Wprowadzenie
Od czasu debiutu modeli GPT-3, GPT-3.5 oraz przełomowego GPT-4 minęło już kilka lat, a każdy kolejny krok przynosił znaczące ulepszenia w zakresie zrozumienia języka przez sztuczną inteligencję. Teraz uwaga środowiska skupia się na nadchodzącym modelu GPT‑4.5 – hipotetycznym „pół-etapie” pomiędzy obecnym GPT-4 a przyszłym GPT-5. Chociaż OpenAI nie ujawniło jeszcze oficjalnych szczegółów, z różnych wypowiedzi i trendów można wnioskować o prawdopodobnych kierunkach rozwoju. Zgodnie z zapowiedziami Sam Altman (CEO OpenAI), GPT-4.5 ma być ostatnim modelem pozbawionym tzw. wieloetapowego rozumowania (chain-of-thought reasoning), podczas gdy GPT-5 ma stanowić już zupełnie nową jakość, integrując różne techniki i narzędzia w jeden spójny system (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model). Oczekiwania są ogromne – zarówno w aspekcie technicznym, jak i wpływu na użytkowników. Poniżej przedstawiamy dogłębną analizę spekulacji na temat GPT-4.5: od potencjalnych usprawnień architektury i treningu, przez nowe możliwości dla użytkowników, po porównanie z poprzednikami oraz wyzwania związane z rozwojem tak zaawansowanych modeli AI.
1. Techniczne spekulacje
Nawet bez oficjalnych danych, możemy pokusić się o prognozy dotyczące technicznych aspektów GPT-4.5. Bazując na dotychczasowych wersjach i kierunku, w jakim zmierza OpenAI, poniżej omawiamy możliwe usprawnienia architektury modelu, zmiany w skali parametrów i efektywności treningu, a także zastosowanie nowych technik poprawiających dokładność i wnioskowanie.
Ulepszenia architektury modelu
GPT-4.5 prawdopodobnie odziedziczy architekturę transformera, ale z pewnymi modyfikacjami ukierunkowanymi na poprawę wydajności i niezawodności. Już GPT-4 wprowadził istotne zmiany względem wcześniejszych modeli – istnieją doniesienia, że zastosowano w nim architekturę Mixture of Experts (MoE), czyli połączenie wielu wyspecjalizowanych ekspertów zamiast jednego „monolitycznego” modelu (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)). W praktyce ma to oznaczać, że GPT-4 składa się z ośmiu wewnętrznych modeli (ekspertów) po około 220 miliardów parametrów każdy, łącząc ich wyniki w spójną odpowiedź (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)). Taka modułowa budowa pozwala zwiększyć możliwości modelu bez proporcjonalnego wzrostu kosztów obliczeniowych – aktywowane mogą być tylko te eksperty, które są potrzebne do rozwiązania danego zadania. GPT-4.5 prawdopodobnie rozwinie tę koncepcję. Być może zobaczymy lepszą koordynację między ekspertami lub zwiększenie ich liczby, co mogłoby dodatkowo poprawić precyzję odpowiedzi w różnych dziedzinach. Udoskonalona architektura mogłaby także usprawnić równoległe przetwarzanie i wykorzystanie sprzętu, dzięki czemu model odpowiadałby szybciej pomimo dużych rozmiarów.
Innym ważnym obszarem może być redukcja halucynacji i błędów logicznych na poziomie architektury. Być może GPT-4.5 będzie wyposażony w wewnętrzne mechanizmy oceniające spójność i prawdziwość generowanych zdań. Na etapie architektury można to osiągnąć np. przez dodanie specjalnych komponentów weryfikujących fakty (we współpracy z zewnętrznymi bazami wiedzy) lub przez wielokrotne „przemyślenie” odpowiedzi przed jej podaniem. Już GPT-4 cechował się wyraźnie mniejszą skłonnością do halucynacji niż GPT-3.5 – według OpenAI, GPT-4 uzyskuje o 40% lepsze wyniki na wewnętrznych testach faktograficznych niż poprzednik (GPT-3.5 vs. GPT-4: Biggest differences to consider | TechTarget). Można więc przypuszczać, że GPT-4.5 pójdzie o krok dalej. Być może w architekturę wbudowane zostaną usprawnienia umożliwiające modelowi samokrytykę – np. generowanie wielu potencjalnych odpowiedzi i wybieranie najbardziej prawdopodobnej lub zgodnej z faktami, zanim zostanie ona zwrócona użytkownikowi. Takie wewnętrzne „rozumowanie nad odpowiedzią” mogłoby znacząco ograniczyć przypadki, gdy AI udziela odpowiedzi brzmiących przekonująco, lecz fałszywych.
Nie można wykluczyć, że GPT-4.5 przyniesie również większą multimodalność. GPT-4 w wersji obecnej potrafi już przetwarzać zarówno tekst, jak i obrazy (choć funkcjonalność wizji jest udostępniana stopniowo). W międzyczasie OpenAI eksperymentowało też z integracją mowy (głosowych interfejsów) – ChatGPT otrzymał funkcje rozpoznawania mowy i syntezy głosu. Możliwe zatem, że architektura GPT-4.5 zostanie zoptymalizowana pod kątem płynnego przyjmowania różnych typów danych wejściowych (tekst, obraz, dźwięk) i łączenia ich wniosków. Co prawda prawdziwa rewolucja w tej dziedzinie nastąpi zapewne dopiero w GPT-5 (który ma z założenia być multimodalny we wszystkich mediach (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model) (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model)), ale GPT-4.5 może stanowić pomost, który przygotuje grunt pod te możliwości. Usprawnienia architektury mogą więc dotyczyć także lepszego radzenia sobie z wejściami obrazowymi (np. dokładniejsza interpretacja zawartości obrazów) oraz wstępnej integracji możliwości obsługi audio.
Zmiany w liczbie parametrów i efektywności trenowania
Od początku istnienia GPT kluczową rolę w jego możliwościach odgrywała liczba parametrów modelu – czyli w uproszczeniu liczba „współczynników”, które sieć neuronowa uczy się optymalizować. GPT-3 dysponował 175 miliardami parametrów (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)), co w 2020 roku wydawało się liczbą astronomiczną. Następnie nadszedł GPT-4, którego rozmiar początkowo otaczały plotki – niektóre źródła sugerowały nawet 100 bilionów parametrów, czemu OpenAI zaprzeczyło (GPT-4 might just be a bloated, pointless mess – The Atlantic) (GPT-4 Parameters – Here are the facts – Neuroflash). Bardziej wiarygodne szacunki ekspertów (m.in. George Hotz oraz analiza Semianalysis) wskazują, że GPT-4 składa się z około 1,7-1,8 biliona parametrów (GPT 3 vs. GPT 4. Open AI Language Models Comparison) (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)). Taki skok – ponad dziesięciokrotne zwiększenie względem GPT-3 – był możliwy właśnie dzięki wspomnianej wyżej architekturze Mixture of Experts, pozwalającej efektywnie trenować wiele mniejszych modułów zamiast jednego ogromnego modelu.
