GPT-5: انتظار ستاره‌ای و واقعیت رو‌به‌عقب

در این مقاله به بررسی تفاوت چشمگیر بین انتظارات ساخته‌شده و عملکرد واقعی GPT-5 می‌پردازیم. پس از هیجان‌انگیز بودن انتشار GPT-5 با مقایسه آن با عرضه آیفون Retina، بسیاری از کاربران با ناامیدی مواجه شدند. این مدل علی‌رغم بهبودهای جزئی در سرعت و هزینه، در کارهای ساده مانند شمارش یا تشخیص کلمات خطاهای غیرمنتظره‌ای از خود نشان داد. در مقابل، در حوزه‌های تخصصی مانند برنامه‌نویسی موفق‌تر عمل کرد و محبوبیت خاصی پیدا کرد. تمرکز اصلی OpenAI بر درآمدزایی از طریق مشتریان سازمانی و کاهش خطاهای سیستم بوده است.

هیجان پیش از عرضه GPT-5

هفته گذشته با عرضه GPT-5، اوج هیجان در جامعه فناوری رقم خورد. سام آلتمن، مدیرعامل OpenAI، این مدل را “پیشرفتی انقلابی” خواند و با عرضه اولین آیفون با صفحه Retina مقایسه کرد. او شب قبل از معرفی، تصویری از Death Star (ستاره مرگ) در توییتر منتشر کرد و فضایی از انتظار طولانی‌مدت شبیه شب کریسمس ایجاد کرد.

چرایی تأخیر در عرضه

آلتمن در جلسه‌ای در ریدیت اعلام کرد که محدودیت‌های محاسباتی و پیچیدگی فزاینده مدل‌ها، دلیل کندی در توسعه GPT-5 بوده است. انتظار برای این مدل سال‌ها در جامعه هوش مصنوعی شکل گرفته بود، به‌ویژه پس از معرفی GPT-4 در سال ۲۰۲۳.

واقعیت پس از عرضه: ناامیدی کاربران

فروریزش انتظارات زمانی آغاز شد که کاربران با نسخه جدید در ChatGPT آشنا شدند. به‌جای جهش عظیم، بهبودهای اصلی مربوط به کاهش هزینه و افزایش سرعت بودند که از دید کاربران عادی کمتر جذاب به‌نظر می‌رسید.

خطاهای چشمگیر

مدل جدید در انجام وظایف ساده دچار اشتباهاتی شد که برای بسیاری غیرقابل‌باور بود:

  • اصرار به وجود سه حرف “b” در کلمه “blueberry”
  • ناتوانی در شمارش نام استان‌هایی که با حرف “R” شروع می‌شوند
  • نشان دادن نقشه‌ای از ایالات متحده با نام‌های اشتباه و ایالت‌های ساختگی
  • پاسخ‌های خشک و کم‌عمق در درخواست‌های حمایت عاطفی

واکنش OpenAI به انتقادات

فشار کاربران به‌حدی بود که OpenAI مجبور شد نسخه قبلی (GPT-4o) را موقتاً در دسترس قرار دهد. آلتمن تأکید کرد تمرکز اصلی تیم بر “کارایی واقعی، دسترسی و قیمت مناسب” بوده است.

نقاط قوت واقعی GPT-5

علیرغم ناامیدی‌های کاربران عمومی، برخی حوزه‌ها نشان‌دهنده موفقیت نسبی GPT-5 هستند:

برتری در برنامه‌نویسی

GPT-5 در رتبه‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی کدنویسی، جایگاه اول را کسب کرده است. این مدل در پروژه‌های ساده بسیار موثر عمل می‌کند، هرچند در سناریوهای پیچیده‌تر هنوز با محدودیت مواجه است.

بهبودهای عملی

  • کاهش خطاهای تکراری در مقایسه با نسخه‌های قبلی
  • تقویت توانایی تفکیک حقایق از حدس‌ها
  • ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر با ارجاعات معتبر
  • سیستم هدایت خودکار پرسش‌ها به مدل مناسب‌تر

تحلیل کارشناسان

نقد متخصصان

گری مارکوس، متخصص هوش مصنوعی، GPT-5 را “بیش‌ازحد پرتبلیغ‌شده و ناامیدکننده” توصیف کرد. پیتر ویلدفورد نیز این بهبود را “گامی کوچک و منطقی” دانست، نه جهشی که لیاقت همه هیجان‌ها را داشته باشد.

چشم‌انداز مالی

تحلیلگران معتقدند تمرکز OpenAI بر جذب مشتریان سازمانی و قراردادهای دولتی، تصمیم استراتژیکی هوشمندانه بوده است. بهبودهای پیوسته در کاهش هزینه و افزایش دقت، برای شرکت‌ها ارزش بیشتری نسبت به ویژگی‌های جذاب برای کاربران عادی دارد.

جمع‌بندی: انتظار در مقابل واقعیت

GPT-5 هیچ انقلابی در تعامل روزمره کاربران ایجاد نکرد، اما در حوزه‌های تخصصی مانند کدنویسی و سلامت گام‌های معناداری برداشته است. این مدل نشان می‌دهد مسیر توسعه هوش مصنوعی بیشتر از “جهش‌های انقلابی” به سمت بهبودهای تدریجی و هدفمند حرکت می‌کند که در نهایت ممکن است موفقیت‌های پایدارتری خلق کند.

اشتراک گذاری

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *