إليكم ما لا يريد أحد الاعتراف به حول التحقق من الذكاء الاصطناعي: المشكلة ليست في الثقة، بل في الحتمية.

لقد كنا نتعامل مع النماذج اللغوية الكبيرة كما لو كانت برامج تقليدية—تعطيها نفس الطلب، وتتوقع نفس الإجابة في كل مرة. هذا النموذج الذهني؟ ينهار تماماً عندما تقوم بتشغيل نماذج اللغة على نطاق واسع.

الأطر القديمة لإثبات المعرفة الصفرية للذكاء الاصطناعي صُممت لعالم لم يعد موجوداً. كانت تفترض القابلية للتنبؤ. كانت تفترض إمكانية التكرار. لكن استدلال النماذج اللغوية الكبيرة يعتمد على الاحتمالية بطبيعته. إعدادات درجة الحرارة، طرق أخذ العينات، وحتى تحديثات النماذج الطفيفة—كل هذه العوامل تضيف تبايناً لم تكن إثباتات المعرفة الصفرية التقليدية مصممة للتعامل معه.

لذا نجد أنفسنا عالقين في استخدام أدوات تحقق صُممت لمحركات الشطرنج من أجل التحقق من أنظمة تتصرف أقرب إلى الارتجال في موسيقى الجاز.