Czy GPT-4.5 będzie jeszcze większy? Niewykluczone, choć należy pamiętać, że korzyści ze zwiększania liczby parametrów zaczynają podlegać malejącym przychodom. Sam Altman przyznał, że trenowanie GPT-4 pochłonęło ponad 100 milionów dolarów (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)), a szacunki zewnętrzne mówią o ~78 mln USD kosztów czysto obliczeniowych (Visualizing the Training Costs of AI Models Over Time). Dalsze zwiększanie modelu o kolejne miliardy czy biliony parametrów byłoby więc ogromnym wyzwaniem finansowym i inżynieryjnym. Bardziej prawdopodobne jest zatem, że GPT-4.5 utrzyma skalę zbliżoną do GPT-4, skupiając się na efektywności. Możliwe strategie to np. lepsza optymalizacja treningu – ulepszone algorytmy uczenia, które wydobędą więcej z istniejących parametrów przy mniejszym zużyciu mocy obliczeniowej. OpenAI i inne laboratoria AI stale poszukują sposobów na obniżenie kosztu trenowania kolejnych modeli; już teraz mówi się, że koszty szkolenia dużych sieci spadają dzięki postępowi w oprogramowaniu i sprzęcie (The training cost of GPT-4 is now only 1/3 of what it was about a …). GPT-4.5 może skorzystać z najnowszych akceleratorów (np. GPU NVIDIA H100 lub dedykowane układy) oraz zoptymalizowanych bibliotek, by trenować model szybciej lub taniej, nawet jeśli jego rozmiar będzie zbliżony do poprzednika.
Inną ścieżką poprawy efektywności jest lepsze wykorzystanie danych treningowych. Dotychczasowe GPT były trenowane na olbrzymich korpusach tekstu z Internetu. W pewnym momencie dodawanie więcej danych przestaje jednak dawać duże zyski – istotniejsze staje się, jakiej jakości są to dane. Możliwe, że przy trenowaniu GPT-4.5 większy nacisk zostanie położony na kurację danych: usunięcie sprzecznych lub nieprzydatnych treści, dołączenie bardziej wiarygodnych źródeł (np. danych naukowych, specjalistycznych baz wiedzy) oraz aktualizacja zbioru treningowego o nowsze informacje. Dzięki temu model mógłby osiągnąć lepszą faktograficzną dokładność bez konieczności gwałtownego powiększania liczby parametrów. Ponadto, istnieje opcja skorzystania z uczenia wstępnego na syntetycznych danych – np. model mógłby sam generować dodatkowe treningowe przykłady (tzw. self-play lub self-training) albo uczyć się na danych tworzonych przez inne, pomocnicze algorytmy. Takie podejście może wzmocnić określone umiejętności modelu (np. rozwiązywanie zadań matematycznych) bardziej efektywnie niż tradycyjne pochłanianie ogromu surowego tekstu.
Podsumowując, nie oczekujemy, by GPT-4.5 był drastycznie większy od GPT-4; zamiast tego prawdopodobne są usprawnienia „jakościowe” w treningu. Być może doczekamy się też wydłużenia kontekstu obsługiwanego przez model – GPT-4 oferował już kontekst do 32 000 tokenów (około 24 000 słów) (Number of Parameters in GPT-4 (Latest Data)), a nawet eksperymentalne wersje GPT-4 Turbo z oknem 128 000 tokenów (GPT-3.5 vs. GPT-4: Biggest differences to consider | TechTarget). GPT-4.5 może standardowo obsługiwać bardzo długie konteksty, co oznaczałoby, że użytkownik będzie mógł podać modelowi np. obszerny raport czy nawet książkę, a AI będzie w stanie to wszystko uwzględnić przy generowaniu odpowiedzi. To duże wyzwanie dla pamięci i czasu przetwarzania, ale poprawki w architekturze i optymalizacje mogą to umożliwić. Większy kontekst to także większe możliwości w zastosowaniach praktycznych, o czym więcej powiemy w dalszej części.
Nowe techniki: dokładność faktograficzna i poprawa wnioskowania
Kolejnym polem spekulacji są konkretne techniki ulepszające działanie modelu. OpenAI w ostatnich latach eksperymentowało z różnymi metodami zwiększania prawdziwości i spójności odpowiedzi udzielanych przez modele językowe. GPT-4.5 niemal na pewno będzie kontynuował ten trend, być może wprowadzając nowe rozwiązania, by AI lepiej rozumiała kontekst i rozsądniej wnioskowała.
Jedną z kluczowych technik stosowanych już przy GPT-4 jest uczenie ze wzmocnieniem z oceną ludzką (RLHF), szczególnie w kontekście bezpieczeństwa i zgodności z faktami. Przykładowo, podczas trenowania GPT-4 zaimplementowano dodatkowy sygnał nagrody ukierunkowany na bezpieczeństwo i prawdomówność modelu (GPT-4 | OpenAI) (GPT-4 | OpenAI). Ludzie-annotatorzy oceniali odpowiedzi modelu, wskazując te nieprawdziwe lub szkodliwe, a model był korygowany tak, by unikać podobnych błędów w przyszłości. Efekt widać wyraźnie: GPT-4 znacznie rzadziej niż GPT-3.5 podaje konfabulacje czy niebezpieczne treści – według danych OpenAI jest 82% mniej skłonny do generowania niebezpiecznych odpowiedzi niż GPT-3.5 (GPT-3.5 vs. GPT-4: Biggest differences to consider | TechTarget). W przypadku GPT-4.5 możemy oczekiwać dalszego dopracowania RLHF. Być może proces ten zostanie rozszerzony o ocenę ekspercką – tzn. w krytycznych dziedzinach (np. medycyna, prawo, finanse) odpowiedzi modelu będą sprawdzane przez specjalistów podczas treningu, aby zwiększyć ich merytoryczną poprawność. Wzmocnienie faktograficznej dokładności może też być realizowane poprzez integrację modelu z zewnętrznymi narzędziami: np. model mógłby uczyć się korzystać z wyszukiwarki internetowej lub bazy wiedzy w trakcie generowania odpowiedzi, aby na bieżąco weryfikować informacje. Już teraz pewne wersje ChatGPT potrafią przeszukiwać internet (jak Bing czy wtyczki do ChatGPT), ale jest to realizowane poza samym modelem. Spekuluje się, że przyszłe GPT mogą mieć taką zdolność wbudowaną, co drastycznie zmniejszyłoby halucynacje. GPT-4.5 mógłby być pierwszym krokiem w tym kierunku – np. ucząc model wewnętrznego nawyku sprawdzania kluczowych faktów przed udzieleniem odpowiedzi.
