imenovane “GPAI modeli”) in predpisuje zahteve po transparentnosti glede podatkov za učenje, ocenjevanju tveganj in ukrepih proti škodljivim izhodom ibanet.org ibanet.org. Posebej opredeljuje tudi “sistemske” osnovne modele – zelo velike modele z velikim vplivom –, ki bodo deležni strožjega nadzora (podobno kot so posebej regulirane sistemske banke in javna podjetja) ibanet.org. V ZDA in drugje se razpravlja o revizijah AI modelov, licenciranju za treniranje izjemno zmogljivih modelov in odgovornosti za škodo, povzročeno z AI. Leta 2023 je odprto pismo, ki so ga podpisali številni tehnološki voditelji, pozivalo k moratoriju na učenje vseh modelov, zmogljivejših od GPT-4 za šest mesecev, da bi regulativa dohitel razvoj ncsl.org. Čeprav do prostovoljne zaustavitve ni prišlo, je to poudarilo široko zaskrbljenost tudi znotraj industrije o nenadzorovanem razvoju umetne inteligence. Od takrat spremljamo ustanavljanje pobud, kot je Frontier Model Forum (koalicija AI podjetij za varnostni razvoj umetne inteligence) in vladna AI svetovalna telesa. Regulatorji postajajo konkretni: v Kaliforniji je v postopku zakon (“Safe and Secure Innovation for Frontier AI Models Act”), ki bi razvijalcem naprednih modelov predpisal “rdeči gumb” – možnost takojšnje prekinitve delovanja modela ob nevarnosti – ter varnostni načrt še pred začetkom učenja ncsl.org. Globalno potekajo razprave tudi pod okriljem ZN in G7 o usklajevanju standardov AI. Ob prihodu modelov po GPT-5 bomo najverjetneje imeli bistveno bolj razvit regulativni okvir za AI: pričakovati gre zahteve po dokumentaciji razvoja, ocenjevanje izhodov (npr. za ekstremizem ali pristranskost) in mogoče celo certifikacijo modelov, ki izpolnjujejo določena varnostna merila. Osnovni izziv ostaja iskanje ravnotežja med inovacijami in varovanjem interesov družbe. S premišljeno regulativo lahko izkoristimo koristi močne AI, obenem pa zmanjšamo tveganja dezinformacij, kršitev zasebnosti ali izgube nadzora nad avtonomnimi sistemi.
Skrb za varnost in zlorabo: Z višanjem zmogljivosti AI modelov se povečuje nevarnost, da jih zlorabijo zlonamerni posamezniki – za kibernetske napade (npr. pisanje napredne zlonamerne programske opreme ali phishing kampanj) ali celo kot pomoč pri oborožitvi (omemba AI v biotehnologiji ali vojaškem kontekstu). To odpira vprašanja nacionalne varnosti. Vlade obravnavajo napredno umetno inteligenco kot “dvojnorabo tehnologije”. Kontrole izvoza vrhunskih čipov (nujnih za učenje velikih modelov) so en od vzvodov, da se prepreči prednost določenih držav na meji AI. Napovedati gre dogovore v stilu “nadzora nad orožjem za AI”: odprto deljenje raziskav o varnosti in mogoče omejitve za raziskave izjemno nevarnih zmogljivosti. Še ena skrb je zasebnost – modeli, naučeni na podatkih s spleta, lahko nehote “shranijo” osebne podatke ali pa s človeško podobnim obnašanjem koga zavedejo v razkritje občutljivih informacij. Potrebna bodo stroga pravila varovanja podatkov in morda nove paradigme (npr. učenje na sintetičnih podatkih ali s pristopi, ki varujejo zasebnost). Skratka: družba se mora proaktivno pripraviti na zlorabe in krepiti obrambo (od digitalnih vodnih žigov na AI vsebini, do smernic za AI v kritični infrastrukturi).

