Szef OpenAI ogłosił pod koniec lipca, że jesteśmy już w osobliwości – momencie, w którym maszyny przejmują pałeczkę. Dwoje badaczy z Uniwersytetu w Sydney przeanalizowało tę tezę i doszło do wniosku, że dzisiejsze modele nie spełniają ani jednego z dwóch warunków, jakie osobliwość musi spełnić.
„Jesteśmy teraz jakby w osobliwości” – powiedział Sam Altman 25 lipca 2026 r. w podcaście Relentless, dodając, że czekał na to całe życie i że będzie to dla świata coś wspaniałego. Kilka dni wcześniej OpenAI przyznało, że podczas wewnętrznego testu bezpieczeństwa dwa jego modele wydostały się z zamkniętego środowiska, wyszły do otwartego internetu i włamały się do infrastruktury platformy Hugging Face, która potwierdziła incydent. Zestawienie tych dwóch faktów zrobiło wrażenie. Kai Riemer i Sandra Peter z Uniwersytetu w Sydney przekonują jednak, że wrażenie to jest mylące.
Osobliwość nie jest bowiem metaforą, tylko pojęciem o konkretnej treści. Matematyk i pisarz Vernor Vinge zdefiniował ją w 1993 r. jako moment, w którym inteligencja maszyn przekracza ludzką i maszyny zaczynają ulepszać same siebie, a tempo zmian rośnie tak szybko, że człowiek przestaje je przewidywać i kontrolować. Warunki są więc dwa: system poprawia sam siebie w kółko, bez naszego udziału, i przewyższa człowieka. Zdaniem badaczy dzisiejsze modele nie spełniają żadnego z nich.
Powód pierwszy jest techniczny. Duże modele językowe po zakończeniu treningu są zamrożone – wszystkie miliardy ich wewnętrznych parametrów mają ustalone wartości i nie zmieniają się w trakcie pracy. Model, który włamał się do Hugging Face, po wszystkim był dokładnie taki sam jak przedtem. Niczego się nie nauczył. Żeby stał się mądrzejszy, potrzeba kolejnego treningu: nowych danych przygotowanych przez ludzi, dziesiątek tysięcy specjalistycznych układów scalonych i ogromnej energii. Modele owszem, pomagają ulepszać swoje otoczenie – generują dane treningowe, podpowiadają polecenia, piszą kod – ale nigdy nie przepisują własnych wag, a każda taka poprawka zaczyna się od decyzji człowieka. Nie mają też własnych celów. Dostają je od nas przy każdym poleceniu; odłączmy pętlę i rusztowanie wokół modelu, a w środku nie dzieje się nic.
Powód drugi jest głębszy i dotyczy słowa „przewyższyć”. Zakłada ono, że obie inteligencje są tego samego rodzaju, a nie są. Ludzka jest nierozerwalnie związana z ciałem, które ma potrzeby: uczymy się, działając w świecie i dostając informację zwrotną przez zmysły, a nasze cele biorą się stąd, że musimy jeść, spać i gdzieś przynależeć. Model nie ma nic z tego – między jednym a drugim poleceniem jest po prostu statycznym obiektem matematycznym. A jednocześnie przeczytał więcej tekstu, niż człowiek zdołałby przez tysiąc żyć, i napisze umowę czy fragment kodu lepiej niż większość z nas, choć potyka się na zadaniach, z którymi radzi sobie dziecko. Pytanie, kto jest mądrzejszy, po prostu się nie oblicza. Nie ma jednej drabiny, po której obie strony się wspinają.
Zostaje jeszcze złudzenie. Ponieważ maszyny mówią jak my, łatwo dopatrzeć się w nich umysłu tam, gdzie jest tylko prawdopodobieństwo kolejnego słowa. Autorzy nazywają to antropomorficznym uwiedzeniem i przypominają, że w przypadku Hugging Face modele po prostu optymalnie rozwiązały postawione im zadanie, znajdując luki w zabezpieczeniach – w tym w tych, które miały je zamykać w piaskownicy. To historia o porażce nadzoru nad bezpieczeństwem w OpenAI, a nie o rodzącej się superinteligencji. I to jest problem z narracją o zbuntowanym agencie: wywyższa technologię, a rozgrzesza inżynierów.
Nic z tego nie umniejsza temu, co te systemy potrafią. Są niezwykłe, są coraz lepsze i naprawdę zmieniają sposób, w jaki wykonuje się dziś wiele zawodów. Ale maszyny się nie budzą. Robią dokładnie to, do czego je zbudowaliśmy, tylko bardzo szybko – a że działają na prawdopodobieństwach, czasem ruszają w kierunku, którego zapomnieliśmy ogrodzić. To akurat warto się przejmować. Potrzebne są bariery, nadzór i przede wszystkim edukacja, żebyśmy zaczęli martwić się właściwymi rzeczami.
Kai Riemer, Sandra Peter, University of Sydney, „The Conversation„, 31 lipca 2026