Jeśli chodzi o logiczne wnioskowanie, wiele wskazuje na to, że prawdziwy przełom planowany jest w GPT-5, który ma wykorzystywać jawne rozumowanie wieloetapowe (chain-of-thought) (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model). Niemniej jednak GPT-4.5 może pośrednio poprawić zdolności logiczne poprzez trening na specjalnie przygotowanych zadaniach. Już GPT-4 wykazał duży skok w rozwiązywaniu problemów matematycznych czy analitycznych w porównaniu do GPT-3.5 (GPT 3 vs. GPT 4. Open AI Language Models Comparison). Możliwe, że do trenowania GPT-4.5 zostaną dodane dedykowane moduły lub dane uczące rozumowania. Na przykład, model mógłby zostać poddany intensywnym treningom na łamigłówkach, dowodach matematycznych czy grach logicznych, zmuszających go do planowania krok po kroku. Choć architektura GPT-4.5 może nie umożliwiać jeszcze jawnego śledzenia łańcucha myśli, to dzięki takiemu ukierunkowanemu treningowi model mógłby lepiej symulować proces wnioskowania w swojej ukrytej reprezentacji. Przejawi się to tym, że odpowiedzi będą bardziej spójne i będą wynikać z wcześniejszych przesłanek podanych w rozmowie. Innymi słowy, GPT-4.5 powinien rzadziej popełniać nielogiczne błędy, takie jak zaprzeczanie samemu sobie czy wyciąganie wniosków niezgodnych z zadanymi faktami.
Nową techniką, o której mówi się w kontekście przyszłych modeli, jest również personalizacja stylu i kontekstu. Co prawda dotyczy to bardziej etapu użytkowania niż samej architektury, ale warto wspomnieć: OpenAI eksperymentuje z tzw. steerability, czyli zdolnością modelu do dostosowania stylu i tonu wypowiedzi do preferencji użytkownika (poprzez specjalne komunikaty systemowe) (GPT-4 | OpenAI). GPT-4.5 zapewne będzie jeszcze bardziej podatny na takie ukierunkowanie, co można osiągnąć m.in. przez trenowanie go na różnorodnych stylach wypowiedzi. Z punktu widzenia technicznego oznacza to ulepszenia w zakresie kontekstowej pamięci i uwagi – model będzie musiał lepiej rozumieć długoterminowe preferencje rozmówcy i zachowywać spójny styl przez całą interakcję. To także forma rozumowania: AI musi „pojąć”, jakiego rodzaju odpowiedzi oczekuje użytkownik i konsekwentnie się tego trzymać, co jest subtelnym procesem wymagającym uogólnienia z danych treningowych.
Reasumując, na polu nowych technik GPT-4.5 prawdopodobnie przyniesie dalsze ograniczanie halucynacji poprzez RLHF i być może wstępną integrację z zewnętrznymi źródłami wiedzy, a także lepsze umiejętności rozumowania wynikające z ukierunkowanego treningu. Wszystko to ma skutkować modelem bardziej rzetelnym, logicznym i „świadomym” kontekstu niż dotychczasowe.
Wpływ na użytkowników
Rozważania czysto techniczne przekładają się bezpośrednio na doświadczenia użytkowników końcowych. Co GPT-4.5 może oznaczać dla nas – osób korzystających z modeli językowych w codziennych zadaniach, biznesie czy rozrywce? W tej części przyjrzymy się potencjalnym nowym możliwościom dla użytkowników, usprawnieniom w generowaniu tekstu i interakcji z modelem, a także temu, jak GPT-4.5 mógłby zostać zintegrowany z aplikacjami i interfejsami, czyniąc AI jeszcze bardziej dostępnym narzędziem.
Nowe możliwości dla użytkowników końcowych
Każda kolejna generacja GPT otwierała drzwi do zastosowań, które wcześniej były trudne albo w ogóle niemożliwe. Spodziewamy się, że GPT-4.5 nie będzie tu wyjątkiem. Dzięki poprawionej dokładności i rozumieniu, użytkownicy końcowi zyskają większe zaufanie do odpowiedzi AI. Obecnie, nawet przy GPT-4, zaleca się ostrożność przy korzystaniu z wygenerowanych treści – model potrafi popełniać błędy faktograficzne (GPT-4 | OpenAI) (GPT-4 | OpenAI). Jeśli GPT-4.5 dalej zredukuje ten problem, użytkownicy będą mogli śmielej wykorzystywać jego odpowiedzi w poważnych zadaniach: od badań naukowych, przez analizy biznesowe, po wsparcie medyczne (oczywiście z zachowaniem standardowych procedur weryfikacji). Innymi słowy, AI stanie się bardziej wiarygodnym asystentem, zdolnym odciążyć ekspertów w wielu żmudnych czynnościach. Przykładowo lekarz mógłby użyć GPT-4.5 do szybkiego streszczenia najnowszej literatury medycznej na dany temat, mając większą pewność, że uzyskane streszczenie nie pominie istotnych faktów ani nie przekręci wyników badań.
Nowe możliwości pojawią się również dzięki potencjalnemu wydłużeniu kontekstu i szybkości działania. Jeśli GPT-4.5 będzie mógł przetwarzać jednorazowo np. kilkaset stron tekstu, użytkownicy zyskają narzędzie do analiz na niespotykaną dotąd skalę. Będzie można poprosić model: „Przeczytaj te trzy rozdziały książki i podsumuj najważniejsze tezy” – i otrzymać sensowną odpowiedź w ciągu minut. To jak posiadanie super-asystenta, który ekspresowo czyta i wyciąga wnioski z ogromnych zasobów informacji. Studenci, badacze czy dziennikarze byliby beneficjentami takiego skoku, ponieważ znacząco usprawniłoby to research. Również w biznesie łatwiej będzie analizować długie raporty, umowy czy dokumentacje. Co więcej, zwiększony kontekst umożliwi prowadzenie dłuższych, bardziej złożonych rozmów z AI bez „gubienia wątku” – GPT-4.5 mógłby pamiętać szczegóły z początku rozmowy nawet po wielu kolejnych wymianach, co uczyni interakcję bardziej naturalną i zbliżoną do rozmowy z człowiekiem pamiętającym wcześniejszy kontekst.
Kolejną potencjalną nowością dla użytkowników mogą być funkcje wielomodowe. Jeżeli GPT-4.5 zostanie udostępniony z usprawnioną obsługą obrazów czy dźwięku, użytkownicy zyskają bardzo uniwersalne narzędzie. Wyobraźmy sobie aplikację, w której możemy pokazać zdjęcie schematu lub wykresu, a model językowy go przeanalizuje i wyjaśni w języku naturalnym. Albo możliwość zadawania pytań głosowo i otrzymywania natychmiastowej odpowiedzi audio od GPT-4.5 – coś na kształt asystenta głosowego nowej generacji. Już teraz pojawiają się pierwsze zalążki takich funkcji (OpenAI dodało obsługę głosu i obrazów w ograniczonym zakresie do ChatGPT w 2023 roku), ale GPT-4.5 mógłby wynieść to na szerszą skalę i z lepszą jakością. Dla użytkowników końcowych oznacza to, że AI stanie się jeszcze bardziej wszechstronna – będzie można korzystać z niej nie tylko pisząc tekst, ale także mówiąc czy pokazując materiały wizualne.
Ulepszenia generowania tekstu i rozumienia kontekstu
Z punktu widzenia użytkownika często najważniejsze jest po prostu to, jak dobrze model generuje odpowiedzi oraz czy rozumie nasze intencje. Tutaj oczekiwania wobec GPT-4.5 są wysokie. Po pierwsze, przewiduje się jeszcze wyższą płynność i spójność językową. GPT-4 już imponuje zdolnością do pisania tekstów, które brzmią naturalnie i kontekstowo pasują do polecenia. GPT-4.5, mając ulepszoną architekturę i trening, może generować wypowiedzi niemal nieodróżnialne od tych tworzonych przez człowieka – zarówno pod względem stylu, jak i logiki wypowiedzi. Nawet dłuższe formy (eseje, artykuły, opowiadania) powinny być bardziej zwarte tematycznie, unikając powtórzeń czy dygresji, które czasem pojawiały się przy dłuższych generacjach poprzednich modeli.