Vse skupaj: družbeni vplivi osnovnih modelov po GPT-5 so zelo široki. Soočiti se moramo z vprašanji zaupanja, transparentnosti in varnosti, da v polnosti uresničimo pozitiven potencial teh tehnologij. Dobra novica je, da so te razprave – med etiki, tehnologi in odločevalci – že v polnem teku in potekajo vzporedno s tehničnim napredkom.

Spekulativne vizije: proti AGI in onkraj

Če pogledamo še dlje v prihodnost, se mnogi sprašujejo, kako bi se ti trendi lahko končno združili v AGI – splošno umetno inteligenco (Artificial General Intelligence), ki je pogosto opredeljena kot UI, ki se ujema ali presega človekove kognitivne sposobnosti na širokem naboru nalog. Čeprav AGI ostaja spekulativen pojem, je nenehni skok v sposobnostih temeljnih modelov naredil to razpravo bolj konkretno. Tukaj predstavljamo nekaj vizionarskih idej, kaj bi lahko v prihodnosti po GPT-5, v svetu s AGI, pomenilo, na podlagi trenutnih smernic:

AGI kot kolektivna inteligenca: Ena od nastajajočih vizij je, da AGI morda ne bo en sam monolitski super-možgani, ampak kolektiv specializiranih modelov in orodij, ki delujejo usklajeno. To že opažamo: modeli obdobja GPT-5 bi lahko porodili “super-agentne” ekosisteme – ena UI razdeli kompleksen problem na dele in naloge delegira strokovnim pod-agentom (eden za programiranje, eden za raziskave itd.) seniorexecutive.com. Če to razvijamo naprej, bi AGI lahko delovala kot visoko usklajen odbor UI-jev, od katerih ima vsak človeku primerljivo sposobnost na svojem področju, koordiniran z meta-modelom. Tak sistem lahko doseže splošno inteligenco z agregacijo – celota je več kot samo vsota delov. Ta ideja se navezuje na arhitekturo mixture-of-experts v širšem merilu in odraža, kako človeške organizacije rešujejo probleme z delom v skupini. Prav tako se sklada z notionom storitev UI, dostopnih prek API-jev: prihodnji AGI bo morda izgledal manj kot en sam program in bolj kot mreža – internet različnih modelov in baz podatkov, ki dinamično sodelujejo za odgovor na vsako vprašanje ali nalogo. Ta “družba uma” (ki jo je prvotno zamislil AI pionir Marvin Minsky) bi se lahko uresničila s temeljnimi modeli, ki izstopajo v sodelovanju in uporabi orodij.
Stalni krogi samopoboljševanja: Prava splošna UI bi najbrž bila sposobna avtonomnega učenja in samopoboljševanja. To že opažamo v projektih, kjer UI optimizira drugo UI – npr. s tem, da en model generira učne podatke ali povratne informacije za drugega. Inženirji OpenAI so razpravljali o “rekurzivnem samopoboljševanju”, ko bodo UI dovolj napredne. Spekulativen scenarij je UI, ki lahko prepiše lastno kodo ali zgradi učinkovitejše nevronske mreže, kar vodi v pozitivno zanko krepitve inteligence. Čeprav so trenutni modeli daleč od tega, da bi prepisovali lasten izvorni kodo, lahko že zdaj pišejo nove programe. AGI bi to sposobnost lahko izkoristila za simulacijo tisočev eksperimentov svojih različic in izbrala najboljšo – proces, bistveno hitrejši od človeških inženirjev. To odpira globoka vprašanja (vključno s klasično razpravo o “AI takeoff”), zaradi česar tudi podjetja, ki tekmujejo v razvoju močne UI, govorijo o prehodu do AGI previdno openai.com openai.com. Kljub temu je zamisel o UI, ki uči se učiti vedno bolje, logično nadaljevanje današnjih trendov meta-učenja in avtomatiziranega strojnega učenja. Do časa “po GPT-5” je možno, da bodo obstajale prve oblike UI, ki se same prilagajajo – morda omejene na varna področja – in bodo kazale pot k sistemom, ki se izboljšujejo z minimalnim posegom človeka.
Integracija UI s fizičnim svetom: Do sedaj temeljni modeli večinoma obstajajo v digitalni sferi besedila in slik. Vizija za AGI vključuje utemeljenost teh modelov v fizičnem svetu skozi robotiko ali IoT (Internet of Things). UI, ki vidi skozi kamere, premika aktuatorje in eksperimentira v resničnih okoljih, bi pridobila takšno utelešeno razumevanje, kot ga imajo ljudje. Nekateri strokovnjaki menijo, da je utelešenje ključno za splošno inteligenco – učenje z delom, pridobivanje zdrave pameti prek fizičnih interakcij. Že imamo zgodnje multimodalne agente (kot je DeepMindov Gato, ki je bil leta 2022 izurjen za naloge od igranja videoiger do upravljanja robotske roke). Meja se bo še premikala: predstavljajte si UI, ki bere o