AI & computing › Generatieve AI & synthetische media
OpenAI steekt 80 tot 90 procent van onderzoek in GPT-7 en verder
OpenAI besteedt volgens een topmanager het overgrote deel van zijn onderzoeksbudget aan toekomstige modelgeneraties als GPT-7 en GPT-8, in plaats van aan kleine tussentijdse updates. De grootste winst zit volgens het bedrijf niet in slimmere modellen, maar in gebruikers die beter snappen wat ze met AI kunnen doen.
Boris Power, hoofd Applied Research bij OpenAI, zegt dat 80 tot 90 procent van al het onderzoek binnen het bedrijf is gericht op toekomstige versies van het taalmodel: GPT-7, GPT-8 en verder. Volgens Power zit daar simpelweg het meeste van de waarde. Kleine tussenstapjes, zoals de overgang van GPT-5.1 naar GPT-5.2, leveren wel verbeteringen op, maar die komen vooral doordat het model extra getraind wordt op specifieke datasets voor specifieke taken.
Dat soort tussentijdse updates noemt Power intern zelfs "extreem kortzichtig". Ze helpen OpenAI wel om snel te leren en bij te sturen, maar zijn geen goede langetermijnstrategie. De echte sprong voorwaarts komt pas bij een volledig nieuwe modelgeneratie, waarbij volgens Power "alles ineens een stuk beter werkt". Na zo'n sprong moet het bedrijf opnieuw uitvinden waar de komende quick wins zitten, tot de volgende grote versie er is.
Niet de techniek, maar het gebruik is het probleem
Opvallend is dat Power de grootste uitdaging voor huidige AI-assistenten niet ziet in de kwaliteit van het onderliggende large language model, maar in onboarding: de meeste gebruikers van ChatGPT weten volgens hem niet half wat ze allemaal met de tool kunnen. Toekomstige modellen moeten daarom beter worden in het laten zien wat er mogelijk is, en beter anticiperen op wat een gebruiker eigenlijk nodig heeft, nog voordat die het zelf vraagt.
Dat sluit aan bij een bredere trend in de ontwikkeling van zogenoemde foundation models: de basismodellen die worden getraind op enorme hoeveelheden tekst en vervolgens worden ingezet voor uiteenlopende taken, van klantenservice tot programmeren.
Van precies formuleren naar gewoon een doel geven
Power schetst ook hoe de omgang met AI-modellen is veranderd. GPT-4 vereiste nog zorgvuldige promptengineering: gebruikers moesten hun vraag heel precies formuleren om een bruikbaar antwoord te krijgen. GPT-5 is al makkelijker in het gebruik, maar vraagt nog altijd veel bijsturing en feedback tijdens een gesprek. GPT-6 gaat volgens Power een stap verder en werkt al meer als een capabele collega aan wie je gewoon een doel meegeeft, zonder dat je elke stap hoeft voor te kauwen.
Die uitspraken passen bij de ambitie van OpenAI en concurrenten om steeds autonomer werkende AI-systemen te bouwen, een terrein dat vaak wordt aangeduid als frontier AI: de voorhoede van wat AI-modellen technisch kunnen. Concrete releasedata voor GPT-7 of latere versies noemde Power niet. Zijn uitspraken geven wel een blik achter de schermen van hoe OpenAI zijn onderzoeksprioriteiten verdeelt tussen snelle, tijdelijke verbeteringen en de grote, kostbare trainingsrondes die nieuwe modelgeneraties opleveren.
Achtergrond & begrippen
Wat betekent dit voor de toekomst? Als OpenAI vooral inzet op grote modelgeneraties in plaats van kleine tussenstapjes, betekent dit dat gebruikers minder vaak, maar wel ingrijpender sprongen in AI-kwaliteit kunnen verwachten. Tegelijk verschuift de aandacht van steeds slimmere modellen naar AI die zelf beter uitlegt en aanvoelt wat een gebruiker nodig heeft, wat de drempel voor dagelijks gebruik verder kan verlagen.
- Large language model
- Een AI-model dat getraind is op enorme hoeveelheden tekst en daardoor mensachtige taal kan begrijpen en genereren, zoals de modellen achter ChatGPT.
- Promptengineering
- De vaardigheid om vragen of opdrachten zo te formuleren dat een AI-model het gewenste antwoord geeft.
- Foundation model
- Een breed inzetbaar basismodel dat na training op grote hoeveelheden data geschikt gemaakt kan worden voor uiteenlopende taken.
- Frontier AI
- De meest geavanceerde AI-systemen die op dit moment technisch mogelijk zijn, aan de voorhoede van de ontwikkeling.
- Onboarding
- Het proces waarbij een nieuwe gebruiker leert hoe een product of dienst werkt en wat de mogelijkheden ervan zijn.
Bronnen
Dit artikel is met behulp van AI geschreven op basis van bovenstaande bronnen en is geen letterlijke vertaling. Zo werkt onze redactie.
