Несмотря на то, что большие языковые модели достигли беспрецедентного успеха в решении самых разнообразных задач, стратегии, которые привели LLM к их нынешнему взлету, в то же время сопряжены со значительными рисками и ограничениями. Обучающие данные для LLM несут в себе риски, и это связано, в частности, с тем, что они неизбежно содержат в себе множество взглядов и убеждений, которые модель, по мнению разработчиков LLM, не должна воспроизводить. Кроме того, здесь есть риски, связанные с непредсказуемостью выходных данных LLM. Наконец, нынешний ажиотаж в создании и использовании LLM в повседневных задачах заставляет задуматься о последствиях еще большего увеличения энергопотребления.