Ważnym usprawnieniem będzie zapewne lepsze rozumienie poleceń i kontekstu rozmowy. Użytkownicy często formułują zapytania w języku naturalnym, czasem nieprecyzyjnie albo z pewnym kontekstem „między wierszami”. Model kolejnej generacji powinien trafniej odgadywać, o co tak naprawdę chodzi pytającemu. Oznacza to poprawę w tzw. kompetencji pragmatycznej – AI ma nie tylko rozumieć słowa, ale też intencje. Dzięki temu rozmowa z GPT-4.5 może wymagać mniej doprecyzowujących pytań z obu stron. Na przykład, gdy użytkownik zapyta: „Czy mógłbyś to przeformułować prościej?”, model lepiej zrozumie do czego dokładnie się odnieść (co przeformułować, w jaki sposób, dla jakiej grupy odbiorców). Takie utrzymywanie kontekstu rozmowy i odniesień do wcześniejszych wypowiedzi stanie się bardziej niezawodne wraz z rosnącą pojemnością kontekstu i ulepszonym mechanizmem uwagi.
Dla wielu użytkowników kluczowa będzie też większa kreatywność i elastyczność GPT-4.5. Już poprzednicy byli w stanie generować pomysłowe opowiadania, metafory czy żarty. Im model doskonalszy, tym bardziej subtelne i oryginalne mogą stać się te twory. Być może GPT-4.5 zaskoczy nas jeszcze lepszym wyczuciem humoru lub zdolnością do tworzenia bardziej złożonych narracji z wieloma wątkami. Dla twórców treści (pisarzy, scenarzystów, projektantów gier) mogłoby to być znakomite wsparcie w burzy mózgów – AI podsuwająca niebanalne pomysły, a jednocześnie rozumiejąca założenia projektu. Oczywiście, pozostaje pytanie na ile maszyna może zastąpić ludzką kreatywność, ale bez wątpienia z każdym ulepszeniem staje się ona coraz istotniejszym współtwórcą.
Nie można też zapomnieć o tonie i stylu generowanych wypowiedzi. GPT-4.5 prawdopodobnie będzie jeszcze lepiej dostosowywał styl do wymagań użytkownika. Jeśli poprosimy o wyjaśnienie czegoś „jak dla pięciolatka” albo przeciwnie – w formie akademickiego eseju – model powinien trafniej trafić w oczekiwany rejestr języka. Te zdolności stylistyczne już w GPT-4 były imponujące, ale zawsze jest pole do poprawy. Może AI nauczy się np. konsekwentnie naśladować styl konkretnego pisarza czy dostosowywać humor i idiomy do kultury odbiorcy. To wszystko sprawi, że interakcja stanie się bardziej personalizowana i satysfakcjonująca dla użytkownika, bo otrzyma odpowiedź w takiej formie, jaka mu najbardziej odpowiada.
Integracja z aplikacjami i interfejsami użytkownika
Modele językowe pokroju GPT zrewolucjonizowały już interfejs wielu aplikacji – od chatbotów na stronach internetowych, przez asystentów głosowych w telefonach, po narzędzia programistyczne podpowiadające kod. GPT-4.5 może jeszcze mocniej wkroczyć w świat aplikacji, stając się niezauważalnym, ale wszechobecnym zapleczem inteligencji w rozmaitych usługach.
Jednym z oczekiwanych kierunków jest uproszczenie interakcji użytkownika z technologią. Sam Altman z OpenAI wspominał o chęci wyeliminowania skomplikowanego wyboru modeli na rzecz „po prostu działającej” inteligencji (OpenAI Reveals GPT-4.5 and GPT-5 Roadmap, Promises Simplified AI Experience – MacRumors) (OpenAI Reveals GPT-4.5 and GPT-5 Roadmap, Promises Simplified AI Experience – MacRumors). Dla przeciętnego użytkownika oznacza to, że aplikacje korzystające z GPT-4.5 mogą automatycznie dostosowywać moc AI do potrzeb zadania. Możliwe, że np. wbudowany w system operacyjny asystent AI będzie wykorzystywał GPT-4.5 dynamicznie – czy to do przetłumaczenia tekstu, streszczenia dokumentu czy wygenerowania odpowiedzi e-mailowej – bez konieczności świadomości użytkownika, jaki model stoi za działaniem. Innymi słowy, GPT-4.5 może stać się częścią niewidocznej infrastruktury w oprogramowaniu, dostarczając funkcje inteligentne „pod maską”.
Wiele firm już zapowiedziało integracje swoich produktów z modelami GPT. Przykładowo, Microsoft intensywnie rozwija narzędzia takie jak Copilot (asystent wspomagający pracę w pakiecie Office i w programowaniu) w oparciu o GPT-4. Można się spodziewać, że gdy GPT-4.5 będzie dostępny, tego typu usługi zostaną nim zasilone, co przełoży się na bardziej wydajne i precyzyjne wsparcie dla użytkowników. Pisanie dokumentu w edytorze tekstu z AI podpowiadającym całe akapity na podstawie dwóch słów szkicu może stać się codziennością. Podobnie w programowaniu – jeżeli GPT-4.5 będzie lepiej rozumiał kontekst kodu i dokumentacji, narzędzia typu Copilot dostarczą programistom jeszcze trafniejszych sugestii, być może potrafiąc rozwiązać trudniejsze błędy lub zaproponować optymalizacje kodu.
Innym obszarem są asystenci głosowi i urządzenia mobilne. Apple, Google czy Amazon z pewnością zainteresowane są włączeniem najnowszych osiągnięć AI do swoich ekosystemów. Już teraz integruje się modele GPT z Siri czy Asystentem Google w ograniczony sposób. GPT-4.5 mógłby umożliwić smartfonom prawdziwie inteligentną obsługę poleceń głosowych i konwersacji – znacznie przekraczającą możliwości dzisiejszych asystentów, które działają na bardziej wyspecjalizowanych (i ograniczonych) modelach. Co ciekawe, Apple we współpracy z OpenAI już wdrożyło pewną integrację ChatGPT (w wersji GPT-4o) na swoich urządzeniach (OpenAI Reveals GPT-4.5 and GPT-5 Roadmap, Promises Simplified AI Experience – MacRumors). Nowy model oznaczałby, że użytkownicy iPhone’ów czy Maców mogliby otrzymywać jeszcze lepsze podpowiedzi czy wykonywać bardziej złożone zadania głosowo. Integracja z interfejsami użytkownika to także personalizacja: aplikacja może znać preferencje danej osoby i wraz z modelem językowym dostarczać bardziej spersonalizowane treści czy rekomendacje.
