Postęp branży AI jest udawany? Były dyrektor Tesli atakuje

Andrej Karpathy, współzałożyciel OpenAI i były dyrektor działu sztucznej inteligencji w Tesli,  poddał w wątpliwość tempo, w jakim świat technologii zmierza w stronę tzw. sztucznej inteligencji ogólnej (AGI). W jego opinii współczesna fascynacja „agentami AI” jest mocno przesadzona, a większość systemów, które mają działać samodzielnie, w praktyce wciąż nie spełnia podstawowych oczekiwań.

Karpathy, obecnie prowadzący firmę edukacyjną Eureka Labs, stwierdził, że droga do prawdziwego AGI zajmie jeszcze przynajmniej dekadę. Jego zdaniem żadna istniejąca dziś architektura sztucznej inteligencji nie potrafi się uczyć w sposób ciągły ani zapamiętywać informacji w sposób zbliżony do ludzkiego. Modele generatywne są imponujące pod względem płynności i zdolności językowych, ale ich „inteligencja” kończy się na przewidywaniu kolejnych słów w zdaniu.

„Nie można im po prostu czegoś powiedzieć, a one to zapamiętają. Mają problemy poznawcze i to po prostu nie działa” – powiedział w rozmowie z Dwarkeshem Patelem. Jego zdaniem pokonanie tych ograniczeń zajmie naukowcom około dziesięciu lat, nawet przy obecnym tempie rozwoju modeli.

„To dekada agentów, nie ich rok”

W 2025 roku znaczna część Doliny Krzemowej ogłosiła tzw. „rok agentów” – okres, w którym autonomiczne systemy AI mają rzekomo wejść do powszechnego użytku. Karpathy jest sceptyczny wobec tych prognoz. Według niego współczesni „agenci”, systemy zdolne do wykonywania złożonych zadań w środowisku komputerowym, są zbyt ograniczone, by nazwać je inteligentnymi. Nie potrafią skutecznie planować, analizować kontekstu, korzystać z różnych źródeł informacji ani obsługiwać komputerów w sposób spójny z ludzkim myśleniem.

„To slop^*”, powiedział wprost, odnosząc się do większości istniejących dziś agentów AI.  „Branża robi zbyt duży skok i próbuje udawać, że to coś niesamowitego, ale tak nie jest. Jesteśmy na etapie przejściowym”.

Karpathy określił obecną dekadę mianem „dekady agentów” – okresu długiego dojrzewania technologii, w którym deweloperzy powinni skupić się na współpracy między człowiekiem a maszyną, zamiast na próbach całkowitego zastąpienia ludzkiego intelektu.

Krytyka uczenia wzmacniającego i modeli LLM

Współzałożyciel OpenAI nie oszczędził także metod, które stoją za współczesnymi osiągnięciami AI. Jego zdaniem uczenie wzmacniające (Reinforcement Learning) pozostaje „straszne, ale wszystko inne jest jeszcze gorsze”. Choć ta technika pozwoliła maszynom odnosić sukcesy w grach czy symulacjach, w realnych zastosowaniach jest zbyt chaotyczna i nieefektywna.

Jednocześnie Karpathy przyznał, że największe modele językowe, takie jak GPT-5 Pro, reprezentują obecnie najwyższy poziom technologii, lecz wciąż nie dorównują ludzkiemu rozumowaniu. Generują płynne wypowiedzi, ale nie mają głębokiego zrozumienia treści.

„Bańka AI” i rzeczywistość inwestorów

Sceptycyzm Karpathy’ego wprowadza dysonans, gdy na rynku trwa rekordowy boom na sztuczną inteligencję. W ciągu ostatnich miesięcy OpenAI podpisało umowy o łącznej wartości kilkuset miliardów dolarów – między innymi z Oracle, Nvidią i AMD. Część inwestorów zaczyna jednak obawiać się, że tempo finansowania i marketingowa gorączka wokół generatywnej AI tworzą bańkę spekulacyjną podobną do tej z czasów dot-comów.

Karpathy odniósł się do tego zjawiska w mediach społecznościowych, podkreślając, że jego prognoza dziesięciu lat dla AGI jest w rzeczywistości „bardzo optymistyczna”. W przeciwieństwie do dominującej narracji, według której „AGI jest tuż za rogiem”, zachowuje on trzeźwość i ostrożność w przewidywaniach.

Od Tesli do edukacji

Karpathy, który zaczynał jako wykładowca na Uniwersytecie Stanforda, współtworzył OpenAI w 2015 roku, a następnie przeniósł się do Tesli, gdzie kierował zespołem rozwijającym system widzenia komputerowego dla autopilota. Po kilku latach wrócił do OpenAI, by pracować nad rozwojem GPT-4, lecz w 2024 roku ponownie odszedł z firmy. Dziś prowadzi Eureka Labs – inicjatywę edukacyjną i kanał YouTube, w ramach którego uczy budowania sieci neuronowych od podstaw.

*Termin slop w kontekście z AI oznacza  masowo generowane przez sztuczną inteligencję treści, które reprezentują niską jakość, są chaotyczne i często bezużyteczne.