- Ведущий исследователь OpenAI Лукаш Кайзер рассказал о будущем искусственного интеллекта и перспективах его развития.
- Ключевым трендом станет переход от простых моделей продолжения текста к рассуждающим ИИ, повышающим качество ответов через обучение с подкреплением.
- Проблема галлюцинаций и необходимость перепроверки данных остаются важнейшими задачами, мультимодальность же будет востребована преимущественно в сферах, связанных с физическим миром.
В недавнем интервью Лукаш Кайзер, один из ведущих исследователей OpenAI и соавтор известной статьи «Attention is All You Need», поделился своим видением будущего искусственного интеллекта. По его словам, ближайшие несколько лет станут временем закрепления перехода от традиционных языковых моделей, фокусирующихся на продолжении текста, к более сложным рассуждающим системам. В OpenAI этот тренд уже проявился в версиях GPT-5 Thinking и GPT-5 Pro, которые способны не просто генерировать текст, а вести более глубокий аналитический процесс.
Кайзер отметил, что традиционные данные для обучения языковых моделей практически исчерпаны, и дальнейшее улучшение качества возможно благодаря методам обучения с подкреплением. Среди перспективных технологий он выделил концепцию параллельного рассуждения, при которой несколько моделей работают одновременно над различными гипотезами, а затем объединяют результаты для формирования итогового ответа. Такой подход обещает повысить точность и надёжность ИИ.
Особое внимание в интервью было уделено проблеме «галлюцинаций» — ошибочных или выдуманных ответов, которые иногда выдают современные модели. По мнению Кайзера, важным шагом вперёд станет обучение ИИ не только генерировать ответы, но и критически их проверять, а при отсутствии достоверной информации корректно признавать «не знаю».
Что касается мультимодальности, исследователь считает, что она необходима преимущественно в тех задачах, где требуется понимание физического мира, например, в робототехнике. Для же областей вроде математики или программирования значительная часть знаний уже заложена в текстовой информации, и здесь развитие инструментов для рассуждения представляется более естественным и продуктивным направлением.
Отвечая на вопрос о перспективах развития ИИ в целом, Лукаш Кайзер отвергает идеи о возможной «зиме искусственного интеллекта». Напротив, он прогнозирует существенный технологический рывок в течение ближайших одного-двух лет. Главными ограничениями в дальнейшем прогрессе он называет вычислительные ресурсы и затраты энергии, а также подчёркивает, что ключевой прирост теперь обеспечивается не частыми крупными переобучениями с нуля, а улучшением алгоритмов рассуждения и процедур тренировки моделей.