Warto również wspomnieć o pluginach i API. GPT-4.5 zapewne będzie dostępny poprzez interfejsy programistyczne OpenAI, co da deweloperom możliwość włączania go do własnych aplikacji. Dzięki wyższej niezawodności modelu, twórcy oprogramowania będą bardziej skłonni polegać na AI w kluczowych funkcjach swoich produktów. Na przykład, platformy e-commerce mogłyby użyć GPT-4.5 do interaktywnej obsługi klienta – model byłby w stanie samodzielnie odpowiadać na większość pytań kupujących, rozwiązywać ich problemy, a nawet doradzać w zakupach, analizując preferencje (co przy większej dokładności i mniejszej halucynacyjności stanie się bezpieczniejsze dla reputacji firmy). Innym scenariuszem jest edukacja: aplikacje do nauki języków czy przedmiotów ścisłych mogą zyskać tryb konwersacji z inteligentnym nauczycielem GPT-4.5, który personalizuje lekcje pod ucznia, wykrywa gdzie popełnia błędy i tłumaczy materiały na różne sposoby aż do skutku.
Krótko mówiąc, integracja GPT-4.5 z interfejsami może uczynić interakcję z technologią bardziej naturalną i ludzką. Zamiast klikać w menu i formularze, coraz częściej będziemy mogli po prostu porozmawiać lub napisać nasze potrzeby, a oprogramowanie – zrozumiawszy nas dzięki GPT-4.5 – samo wykona odpowiednie akcje. To kierunek, w którym informatyka podąża od lat, a ulepszone modele językowe wyraźnie go przyspieszają.
Porównanie z wcześniejszymi wersjami
Aby lepiej zrozumieć możliwy skok jakościowy GPT-4.5, warto zestawić go (hipotetycznie) z poprzednikami: GPT-3.5 oraz GPT-4. Czy będzie to rewolucja na miarę przeskoku z GPT-3.5 na GPT-4, czy raczej kontynuacja obranego kierunku? Jakie ograniczenia poprzednich modeli mogą zostać przezwyciężone? W tej części porównamy spodziewane cechy GPT-4.5 z wcześniejszymi wersjami, zastanawiając się, na ile jest to przełom, a na ile stopniowa ewolucja.
GPT-4.5 na tle GPT-4 i GPT-3.5
GPT-3.5 (reprezentowany m.in. przez model ChatGPT uruchomiony pod koniec 2022 roku) był istotnym ulepszeniem względem GPT-3, głównie dzięki zastosowaniu technik uczenia z instrukcjami i ludzką oceną. Potrafił prowadzić względnie spójne rozmowy, pisać przyzwoite teksty czy odpowiadać na pytania, lecz miał wyraźne ograniczenia: często halucynował fakty, popełniał błędy w prostych zadaniach matematycznych lub logicznych, a przy dłuższych kontekstach gubił wątek. GPT-4, wydany w marcu 2023, pokazał ogromny postęp. Stał się znacznie bardziej dokładny i wszechstronny: w testach zewnętrznych osiągnął wyniki zbliżone do ludzkich w wielu egzaminach i benchmarkach (GPT-3.5 vs. GPT-4: Biggest differences to consider | TechTarget), poprawiono jego wiedzę ogólną i zdolność do rozwiązywania trudniejszych problemów. Wyraźnie spadła liczba halucynacji (o ~40% względem GPT-3.5 (GPT-3.5 vs. GPT-4: Biggest differences to consider | TechTarget)), a model radził sobie lepiej z długim kontekstem oraz zrozumieniem złożonych poleceń. Jednocześnie GPT-4 wprowadził multimodalność (przetwarzanie obrazów) na ograniczoną skalę i został wyposażony w mechanizmy bezpieczeństwa redukujące szkodliwe odpowiedzi. To był jakościowy skok, który wielu określa jako przełomowy – GPT-4 potrafił rzeczy, które dla GPT-3.5 były nieosiągalne albo bardzo zawodne (np. napisanie użytecznego programu komputerowego czy zdanie trudnego egzaminu prawniczego na poziomie dobrego studenta).
Na tym tle GPT-4.5 jawi się jako wersja przejściowa, ale bardzo ważna. Raczej nie spodziewamy się, by GPT-4.5 przebił GPT-4 w tak dramatyczny sposób, jak GPT-4 przebił GPT-3.5 – w końcu nazwa sugeruje raczej „dopracowanie” niż całkowicie nową generację. Niemniej, różnica może być odczuwalna. Jeśli spełnią się przewidywania co do redukcji błędów i poprawy sprawności, GPT-4.5 może w praktyce wydawać się znacznie „mądrzejszy” i bardziej wiarygodny niż GPT-4. Być może różnica objawi się szczególnie w dłuższych interakcjach: tam, gdzie GPT-4 czasem tracił trop lub zaczynał konfabulować, GPT-4.5 utrzyma poprawność. W krótszych zadaniach oba modele mogą wypadać podobnie, choć i tu nowszy powinien mieć przewagę np. w rozumowaniu i pilnowaniu faktów.
Ciekawym obszarem porównań są zdolności logiczne i wiedza specjalistyczna. GPT-4 osiągnął już poziom eksperta w wielu dziedzinach testowanych poprzez pytania egzaminacyjne czy konkursowe. W przypadku GPT-4.5, jeśli zastosowane zostaną opisywane wcześniej techniki (więcej danych specjalistycznych, ocena przez ekspertów, trening na rozumowanie), możliwe że różnice ujawnią się w pytaniach naprawdę kłopotliwych albo wymagających przekroczenia pewnej bariery. Na przykład rozwiązywanie zadań matematycznych wymagających kilkunastu kroków – GPT-4 czasem tu zawodził, natomiast GPT-4.5 być może poradzi sobie z większą ich częścią, nawet jeśli nie posiada jeszcze pełnego mechanizmu chain-of-thought. Podobnie w kodowaniu: GPT-4 bywał znakomity, ale w dłuższych fragmentach kodu tracił kontekst i robił błędy; GPT-4.5, dysponując lepszym kontekstem i treningiem, może pisać większe programy bardziej poprawnie od razu.
Jeśli natomiast cofniemy się do GPT-3.5, różnica z GPT-4.5 zapewne będzie ogromna – być może na tyle, że używanie modeli z serii 3.5 stanie się uzasadnione tylko w przypadkach, gdy absolutnie kluczowa jest szybkość i niskie koszty (GPT-3.5 jest szybszy i tańszy, ale kosztem jakości). Już teraz GPT-4 bywa wolniejszy i droższy w użyciu, więc GPT-3.5 (np. ChatGPT Turbo) jest stosowany do mniej wymagających zadań. GPT-4.5, jeśli nie uda się znacząco przyspieszyć inferencji, też może być przede wszystkim narzędziem premium dla zadań wymagających najwyższej jakości, podczas gdy GPT-3.5 pozostanie „trybem ekonomicznym”. Jednak z czasem, jak to bywało wcześniej, optymalizacje mogą sprawić, że GPT-4.5 stanie się standardem nawet w aplikacjach konsumenckich, tak jak GPT-3.5 w dużej mierze wyparł GPT-3.
Przełom czy stopniowa ewolucja?
