I det følgende vil Microsoft Copilot oppsummere sitatene fra forskere og teknologer gjengitt i de rene testsidene. Teksten er kopiert direkte fra Copilot og limt inn her «as is».
Testsidene
Her er en oppsummering av de sentrale synspunktene på samtalerobotenes evner til å resonere, løse komplekse oppgaver og potensielt erstatte menneskelig arbeidskraft:
- Begrenset evne til reell resonnering
- Flere eksperter peker på at dagens systemer, inkludert ChatGPT og tilsvarende verktøy, i bunn og grunn er avanserte ordprediksjonsalgoritmer. De «resonnerer» ikke på en ekte kognitiv måte, men setter sammen svar basert på statistiske mønstre hentet fra enorme treningsdatasett. Det er nettopp denne mekanismen som gir inntrykk av at de klarer komplekse oppgaver, selv om de ofte overser viktige detaljer, feilberegner selv enkle oppgaver, eller til og med «oppfinner» fakta.
- Flere eksperter peker på at dagens systemer, inkludert ChatGPT og tilsvarende verktøy, i bunn og grunn er avanserte ordprediksjonsalgoritmer. De «resonnerer» ikke på en ekte kognitiv måte, men setter sammen svar basert på statistiske mønstre hentet fra enorme treningsdatasett. Det er nettopp denne mekanismen som gir inntrykk av at de klarer komplekse oppgaver, selv om de ofte overser viktige detaljer, feilberegner selv enkle oppgaver, eller til og med «oppfinner» fakta.
- Illusjonen av dyp intelligens og kritisk tenkning
- Flere uttalelser understreker at det som fremstår som resonnering ofte kommer fra at mennesker tolker sammenhengende og flytende tekst som et tegn på dyp forståelse. Men ifølge kritikere er dette en form for antropomorfisering – vi tillegger systemene menneskelige kognitive evner som de egentlig ikke har. De genererer overbevisende og til tider sofistikerte svar, men dette er ikke resultat av en universell evne til å forstå eller løse problemer på samme måte som vi gjør.
- Flere uttalelser understreker at det som fremstår som resonnering ofte kommer fra at mennesker tolker sammenhengende og flytende tekst som et tegn på dyp forståelse. Men ifølge kritikere er dette en form for antropomorfisering – vi tillegger systemene menneskelige kognitive evner som de egentlig ikke har. De genererer overbevisende og til tider sofistikerte svar, men dette er ikke resultat av en universell evne til å forstå eller løse problemer på samme måte som vi gjør.
- Praktiske begrensninger i komplekse oppgaver
- Evalueringer viser at selv når verktøyene kan produsere polerte rapporter eller kode, oppdages det raskt alvorlige feil. Eksempler inkluderer manglende evne til å fange opp ny informasjon, feil i grunnleggende beregninger, og en tilbøyelighet til å hallusinere fakta. I kontekster som for eksempel programutvikling, hvor debugging utgjør en stor del av arbeidsdagen, er ikke LLM-ene gode nok til å erstatte den menneskelige innsatsen.
- Evalueringer viser at selv når verktøyene kan produsere polerte rapporter eller kode, oppdages det raskt alvorlige feil. Eksempler inkluderer manglende evne til å fange opp ny informasjon, feil i grunnleggende beregninger, og en tilbøyelighet til å hallusinere fakta. I kontekster som for eksempel programutvikling, hvor debugging utgjør en stor del av arbeidsdagen, er ikke LLM-ene gode nok til å erstatte den menneskelige innsatsen.
- Økonomisk interesse, men ikke en erstatning for menneskelig kreativitet
- Noen eksperter kommenterer at nyere modeller kan være trent billigere eller markedsføres som «revolusjonerende», men de representerer ikke et sprang mot ekte kunstig generell intelligens (AGI). De kan sees på som økonomiske og teknologiske nyvinninger, men den underliggende mekanismen er fortsatt den samme – ren mønstergjenkjenning uten evne til å resonere med menneskelig fleksibilitet og kreativitet.
- Det påpekes også at mens noen arbeidsoppgaver kan automatiseres til en viss grad, er menneskelig kreativitet og evne til å stille originale spørsmål og løse problemer på uforutsigbare måter et klart konkurransefortrinn. Dette betyr at AI-verktøyene i dag heller kan ses på som hjelpemidler enn som fullstendige erstatninger for menneskelig arbeidskraft.
- Risikoen for overtro og ukritisk bruk
- En gjennomgående bekymring er at de overbevisende, til tider feilaktige, responsene kan få brukere til å stole for mye på teknologien. Når brukere aksepterer et feil svar fordi det er ledsaget av et tilsynelatende logisk resonnement, kan det føre til misforståelser og at beslutninger tas på et uriktig grunnlag. Dette gjelder særlig i komplekse forretnings- og beslutningsprosesser der nøyaktighet er avgjørende.
Sammenfattende Ekspertene er generelt skeptiske til påstanden om at dagens LLM-baserte samtaleroboter virkelig kan resonere eller løse komplekse oppgaver på en måte som kan erstatte menneskelig arbeidskraft. Verktøyene kan gi inntrykk av innsikt og flytende kommunikasjon, men under overflaten dreier det seg om avansert mønstergjenkjenning. Arbeidet med komplekse problemløsningsoppgaver, kreativ tenkning, og kritisk evaluering krever fortsatt den menneskelige kapasiteten til å tilpasse seg ny kontekst, stille de riktige spørsmålene og korrigere feil – noe dagens systemer ikke kan. Denne forståelsen er viktig for både å justere forventningene til AI i arbeidslivet og for å tilpasse bruken i praktiske løsninger der menneskelig vurdering forblir uerstattelig.
Er du enig i Copilot her har foretatt en grei og presis oppsummering av det de ulike sitatene peker på?