مؤسس AMI Labs، يان لوكون، يتحدث عن سبب خداعنا في نماذج اللغة الكبيرة بنفس الطريقة التي خدعها الذكاء الاصطناعي لعقود: يجادل بأن كل جيل من علماء الذكاء الاصطناعي ارتكب نفس الخطأ: الخلط بين أداء المهام والذكاء الحقيقي. التحدي الأساسي الذي يقدمه لي كون للضجة الحالية: "لقد خدعنا لنفترض أن تلك الآلات ذكية لأنها تستطيع التلاعب باللغة. ونحن معتادون على حقيقة أن الأشخاص الذين يستطيعون التلاعب باللغة بشكل جيد هم أذكياء ضمنيا." هو واضح أن نماذج اللغة الكبيرة مفيدة، لكن كونك أداة مفيدة وأن تكون ذكيا هما أمران مختلفان تماما. البصيرة الحقيقية هي النمط التاريخي الذي عاشه. منذ خمسينيات القرن الماضي، ادعى موجة تلو الأخرى من الباحثين في مجال الذكاء الاصطناعي أن اختراقهم كان الطريق نحو الذكاء البشري. مارفن مينسكي. هربرت سايمون. فرانك روزنبلات — الذي اخترع البرسيبترون، أول آلة تعلم في خمسينيات القرن الماضي — تنبأ جميعهم بآلات ذكية مثل البشر خلال عقد من الزمن. "كانوا جميعا مخطئين." شهد لي كون شخصيا ثلاث دورات من هذه الدورات من الضجة وخيبة الأمل. وحكمه على القضية الحالية صريح: "هذا الجيل الذي يحتوي على نماذج اللغة الكبيرة أيضا خاطئ. إنها مجرد مثال آخر على أن يتم خداعك." النمط: تظهر تقنية جديدة → تصبح الآلات جيدة في مهام محددة → نفترض الذكاء العام السؤال الجدير بالسؤال: هل نحن معجبون بهذه الأدوات لأنها ذكية، أم لأنها تبدو كذلك؟