kuhanju, gleda kuharske videoposnetke (vizija), se pogovarja s kuharji (jezik) in lahko pravzaprav upravlja robotske roke kuharja, da skuha obrok (akcija) – in svojo spretnost izpopolnjuje prek preizkušanja in napak. Tak agent bi združeval vizijo, jezik, zvok (zvok cvrčanja itd.) in motorično krmiljenje – kar je daleč od klepetalnih robotov in precej bliže splošno inteligentnemu bitju. To je sicer še dlje od GPT-5, a raziskave gredo v to smer. Podjetja, kot je Tesla, razvijajo humanoidne robote, OpenAI pa ima robotski oddelek. Povsem verjetno je, da bo AGI prihodnosti prav tako robot kot chatbot – ali pa bo vsaj imela aktuatorje za neposreden vpliv na svet. To bo odprlo nova področja v proizvodnji, zdravstvu (robotski pomočniki) in vsakdanjem življenju (zares pametni domovi), hkrati pa prineslo nova vprašanja glede varnosti.
Sodelovanje človek-UI in kognitivna razširitev: Namesto da bi se UI razvijala v izolaciji, je privlačna vizija ta, kako lahko UI ojači človeško inteligenco. V svetu po GPT-5 bi lahko imel vsak izmed nas močno personaliziranega AI asistenta, ki bi intimno poznal naše cilje, prednosti in slabosti. Ti asistenti bi nam lahko pomagali pri učenju novih spretnosti (kot tutor/coach), možganski nevihti idej, prevzemanju dolgočasnih nalog in celo kot kreativni partner. Nekateri tehnologi govorijo o “IA” (Intelligence Augmentation) kot o dvojniku cilja UI. Na primer, AGI raven medicinski asistent bi lahko povzdignil zdravnike, da bi z nadčloveško natančnostjo diagnosticirali in zdravili bolnike, saj bi združil strokovno znanje zdravnika z instantnim pregledom vseh medicinskih člankov in evidenc. V izobraževanju bi lahko AI tutor s splošno inteligenco prilagodil kurikulum vsakemu učencu in omogočil personalizirano izobraževanje v velikem obsegu ter s tem potencialno demokratiziral izobraževanje najvišje kakovosti po vsem svetu. Obstajajo tudi ugibanja o bolj neposredni integraciji – vmesniki možgani-računalnik, ki bi dopuščali, da sistemi UI vmesniško komunicirajo z našimi nevralnimi procesi (čeprav to ostaja spekulativno in polno etičnih vprašanj). Vsekakor pa je upajoča vizija AGI, ki širi naše zmožnosti in deluje z nami, ne pa super-um, ločen ali sovražen do človeštva. Doseganje tega bo zahtevalo skrbno usklajevanje ciljev UI s človeškimi vrednotami, kar je predmet obsežnih raziskav in razprav.
Superinteligenca in neznano: Nekateri futuristi vidijo AGI kot predhodnico ASI (Artificial Superintelligence) – UI, ki ne le da doseže človeško inteligenco, temveč jo močno preseže. Napovedi o kdaj (ali če) se bo to zgodilo segajo od desetletij do zgolj nekaj let in ostajajo na robu domišljije. Če bi UI bistveno pospešila znanstvena odkritja (kot so GPT-podobni modeli že v poljih, kot je zvijanje proteinov ali matematika), bi lahko vstopili v obdobje izjemno hitrega napredka. Ta scenarij “eksplozije inteligence” je razlog, da figure, kot sta Elon Musk in pokojni Stephen Hawking, opozarjajo pred UI. Stališče OpenAI, kot ga izraža Altman, je, da je superinteligenca res lahko na obzorju in da se mora družba pripraviti in postaviti zaščitne ograje techcrunch.com openai.com. Naslednja meja torej vključuje ne le tehnološke, ampak tudi filozofske izzive: zagotoviti, da ima ASI, če se pojavi, cilje, usklajene s človeško blaginjo, in da obstajajo robustni nadzorni mehanizmi. Koncepti kot so mednarodno upravljanje AGI in celo pogodbe bi lahko sčasoma prešli iz znanstvene fantastike v resničnost. Vredno je poudariti, da ostajajo številni strokovnjaki za UI previdni – napredek, čeprav hiter, se lahko še vedno sreča s temeljnimi mejami ali zahteva nove paradigme, ki jih še nismo odkrili. Nekateri sedanje modele primerjajo z zgodnjimi poskusi letenja: GPT-4/5 sta kot letali bratov Wright – izjemen začetek, a daleč od 747 jumbo jetov, ki so zahtevali desetletja inženirskih prebojev. Po tej analogiji bo prava AGI potrebovala teoretične preboje (morda nove algoritmične ideje ali celo novo računalniško strojno opremo, kot so kvantni računalniki ali možganom navdahnjeni neuromorfni čipi). Ne smemo domnevati, da je trenutna rast Transformerjev ravna pot do AGI. Vseeno pa nas vsak naslednji mejni model približa razumevanju inteligence – in morda njenemu ustvarjanju v stroju.

