İşte Nature yazımızın daha uzun versiyonu. Argümanımız basittir: istatistiksel yaklaşım ile zeka aynı şey değildir. Güçlü kıyaslama puanları, LLM'lerin yenilik, belirsizlik veya değişen hedefler altında nasıl davrandıkları hakkında genellikle çok az şey söyler. Daha da önemlisi, benzer davranışlar temelde farklı süreçlerden kaynaklanabilir. Başka bir makalede, insanlar ile LLM'ler arasında yedi epistemolojik fay hattı tespit ettik. Örneğin, LLM'lerin doğru olanı içsel bir şekilde temsil etmemesi yoktur. Özellikle uzun etkileşimlerde genellikle kendinden emin çelişkiler üretirler, çünkü gerçekte neyin doğru olduğunu takip etmezler. Başka bir örnek. Evet, LLM'ler bazı açık matematiksel problemleri çözmüştür, ancak bu durumlar genellikle bilinen yöntemlerin iyi tanımlanmış problemlere uygulanmasını içerir. LLM'ler, aynı anda hem yeni hem de doğru olan bir şey icat edemezler, çünkü neyin doğru olduğunu belirleyecek epistemik mekanizmaya sahip değiller. Bunların hiçbiri LLM'lerin işe yaramaz olduğu anlamına gelmiyor. Tam tersine: son derece faydalıdırlar. Ama ne olduklarına ve ne olmadıklarına dikkat etmeliyiz. Makul metin üretmek, anlamakla aynı şey değildir. İstatistiksel tahmin ile zeka aynı şey değildir. Yani alışılmış şüphelilerin abartmasına rağmen, AGI henüz gerçekleşmedi. * ilk yanıtta kağıt @Walter4C ve @GaryMarcus ile birleşim