Patrząc historycznie: skoki między głównymi wersjami GPT często przynosiły przełomowe zmiany – GPT-2 ujawnił potencjał generowania spójnych akapitów tekstu, GPT-3 zaszokował skalą i ogólną wiedzą, GPT-3.5 umożliwił konwersację, a GPT-4 zbliżył AI do ludzkiego poziomu w wielu zadaniach. GPT-4.5, jako niepełny „numer” generacyjny, prawdopodobnie będzie ewolucją tych osiągnięć. Jego zadaniem jest raczej dopieścić istniejące rozwiązania niż wprowadzić zupełnie nowe. W kuluarach mówi się, że GPT-4.5 to ostatni „klasyczny” model przed gruntowną zmianą podejścia w GPT-5 (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model). Oznacza to, że będzie wykorzystywać dotychczasową architekturę (transformer) i metody (skalowanie, RLHF, itd.) do granic ich możliwości, ale nie przekroczy ich w sposób rewolucyjny.
Nie umniejsza to jednak znaczenia GPT-4.5. Dla użytkowników różnica między modelami może być odczuwalna bardziej niż by wskazywała numeracja. Przykładowo, jeśli GPT-4.5 faktycznie niemal wyeliminuje pewną klasę błędów (np. pomyłki dat, błędy jednostek miar, podstawowe sprzeczności logiczne), to z perspektywy wielu zastosowań będzie to kamień milowy – odblokuje możliwość powierzania AI zadań, które wcześniej wymagały obowiązkowego nadzoru człowieka. Wyobraźmy sobie, że GPT-4.5 osiąga tak wysoki poziom niezawodności w kodowaniu prostych programów, że programista może mu oddać napisanie całego modułu i dostaje działający kod. To jakościowo zmienia sposób pracy, choć dokonuje się poprzez sumę drobnych usprawnień.
Z drugiej strony, przełomowe cechy zapowiadane w kolejnej generacji (GPT-5) mogą rzucać cień na GPT-4.5. Jeśli wiemy, że prawdziwe myślenie krokowe, pełna multimodalność i głęboka integracja z narzędziami nadejdą dopiero potem, łatwo uznać GPT-4.5 za „czekanie na coś większego”. Należy jednak docenić, że każda ewolucja modelu to również poligon doświadczalny i przygotowanie gruntu pod ową rewolucję. GPT-4.5 posłuży prawdopodobnie do przetestowania w praktyce wielu usprawnień (np. jak użytkownicy reagują na dłuższy kontekst, czy ulepszone mechanizmy bezpieczeństwa działają w szerokim użyciu, itp.), zanim wprowadzi się radykalniejsze zmiany.
Wreszcie, warto wskazać konkretne ograniczenia wcześniejszych wersji, które GPT-4.5 będzie starał się przezwyciężyć. GPT-4, pomimo swej mocy, wciąż:
- Czasem udziela konfidentnych, lecz błędnych odpowiedzi – GPT-4.5 ma zmniejszyć ten problem jeszcze bardziej, być może poprzez wymuszenie wewnętrznej weryfikacji odpowiedzi lub lepsze źródła wiedzy.
- Ma ograniczenia w świeżej wiedzy – GPT-4 w standardowej formie ma znajomość świata uciętą na 2021/2022 roku (choć później wprowadzono opcje przeglądania internetu). GPT-4.5 prawdopodobnie będzie trenowany na danych sięgających dalej, potencjalnie do 2023 czy 2024 roku, co sprawi, że domyślnie będzie bardziej na bieżąco z informacjami.
- Bywa powolny w odpowiedzi (zwłaszcza w porównaniu z GPT-3.5) – możliwe optymalizacje w GPT-4.5 skrócą ten czas, choćby dzięki lepszemu wykorzystaniu sprzętu i architekturze MoE (gdzie tylko część modelu aktywuje się dla konkretnego zadania).
- Ma limitowany kontekst (nawet jeśli 32k tokenów to dużo, w niektórych zastosowaniach to wciąż za mało, np. analiza całej książki) – GPT-4.5, jak omawialiśmy, może ten limit znacząco zwiększyć, niwelując istotne ograniczenie praktyczne.
- Wykazuje pewne uprzedzenia i niuanse etyczne, które budziły dyskusje – kolejna iteracja zapewne będzie bardziej neutralna i podatna na dostosowanie (by uniknąć narzucania użytkownikom określonych tonów czy opinii, co wcześniej bywało krytykowane). OpenAI deklaruje ciągłe postępy w redukcji stronniczości modeli (GPT-4 | OpenAI), więc GPT-4.5 powinien być pod tym kątem lepszy niż poprzednicy.
Podsumowując tę część: GPT-4.5 najpewniej nie będzie absolutną rewolucją, ale spodziewamy się istotnej ewolucji, która uczyni model jeszcze potężniejszym i bardziej użytecznym. Z perspektywy użytkownika może on odczuć różnicę równie mocno, jak przy przeskoku dużej wersji, choć technicznie będzie to raczej dopracowanie niż wymyślenie koła na nowo. W każdym razie, GPT-4.5 przygotuje scenę pod GPT-5, rozwiązując wiele pomniejszych problemów i dopieszczając funkcje, które w pełnym rozkwicie zobaczymy w kolejnej generacji.
4. Potencjalne wyzwania i ograniczenia
Rozwój tak zaawansowanych modeli jak GPT-4.5 niesie ze sobą nie tylko szanse, ale i poważne wyzwania. W tej sekcji omówimy, z jakimi trudnościami może borykać się dalsze skalowanie modeli AI oraz jakie kwestie etyczne i społeczne pojawiają się wraz z coraz potężniejszymi generatywnymi modelami językowymi. Nawet najlepsza technologia musi stawić czoła ograniczeniom fizycznym i potrzebie odpowiedzialnego użytkowania.
Trudności w dalszym skalowaniu modeli AI
Jednym z najbardziej oczywistych wyzwań jest skalowanie – zarówno pod względem architektury, jak i infrastruktury. Modele pokroju GPT są ogromnie żarłoczne na zasoby. Już GPT-4 wymagał tysięcy układów GPU pracujących równolegle przez wiele tygodni (lub miesięcy), by go wytrenować, co przełożyło się na wspomniane wcześniej dziesiątki milionów dolarów kosztów (Visualizing the Training Costs of AI Models Over Time). Jeśli GPT-4.5 miałby być większy czy bardziej złożony, zapotrzebowanie na moc obliczeniową rośnie jeszcze bardziej. Nawet gigantów technologicznych może to zmusić do poszukiwania nowych rozwiązań – takich jak specjalizowane chipy AI, optymalizacje algorytmiczne, czy sprytne techniki treningu (np. trenowanie mniejszego modelu i powiększanie go przez tzw. przenoszenie wiedzy). Jest też kwestia energetyczna: trenowanie wielkich modeli pochłania ogromne ilości energii elektrycznej, co ma wymiar zarówno ekonomiczny, jak i ekologiczny. W czasach, gdy zwraca się uwagę na ślad węglowy technologii, budowanie coraz większych modeli budzi pytania o zrównoważony rozwój. Być może więc ograniczeniem stanie się po prostu próg opłacalności – dojście do punktu, gdzie kolejny wzrost parametrów lub złożoności daje tak minimalne zyski w jakości, że lepiej poszukać innych dróg (takich jak optymalizacja istniejących parametrów czy skupienie się na specjalizowanych, mniejszych modelach do konkretnych zadań).
