Nawet jeśli organizacje wdrożą potężniejsze modele LLM, raczej nie będą mogły przestać polegać na ludziach.
Duże modele językowe (large language model; LLM) są innowacją, która zmieniła paradygmat w nauce o danych. Rozszerzają możliwości modeli uczenia maszynowego (machine learning model; MLM) o możliwość generowania tekstu i obrazów w odpowiedzi na szeroki wachlarz promptów. Chociaż stworzenie takich narzędzi jest drogie i skomplikowane, stały się łatwo dostępne. Wielu użytkowników może z nich korzystać szybko i tanio, zlecając im niektóre zadania, które wcześniej mogli wykonywać jedynie ludzie.
W związku z tym pojawiają się obawy o to, że wiele zawodów – w szczególności te wymagające dużej wiedzy, które polegają na pracy z tekstem lub kodem – może zostać zastąpionych lub znacznie ograniczonych przez technologię. W rzeczywistości jednak efektywne wykorzystanie LLM‑ów w organizacjach jest znacznie bardziej skomplikowane, niż się powszechnie uważa, a technologie te jeszcze muszą udowodnić, że są w stanie w zadowalający sposób wykonywać te wszystkie zadania, które obecnie powierza się wysoko wykwalifikowanym pracownikom.
