Эра персонализации наступит неминуемо. Существует популярный образ робота вроде R2-D2 [98]: всезнающий помощник, который служит одному человеку, изучает его предпочтения, чтобы их опыт общения стал приятным и персонализированным. Продукты LLM, включая ChatGPT, уже позволяют указывать в профиле ту информацию о пользователях, которую, по их мнению, модель должна запомнить. Например, если кто-то часто использует чат-бот для обсуждения планов на неделю, то этот человек может захотеть добавить информацию о своем местоположении, роде занятий и интересах. LLM затем будет опираться на эту информацию, что повысит вероятность полезных пользователю ответов.
Наряду с текущими исследованиями, направленными на повышение эффективности LLM, частные компании, научные круги и сообщество разработчиков свободного ПО ведут работу над тем, чтобы LLM могли учитывать большее количество слов в рамках одного входного контекста, что означает большее количество информации, которую модель может «удерживать в памяти» при генерации текста. Одной из методологий являются векторные базы данных, а также изменения в самой архитектуре модели.
Конечная цель некоторых разработчиков LLM – добиться того, что вы не только сможете общаться с моделью на естественном языке, но и эта модель со временем узнает ваши предпочтения, поведение и характерные признаки. Она сможет использовать эту информацию, чтобы предвидеть, чего вы хотите, даже специально не спрашивая об этом. Билл Гейтс на мероприятии в Сан-Франциско в мае 2023 года сказал:
«Если хоть кто-то сможет добиться создания персонального агента, это будет важное достижение, поскольку вы больше никогда не откроете поисковый сайт, никогда не зайдете на сайты-помощники и никогда не перейдете на страницу Amazon»9.
Оптимисты в области ИИ рассматривают LLM как наиболее перспективный путь к созданию сверхинтеллектуального персонального помощника в стиле робота R2-D2. Для такого продукта потребовались бы значительные инженерные усовершенствования существующих LLM, не говоря уже об изменении отношения людей к ИИ – большинству пользователей вполне обоснованно может быть не по себе от мысли, что ИИ знает о них все. LLM уже доказали свою эффективность во многих профессиональных областях и при личном применении; в конце концов, их принятие в качестве персональных агентов будет зависеть от того, насколько их ценность для людей превышает сопутствующий риск.