Kolejnym wyzwaniem technicznym jest utrzymanie spójności i niezawodności modelu wraz ze skalą. Im model większy i bardziej złożony (np. poprzez Mixture of Experts czy inne moduły), tym trudniej przewidzieć jego zachowanie w każdej sytuacji. Mogą pojawić się nieoczekiwane artefakty: modele mogą znajdować nowe, dziwne sposoby „omijania” ograniczeń lub ujawniać nieznane wcześniej słabości. Już GPT-4 pokazał, że potrafi rozwiązywać zadania w sposób, jakiego nie przewidzieli jego twórcy (co jest zarówno zaletą, jak i wadą). GPT-4.5, pchając tę granicę, może być jeszcze trudniejszy do gruntownego przetestowania – praktycznie nie sposób symulować wszystkich scenariuszy, jakie wygenerują miliony użytkowników na świecie. To oznacza, że proces testowania i walidacji staje się tytanicznym wysiłkiem. Być może konieczne będzie użycie innych AI do testowania AI (np. generowanie trudnych przypadków testowych automatycznie), co zresztą już ma miejsce w pewnym zakresie.
Nie można też pominąć kwestii architekturalnych ograniczeń. Transformery z mechanizmem self-attention zdominowały ostatnie lata w przetwarzaniu języka, ale mają one swoją złożoność obliczeniową rosnącą kwadratowo wraz z długością sekwencji (stąd problem z bardzo długim kontekstem). Co prawda powstają nowe architektury i optymalizacje (np. mechanizmy pamięci zewnętrznej, atencja liniowa, itp.), lecz GPT-4.5 prawdopodobnie jeszcze bazuje na klasycznym podejściu. Może się okazać, że pewnych rzeczy nie da się osiągnąć bez zmiany paradygmatu – stąd plany wobec GPT-5 integrującego różne podejścia i algorytmy, a nie tylko zwiększania transformera (GPT-5: Everything We Know About OpenAI’s New Model). GPT-4.5 będzie musiał zmieścić ulepszenia w ramach obecnej architektury, co może ograniczać jego maksymalny potencjał.
Innym problemem skalowania jest dostępność odpowiednich danych. Trenowanie większych modeli wymaga proporcjonalnie więcej danych, by nie doszło do przeuczenia (gdy model po prostu zapamiętuje, zamiast uogólniać wiedzę). Jednak wysokiej jakości teksty nie rosną już tak łatwo – Internet został w dużej mierze „zeskrapowany” przez GPT-3 i GPT-4. Pozostaje coraz bardziej sięgać po źródła wielojęzyczne, specjalistyczne lub generować dane syntetyczne, co niesie własne komplikacje. GPT-4.5 może się tu zmagać z tym, że aby go jeszcze lepiej wytrenować, trzeba wycisnąć wiedzę z danych, które są coraz trudniejsze do zdobycia lub czyszczenia.
Aspekty etyczne i społeczne rozwoju generatywnych modeli
Im potężniejsze narzędzie, tym większa odpowiedzialność w jego użyciu. Generatywne modele językowe rodzą szereg dylematów etycznych i wyzwań społecznych, które w przypadku GPT-4.5 staną się jeszcze bardziej wyraźne.
Po pierwsze, kwestia dezinformacji i nadużyć. GPT-4.5, potrafiąc generować jeszcze bardziej przekonujące i złożone teksty, może zostać wykorzystany do tworzenia treści wprowadzających w błąd na masową skalę. Już wcześniejsze modele budziły obawy, że ułatwią produkcję spamu, fałszywych wiadomości czy nawet propagandy. Bardziej zaawansowany model mógłby napisać np. bardzo wiarygodny artykuł pseudonaukowy popierający nieprawdziwą tezę, który trudniej będzie odróżnić od prawdziwego, zweryfikowanego tekstu. To stawia wyzwanie przed społeczeństwem: jak weryfikować prawdę w erze, gdy tekst (i potencjalnie inne media) mogą być generowane przez AI na żądanie?. Będzie rosła presja na opracowanie metod detekcji tekstów generowanych automatycznie, a także edukację społeczeństwa, by krytycznie podchodziło do źródeł. OpenAI i inne firmy być może spróbują implementować w modelach mechanizmy znakowania wygenerowanych treści lub ograniczenia zapobiegające niektórym nadużyciom, ale historia uczy, że sprytni użytkownicy często znajdują obejścia.
Powiązanym problemem jest bezpieczeństwo i moralność odpowiedzi AI. GPT-4 wprowadził wiele zabezpieczeń, by nie udzielać szkodliwych porad (np. instrukcji wytwarzania broni czy treści nienawistnych), ale to wciąż gra w kotka i myszkę – użytkownicy wymyślają nowe sposoby „wykiwania” modeli (tzw. prompt hacking lub jailbreaking), a twórcy modeli łatają te luki. GPT-4.5 będzie musiał zmierzyć się z jeszcze sprytniejszymi próbami obejścia zabezpieczeń, zwłaszcza gdy ludzie zaczną wykorzystywać do tego… inne modele AI (np. modele generujące podchwytliwe prompty). Z punktu widzenia etycznego, twórcy GPT-4.5 muszą balansować między otwartością modelu a kontrolą jego outputu. Zbyt rygorystyczne cenzurowanie może budzić zarzuty ograniczania wolności słowa czy stronniczości (już przy GPT-4 pojawiały się dyskusje, czy AI nie faworyzuje pewnych światopoglądów), z kolei zbyt luźne – grozi społecznymi szkodami. Ten dylemat będzie narastał, im bardziej modele przenikną do codziennego życia.
Z perspektywy społecznej, znaczenie ma również wpływ na rynek pracy i kompetencje ludzi. GPT-4.5, automatyzując kolejne zadania intelektualne, zapewne odnowi debatę: czy AI zabierze nam pracę?. Już teraz modele językowe są wykorzystywane do tworzenia podsumowań, raportów, kodu, treści marketingowych – rzeczy, które tradycyjnie wykonywali ludzie. Im lepsza AI, tym większa część takich zadań może być zautomatyzowana. Z jednej strony zwiększa to produktywność (pozwalając ludziom skupić się na bardziej kreatywnych lub nadzorczych rolach), z drugiej – może prowadzić do redukcji pewnych stanowisk. Społeczeństwo musi się do tego zaadaptować: przez rekwalifikację pracowników, tworzenie nowych ról (np. specjalistów od współpracy z AI) i być może przez zmiany w systemie edukacji, które uwzględnią wszechobecność AI jako narzędzia. W przypadku GPT-4.5, jeśli faktycznie okaże się dużo bardziej niezawodny, firmy mogą chętniej powierzać mu odpowiedzialne zadania, co z kolei może przyspieszyć wpływ na rynek pracy.
