E oarecum ridicol când un director afirmă că modelul de limbaj a învățat să evite un anumit semn de punctuație, dar tocmai aici se vede ce stă în spatele tehnologiei: OpenAI a modificat probabil GPT-5.1 (prin fine-tuning sau reinforcement learning) astfel încât instrucțiunile personalizate să aibă o influență mai mare în calculele de probabilitate ale modelului. Nu e doar despre un simbol, e despre cine controlează comportamentul unui sistem statistic complex.
Problema este că această reglare fină nu e o știință exactă. Rețelele neuronale nu sunt seturi de reguli separate, ci hărți enorme de valori interconectate numite weights. Schimbi ceva pentru a rezolva un abuz de semne de punctuație azi, iar o actualizare ulterioară, menită, de exemplu, să îmbunătățească abilitățile de programare, poate readuce problema. Cercetătorii numesc asta alignment tax: costul plătit atunci când ajustezi comportamentul unui model și apar efecte secundare neașteptate.
Mai mult, OpenAI face actualizări continue chiar și în cadrul aceleiași versiuni, ceea ce înseamnă că un comportament „fixat” azi poate reveni din cauza altor ajustări făcute pe baza feedback-ului utilizatorilor sau a unor noi antrenamente. Pentru utilizatorii obișnuiți e frustrant: uneori modelul respectă instrucțiunile personalizate, alteori revine la vechile obiceiuri de formatare. Exemplul mic, evitarea semnului em dash, devine o fereastră către limitele controlului asupra unui sistem probabilistic cu milioane de influențe în concurență.
Întrebarea logică care apare este: dacă până și gestionarea punctuației rămâne fragilă, cât de aproape suntem de AGI? Răspunsul nu e definitiv, dar pare puțin probabil ca o inteligență generală asemănătoare celei umane să rezulte doar dintr-un model de limbaj mare. AGI ar implica probabil o înțelegere reală și acțiune intenționată autoreflexivă, nu doar potrivirea unor tipare statistice care uneori se aliniază cu instrucțiunile. Până atunci, ajustăm weights, testăm și reciclăm feedback, pe scurt, muncim mult la marginea predictibilității.
Există și situații mai prozaice: unii utilizatori încă nu pot controla folosirea em dash-ului decât prin funcția de instrucțiuni personalizate. Un exemplu dintr-o conversație online arată cum modelul, rugat în chat să nu folosească em dash, a actualizat o memorie salvată și a răspuns unui utilizator pe X cu Got it—I’ll stick strictly to short hyphens from now on. E amuzant, pentru că sugerează că modelul poate părea cooperant pe ici-colo, dar nu există nicio garanție a stabilității pe termen lung.
Reglajele fine rămân o artă a compromisurilor: vrei mai multă conformitate la instrucțiuni, dar trebuie să accepți că alte abilități pot avea de suferit. Actualizările continue pot readuce probleme rezolvate anterior, iar natura interconectată a rețelelor neuronale înseamnă că nu există intervenții complet izolate. În plus, dezbaterea despre AGI scoate în evidență o diferență esențială între a imita foarte bine limbajul uman și a avea o înțelegere cognitivă autentică.
Exemplul concret cu GPT-5.1 și disputa asupra em dash-ului scoate în relief două teme importante: limitele controlului tehnic asupra comportamentului modelelor statistice și diferența între performanța de suprafață a unui model și ceea ce am putea numi înțelegere sau intenție. Aceste teme îi privesc pe dezvoltatori, cercetători și utilizatori, pentru că influențează așteptările privind stabilitatea funcțională și felul în care implementările viitoare vor trebui calibrate. Tu ce crezi: e mai eficient să impui instrucțiuni stricte și să accepți posibile regrese în alte capacități sau să lași modelul mai flexibil și să tolerezi mici abateri de la preferințele tale?
Fii primul care comentează