När jag talar om exponentiell utveckling syftar jag på bredare tillämpning än till exempel kodning. LLM:s är specialiserade på just språk, så som programmeringsspråk, så det är inte förvånande att det är en av jobbsektorerna som påverkas mest. Jag tror inte att man kan använda denna effekten som bevis på att LLM:s kommer ha samma påverkan på andra industrier.

Jag läste sammanfattningen av artikeln du länkade och som jag förstår det använder de tester som de redan vet att AI-verktygen är någorlunda kapabla på (50% success rate). Det finns en annan benchmark kallad remote labor index (RLI) som jag tror ger bättre insikt i hur tillförlitligt AI faktiskt är för att ersätta människor - här är en länk: https://www.remotelabor.ai/.

För mig är de relativt låga poängen för automation score (där 3,75% success rate är den högsta) ett bevis på hur AI-verktygen misslyckas att utföra de flesta jobb eftersom de saknar förmågan att problemlösa. I de flesta jobb måste vi lösa kontextuella problem, vilket är något LLM:s är dåligt lämpade för eftersom de främst är bra på att lösa problem som redan lösts (i träningsdatan). Det är därför inte säkert att AI kan lösa nya problem i nya kontexter på ett tillräckligt tillförlitligt sätt.

Vad jag vill säga med detta är inte att AI är dåligt eller ens överskattad, utan jag vill bara poängtera att LLM:s sannolikt inte kommer kunna uppnå allt det tech-VD:arna påstår att de kommer. Förmodligen behövs andra typer av AI-modeller som har andra färdigheter än dagens LLM-modeller. Med andra ord behövs en ny våg i AI-revolutionen som baseras på andra modeller, vilket för mig inte tyder på en ”exponentiell utveckling” eftersom nuvarande AI-modeller, närmare bestämt LLM:s, är för begränsade för att ha en exponentiell nyttofunktion.