Kolejną kwestią etyczną jest prywatność i bezpieczeństwo danych. Modele takie jak GPT-4.5 uczą się na ogromnych zbiorach danych z Internetu, które mogą zawierać informacje prywatne. OpenAI zapewne stosuje filtrowanie, ale nie da się całkowicie zagwarantować, że model nie „przyswoił” sobie gdzieś fragmentów czyichś danych osobowych, które potem potencjalnie mógłby wygenerować. To rodzi pytania o zgodność z regulacjami (np. RODO w Europie) i o to, jak trening takich modeli powinien być nadzorowany. Dodatkowo, gdy model jest udostępniany przez API, użytkownicy często wprowadzają do niego własne dane (np. podsuwają fragmenty dokumentów, by dostać podsumowanie). Firmy wykorzystujące GPT-4.5 będą musiały dbać o to, by dane wprowadzane do modelu nie były nigdzie przechowywane ani wykorzystywane niezgodnie z intencją – co wymaga zaufania do dostawcy modelu oraz ewentualnie rozwiązań pozwalających uruchamiać modele lokalnie, na własnych zabezpieczonych serwerach (co przy tak dużych modelach nie jest trywialne).
Wreszcie, pojawia się fundamentalne pytanie natury filozoficzno-społecznej: czy powinniśmy ograniczać rozwój tak potężnych AI?. W marcu 2023 roku głośny był list otwarty wzywający do moratorium na trenowanie systemów mocniejszych niż GPT-4 (Pause Giant AI Experiments: An Open Letter – Future of Life Institute), podpisany przez wielu ekspertów i postaci świata technologii. Obawiano się, że pęd ku coraz silniejszym modelom następuje bez dostatecznych zabezpieczeń i zrozumienia konsekwencji. GPT-4.5, jako model potencjalnie nieco mocniejszy od GPT-4, wpasowuje się w tę dyskusję. Choć nie jest to jeszcze skok generacyjny, krytycy mogą argumentować, że to kolejny krok ku systemom, nad którymi możemy utracić kontrolę. Twórcy modelu muszą więc wykazać przezroczystość i odpowiedzialność – tłumaczyć, jakie środki bezpieczeństwa wdrażają, jak testują model, jak zamierzają zapobiec negatywnym skutkom. Możliwe, że regulacje prawne nadchodzą: rządy i organizacje międzynarodowe pracują nad wytycznymi dla zaawansowanej AI. Wdrożenie GPT-4.5 w szerokiej skali da praktyczny materiał do oceny, jakie ramy prawne i etyczne są potrzebne.
Etyczne jest również zapewnienie inkluzywności technologii. Jeśli GPT-4.5 zostanie wydany tylko dla płacących użytkowników (np. początkowo dla subskrybentów ChatGPT Pro (OpenAI’s GPT-4.5 ‘Orion’ Set to Dazzle ChatGPT Pro Users | AI News) (OpenAI’s GPT-4.5 ‘Orion’ Set to Dazzle ChatGPT Pro Users | AI News)), może zrodzić podziały: dostęp do najnowszej AI tylko dla bogatszych osób lub krajów, a reszta zostaje w tyle. Społecznie istotne będzie, by z czasem korzyści z GPT-4.5 i podobnych modeli były dostępne szerzej (np. poprzez integrację w publicznych usługach, tańsze lub open-source’owe odpowiedniki, itp.), inaczej powstanie przepaść cyfrowa – nowy wymiar nierówności oparty o dostęp do AI. OpenAI zdaje sobie z tego sprawę, stąd ruchy takie jak udostępnianie pewnych potężnych modeli w ograniczonym darmowym zakresie (ChatGPT free z GPT-3.5, później być może GPT-4 po pewnym czasie).
Podsumowanie aspektów etycznych: GPT-4.5 niesie wielkie obietnice, ale i zobowiązania. Konieczne będzie odpowiedzialne zarządzanie jego rozwojem i wdrożeniem: od zapewnienia bezpieczeństwa i prawdziwości generowanych treści, przez ochronę prywatności, po szerszą refleksję nad tym, jak taka technologia zmienia nasze społeczeństwo, pracę i sposób zdobywania informacji. Dyskusje nad tym już trwają i z pewnością będą nadal żywe wraz z pojawieniem się GPT-4.5.
Zakończenie
GPT-4.5 jawi się jako kolejny ważny krok w ewolucji modeli językowych, choć niekoniecznie rewolucyjny. Z technicznego punktu widzenia może przynieść liczne usprawnienia – od dopracowanej architektury zapewniającej większą efektywność, przez redukcję halucynacji i lepsze wnioskowanie, po ewentualne zwiększenie możliwości kontekstowych i wstępną integrację nowych technik. Dla użytkowników oznacza to bardziej niezawodną i wszechstronną AI: taką, której można powierzyć trudniejsze zadania i która stanie się jeszcze wygodniejsza w codziennym użyciu. Choć GPT-4.5 prawdopodobnie nie zaskoczy nas zupełnie nowymi zdolnościami, to podniesie poprzeczkę w jakości tego, co już potrafią jego poprzednicy – a to może wystarczyć, by wywołać kolejną falę innowacji w produktach i usługach opartych o AI.
Porównując z wcześniejszymi modelami, GPT-4.5 należy traktować jako doszlifowanie diamentu, którym okazał się GPT-4. Nawet jeśli nie jest to pełny skok generacyjny, to suma usprawnień może sprawić, że w praktyce odczujemy znaczącą różnicę. W pewnych aspektach może to być moment zbliżenia się jeszcze bardziej do tzw. AI na poziomie ludzkim w wąskich dziedzinach – co z jednej strony ekscytuje, a z drugiej wymaga ostrożności.
Wyzwania stojące przed GPT-4.5 i jego twórcami są niemałe. Technicznie, trzeba pokonać bariery skalowalności i upewnić się, że model działa stabilnie w każdej sytuacji. Społecznie, trzeba zadbać, by użycie tak potężnego narzędzia przyniosło korzyści, minimalizując ryzyka – od dezinformacji, przez wpływ na rynek pracy, po kwestie etyczne związane z autonomią AI. Głośne apele o rozwagę (jak wspomniany list wzywający do pauzy w wyścigu AI (Pause Giant AI Experiments: An Open Letter – Future of Life Institute)) przypominają, że innowacja musi iść w parze z odpowiedzialnością.
Z dużym prawdopodobieństwem GPT-4.5 pojawi się na scenie w najbliższej przyszłości (mówi się o tygodniach lub kilku miesiącach oczekiwania (OpenAI Reveals GPT-4.5 and GPT-5 Roadmap, Promises Simplified AI Experience – MacRumors)). Społeczność entuzjastów AI czeka nań z niecierpliwością, licząc na nowe możliwości i poprawę doświadczeń z modelami językowymi. Równolegle, badacze i krytycy będą bacznie obserwować, jak ten model sprawdzi się w praktyce i czego nas nauczy przed kolejnym wielkim skokiem, jakim będzie GPT-5. Jedno jest pewne: rozwój GPT-4.5 to kluczowy rozdział w historii sztucznej inteligencji – rozdział, który pokaże, jak dalece potrafimy udoskonalić maszynowe rozumienie języka zanim wkroczymy na zupełnie nowe ścieżki. Pozostaje mieć nadzieję, że te postępy zostaną wykorzystane mądrze, dla dobra nas wszystkich.