Zaključek
Obzorje onkraj GPT-5 je hkrati razburljivo in zastrašujoče. Tehnološko pričakujemo UI modele z globljim razumevanjem, več modalnostmi, večjimi (in daljšimi) spomini ter več avtonomije pri učenju in delovanju. Nove metode treniranja in cvetoča odprta raziskovalna skupnost pospešujejo te napredke z neprekosljivo hitrostjo. Hkrati pa nas naraščajoča moč temeljnih modelov sili k soočanju s težkimi vprašanji o njihovi vlogi v družbi – kako izkoristiti njihove prednosti in omejiti zlorabe, kako jih vključiti v naše življenje etično in pravično ter, nenazadnje, kako sobivati z inteligencami, ki bodo morda nekoč tekmovale z našimi lastnimi sposobnostmi.

Pri krmarjenju po tej prihodnosti se pojavlja ponavljajoča tema sodelovanja: sodelovanje med človekom in UI (da bi izkoristili najboljše od obeh), med različnimi sistemi UI (strokovnjaki, ki sodelujejo, kot pri mixture-of-experts oziroma agentih, ki uporabljajo orodja), in, kar je najpomembneje, med vsemi družbenimi deležniki. Vlade, tehnološka podjetja, raziskovalci in državljani bomo morali sodelovati. UI mejno področje ni le tehnična domena, ampak tudi družbena – kolektivno učimo te modele tega, kar cenimo, prek svojega odziva in navodil. Če bo to izpeljano pravilno, bi naslednje generacije temeljnih modelov lahko postali mogočno orodje napredka – pomagali odkrivati nove zdravil, demokratizirati znanje, reševati izzive podnebnih sprememb in širiti človeško ustvarjalnost na načine, ki jih še komaj predvidevamo.

