Komuniti teknologi sedang terlibat dalam perdebatan sengit mengenai batasan asas kecerdasan buatan generatif, dengan konsensus yang semakin berkembang bahawa halusinasi - kejadian di mana model AI menghasilkan maklumat palsu atau rekaan - mungkin merupakan masalah yang wujud secara semula jadi dan tidak dapat diselesaikan. Perbincangan ini berlaku ketika pelaburan besar-besaran dalam teknologi AI menghadapi penelitian yang semakin meningkat terhadap kemampanan dan pulangan dunia sebenar mereka.
Masalah Halusinasi Lebih Mendalam Daripada Jangkaan
Penyelidikan terkini daripada OpenAI dan Georgia Tech mencadangkan bahawa halusinasi AI bukan sekadar pepijat sementara yang perlu diperbaiki, tetapi sebaliknya akibat yang tidak dapat dielakkan daripada cara model bahasa besar dilatih. Isu teras terletak pada cara sistem ini meramalkan perkataan atau token seterusnya dalam urutan - ia direka untuk membuat tekaan berpendidikan daripada mengakui ketidakpastian, walaupun ketika mereka kekurangan maklumat yang mencukupi.
Ahli komuniti menunjukkan bahawa masalah menjadi lebih kompleks apabila mempertimbangkan apa yang membentuk halusinasi. Apabila AI menulis cerita rekaan tentang kanggaru di bulan, itu adalah kreativiti yang disengajakan. Tetapi apabila ia mencipta fakta sejarah palsu semasa menjawab soalan fakta, itu adalah kesilapan berbahaya. Cabaran adalah mengajar sistem AI untuk membezakan antara senario ini.
Model bahasa besar: Sistem AI yang dilatih pada jumlah data teks yang besar untuk meramal dan menghasilkan bahasa seperti manusia
Pemeriksaan Realiti Pelaburan Semakin Menghampiri
Kemampanan kewangan ledakan AI semasa menarik kritikan tajam daripada pemerhati industri. Kos yang sangat besar untuk melatih dan menjalankan model AI memerlukan peningkatan produktiviti yang besar untuk mewajarkan pelaburan, namun data dunia sebenar terus gagal memenuhi unjuran bercita-cita tinggi ini.
Sesetengah ahli komuniti berhujah bahawa penilaian tidak semestinya memerlukan pemberhentian beramai-ramai untuk masuk akal, mencadangkan bahawa walaupun peningkatan sederhana dalam pertumbuhan ekonomi boleh mewajarkan pelaburan besar. Walau bagaimanapun, yang lain menunjukkan tanda-tanda membimbangkan bahawa trajektori perbelanjaan semasa tidak mampan, dengan Deutsche Bank memberi amaran bahawa pertumbuhan berterusan akan memerlukan peningkatan perbelanjaan teknologi secara parabolik.
Penumpuan pertumbuhan yang didorong AI dalam hanya segelintir syarikat teknologi utama ( Mag 7 ) bermakna jika hasil AI gagal menjadi kenyataan, kesan terhadap indeks saham utama boleh menjadi ketara dan pantas.
Ramalan Garis Masa Pelaburan: • 2026: Kemungkinan keruntuhan gelembung pelaburan AI • Status semasa: Trajektori perbelanjaan yang tidak mampan • Penumpuan pasaran: Pertumbuhan terutamanya dalam syarikat teknologi " Mag 7 " • Faktor risiko: S&P 500 bergerak ke sisi tidak termasuk saham teknologi utama
Pembangunan Perisian Menunjukkan Harapan Walaupun Terdapat Kebimbangan Yang Lebih Luas
Walaupun batasan AI adalah jelas dalam tugas pengetahuan am, domain pengaturcaraan menunjukkan gambaran yang lebih optimistik. Penjanaan kod mendapat manfaat daripada pemeriksaan realiti terbina dalam - program sama ada menyusun dan lulus ujian, atau tidak. Gelung maklum balas objektif ini membolehkan sistem AI memperbaiki output mereka secara berulang sebelum mempersembahkannya kepada pembangun.
Perbincangan komuniti mendedahkan penerimaan yang semakin meningkat terhadap alat AI untuk tugas pengekodan khusus seperti pertanyaan SQL , integrasi API , dan logik aplikasi rutin. Walau bagaimanapun, keraguan kekal tentang keberkesanan AI dalam bidang yang memerlukan pertimbangan manusia, seperti reka bentuk antara muka pengguna dan pengoptimuman sistem peringkat rendah di mana prestasi dan kecekapan sumber adalah kritikal.
Model sudah sangat baik dalam domain tersebut. Mereka jelas belum mempunyai citarasa yang sempurna lagi, jadi mempunyai pengaturcara sistem berpengalaman dengan visi yang membimbing model akan menjadi jauh lebih baik daripada tembak dan lupakan.
API: Antara Muka Pengaturcaraan Aplikasi, satu set protokol yang membolehkan aplikasi perisian berbeza berkomunikasi antara satu sama lain
Penjanaan Kod AI - Aplikasi yang Menjanjikan: • Logik aplikasi dan operasi pangkalan data • Integrasi API ( Android , AWS , CSS ) • Penjanaan pertanyaan SQL • Carian kod gaya StackOverflow • Tugas infrastruktur sebagai kod
Permainan Akhir Gelembung
Walaupun terdapat ramalan kegawatan kewangan apabila gelembung pelaburan AI akhirnya pecah, ramai pemerhati percaya kesan ekonomi yang lebih luas akan dapat diurus. Tidak seperti kemalangan teknologi sebelumnya, kesan mungkin terutamanya menjejaskan pelabur kaya daripada menyebabkan gangguan ekonomi yang meluas. Kerja asas yang sepatutnya diautomasikan oleh AI masih memerlukan tangan manusia, berpotensi mengurangkan kesan terhadap pasaran pekerjaan.
Garis masa untuk perhitungan ini nampaknya semakin pantas, dengan ramai pemerhati industri menunjuk kepada 2026 sebagai titik infleksi yang mungkin apabila jurang antara janji AI dan pulangan praktikal menjadi mustahil untuk diabaikan.
Rujukan: Ramalan GenAl