مبتكر نظرية الدرس المرير يحذر من أن علوم الذكاء الاصطناعي لم تصل إلى هدفها بعد

ودعا Sutton إلى تطوير وكلاء يمتلكون نماذج عالمية تتعلم باستمرار من خبراتها الخاصة، مؤكداً أن العالم أكثر تعقيداً بكثير مما تعكسه النصوص الموجودة على الإنترنت. وأضاف أن النماذج اللغوية الحالية تتوقف عن التعلم بعد مرحلة التدريب، بينما يتطلب الأمر تعلماً مستمراً لا يؤدي إلى تدمير المعرفة القديمة.

من جانبه، يرى Jerry Tworek، الباحث السابق في OpenAI ومؤسس Core Automation، أنه كلما زادت قوة الحوسبة الموجهة لتدريب النماذج، زادت أهمية الخوارزمية. وأشار Tworek إلى أن النجاح المؤقت لتوسيع نماذج Transformer وسوء تفسير نظرية الدرس المرير قد أدى إلى تضليل جيل كامل من العلماء، مؤكداً أن بعض الخوارزميات تتوسع بينما تؤدي أخرى إلى طرق مسدودة.

وفي سياق متصل، ذكر Jayden Teoh أن سوء تفسير رسالة Sutton الأصلية أدى أحياناً إلى عرقلة الأبحاث الأكاديمية، حيث يتم رفض أفكار واعدة لأنها لا تتماشى تماماً مع مفهوم التوسع في الحوسبة، رغم أن هذه الأفكار قد تكون هي ما يحقق التقدم في لحظة معينة.

وفي المقابل، يتبنى قادة آخرون وجهة نظر مختلفة، حيث يرى Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، أن توسيع النماذج اللغوية الكبيرة لم يستنفد إمكاناته بعد، مستشهداً بنموذج من OpenAI نجح في دحض فرضية رياضية عجز عنها الرياضيون لفترة طويلة. كما وصف Dario Amodei، رئيس شركة Anthropic، التقدم في التوسع بأنه قوس قزح بلا نهاية.