Danes, ko stojimo na pragu GPT-5, je jasno, da se počasi približujemo dolgoletnim sanjam (ali strahovom) AGI. Ne glede na to, ali AGI pride čez desetletje ali pa ostane neulovljiv, pot proti njemu že preoblikuje naš svet. Naslednja meja pa bo preizkušala našo iznajdljivost ne samo v inženiringu pametnejših strojev, temveč v uporabi modrosti in preudarnosti, da zagotovimo, da bodo ti stroji res služili človeštvu. Ko se bomo pomikali onkraj GPT-5, vprašanje ne bo zgolj kaj bodo ti temeljni modeli zmožni, temveč kdo bomo želeli postati v partnerstvu z njimi. Zgodbo naslednjega poglavja UI bomo pisali vsi skupaj – in obljublja, da bo to eno najpomembnejših in najbolj fascinantnih obdobij našega časa.

Viri:

Altman, S. (2025). Strokovnjaki za umetno inteligenco napovedujejo, kako bo GPT-5 spremenil naše delo. SeniorExecutive Media – Omenjene pričakovane večmodalnosti, nadgradnje spomina in agentnih sposobnosti GPT-5 seniorexecutive.com seniorexecutive.com.
Kranen, K. & Nguyen, V. (2024). Uporaba mešanice strokovnjakov v arhitekturah velikih jezikovnih modelov. NVIDIA Technical Blog – Razprava o MoE v GPT-4 in učinkovitost pri povečevanju modelov developer.nvidia.com developer.nvidia.com.
Microsoft Research (2024). Nove metode izboljšujejo sklepanja v malih in velikih jezikovnih modelih – Opis Logike-RL in nevralno-simbolnih tehnik, ki izboljšajo zmogljivost sklepanja microsoft.com microsoft.com.
Anthropic (2023). Predstavljamo 100K kontekstnih oken – Prikaz konteksta s 100.000 znaki (75 tisoč besed “spomina”) v modelu Claude in koristi za dolge dokumente anthropic.com anthropic.com.
YourGPT.ai (2025). GPT-5: Vse, kar morate vedeti – Povzetek pričakovanih funkcij GPT-5, kot so kontekst z več kot 1M znaki, zvočna modalnost, trajen spomin za personalizacijo yourgpt.ai yourgpt.ai.
Zuckerberg, M. (2024). Odprtokodni AI je prava pot naprej. Meta Newsroom – Napoved Llama 3.1 (405B) in izjava, da odprti modeli hitro dohitevajo in morda kmalu vodijo vrhunski razvoj about.fb.com about.fb.com.
Wu, S. et al. (2023). BloombergGPT: Velik jezikovni model za finance. arXiv preprint – 50B model, ki presega splošne velike modele na finančnih nalogah, ne da bi izgubil splošno zmogljivost arxiv.org.
Genna, I. (2024). Regulacija temeljnih modelov v EU aktu o umetni inteligenci. International Bar Association – Pojasnilo, kako evropski akt o umetni inteligenci obravnava modele »splošnega namena« in določa obveznosti glede preglednosti in ublažitve tveganj ibanet.org ibanet.org.
NCSL (2024). Umetna inteligenca – zakonodaja 2024 – Omenjena resolucija, ki poziva k moratoriju na treniranje umetne inteligence, močnejše od GPT-4, za 6 mesecev, da se razvijejo sistemi upravljanja ncsl.org in kalifornijski zakon, ki zahteva, da razvijalci sprednjih modelov umetne inteligence uvedejo mehanizem za izklop zaradi varnosti ncsl.org.
OpenAI (2023). Načrtovanje za AGI in naprej – Poudarja vizijo OpenAI za varno pot proti umetni splošni inteligenci in pomen širjenja koristi ter previdne uvedbe vse naprednejše umetne inteligence openai.com openai.com.