Թոմաս Վոլֆը հայտարարել է, որ չնայած արհեստական բանականությունը գերազանց է հրահանգների կատարումը, այն չի կարողանում նոր գիտելիքներ ստեղծել։ X սոցիալական ցանցում հրապարակված գրառման մեջ Hugging Face ընկերության գործադիր տնօրենը ընդգծել է արհեստական բանականության անհրաժեշտությունը՝ մարտահրավեր ծառայելու իր ուսումնական տվյալներին և ընդունելու սովորականից դուրս մտածողություն։ Վոլֆի մեկնաբանությունները համահունչ են ընթացիկ տեխնոլոգիական ուշադրությանը, թե ինչպես պետք է աշխատի գործառնական արհեստական բանականությունը։ «Արհեստական բանականությունը շատ լավ է հետևում հրահանգներին, սակայն այն չի ընդլայնեցնում հասկացման սահմանները», - նշել է Վոլֆը։ Hugging Face-ի գլխավոր գիտության պաշտոնյայի և համահիմնադիրի հետ՝ բաց կոդով արհեստական բանականության ընկերության, որը աջակցության է արժանացել Amazon-ի և Nvidia-ի կողմից, նա վերլուծել է մեծ լեզվաբառարանների սահմանափակումները X-ում հրապարակված գրառման մեջ։ Նա հայտարարել է, որ արդյունաբերությունը արտադրում է «գուշակաբար ագրեսիվ օգնականներ», այլ ոչ թե նորարարներ։ Այս պահին, Վոլֆը նշել է, արհեստական բանականությունը նոր գիտելիքներ չի ստեղծում՝ պարզապես լրացնելով հաստատված փաստերի միջև գոյություն ունեցող բացերը՝ այս գործընթացը նա անվանում է «բազմալուսավորում»։ Որպեսզի արհեստական բանականությունը իսկական գիտական առաջընթաց ստեղծի, Վոլֆը պնդում էր, որ այն պետք է անցնի միայն տեղեկատվություն retrieval-ների և սինթեզերի սահմաններից: Արհեստական բանականությունը պետք է քննադատաբար գնահատի իր ուսումնական տվյալները, ընդունի սովորականից դուրս ռազմավարություններ, ձեւավորի նոր գաղափարներ նվազագույն տեղեկատվությամբ և ստանա անսպասելի հարցեր, որոնք կարող են բացել նոր հետազոտական ուղիներ։ Վոլֆը նաև մեկնաբանել է «ճնշված 21-րդ դարի» գաղափարը՝ մի կոնցեպտ, որը ներկայացվել է հոկտեմբերէն Դարիո Ամոդեյի, Anthropic-ի գործադիր տնօրեն, «Սերող խնամքի մեքենա» կրթված էսսեում։ Ամոդեյը առաջարկել է, որ արհեստական բանականությունը կարող է արագացնել գիտական առաջընթացը երբևէ այնքան, որ հաջորդ դարի ընթացքում սպասվող զարգացումները կարող են տեղի ունենալ հինգ-տասը տարվա ընթացքում։ «Ես այս էսսեն ընթերցել եմ երկու անգամ։ Առաջին անգամ ես զարմացած էի.

Արհեստական բանականությունը պիտի ինչ-որ բան հեղափոխի գիտության մեջ հինգ տարվա ընթացքում, մտածեցի», - կիսվել է Վոլֆը X-ում։ «Ցանկանում էի հասկանալ, վերաարդյունահանելով, շատ բաներ թվում էին, որ ի տարբերություն երազանքի, թերևս, իրականությունից հեռու»: Վոլֆը նախազգուշացրել է, որ արհեստական բանականության ուսումնասիրությունները չհայտնաբերելիս, հավանաբար մենք չենք կարող գտնել նոր Ալբերտ Այնշտեյն տվյալ կենտրոնից, թողնելով մեզ միայն «այս ծրագրերի՝ զննողներ» ապագայում։ Վոլֆը չի արձագանքել մեկնաբանության խնդրանքին` սովորական գործնական ժամերից դուրս։ Գործառնական արհեստական բանականության արտահայտումը Վոլֆի մտքերն ի հայտ են գալիս, երբ արհեստական բանականության ոլորտը կենտրոնանում է գործառնական արհեստական բանականության վրա։ Առնչվող պատմություններն ընդգրկում են Սեմ Ալթմանի հայացքները, OpenAI-ի CEO-ն, ով առաջարկել է, որ այս տարին կարող է Witness-ի առաջին « գործակալների» ներկայացմանը, որոնք կարող են ինքնուրույն գործել աշխատուժում։ «Եթե 2024-ը LLM-ների տարի էր, մենք հավատում ենք, որ 2025-ը կլինի գործառնական արհեստական բանականության տարի», - կիսվել է պրավին Ակկիրաջուն, Insight Partners-ի գործադիր տնօրեն, Business Insider-ին հունվարին։ Նրա վենչուրային կապիտալի ֆիրման ներդրում է կատարել գործառնական ուղղվածություն ունեցող ստարտափների, ինչպիսիք են Writer-ը, Jasper-ը և Torq-ը։ Ներդրողները այս գաղափարին լայն հետաքրքրություն են հայտնել, PitchBook-ի տվյալները ցույց են տալիս, որ գործակալային դիմումների վրա կենտրոնացած ստարտափները անցյալ տարի ապահովել են 8. 2 միլիարդ դոլար։ Համեմատությամբ արհեստական բանականության օգնականների, որոնք հիմնականում հավաքում և ամփոփում են տեղեկատվություն, գործակալները կարող են վերլուծել բարդ գործառավարություններ, կատարել ինքնուրույն որոշումներ և լրացնել իրենց ռազմավարությունները արդյունքների հիման վրա։ Բացի այդ, հետազոտողները արհեստական բանականությունը օգտագործել են զգալի գիտական ձեռքբերումներ ունենալու համար։ Օրինակ, Գիտության պրոֆեսոր Մեթյու Հիգինսը օգտագործել է AlphaFold2, Alphabet-ի DeepMind-ի կողմից մշակված արհեստական բանականության գործիք, որոշելու կարևոր մալարիայի սպիտակուցի կառուցվածքը՝ խնդիրը, որը նրա լաբորատորիան տարիներ շարունակ փորձել է լուծել։ Այս առաջընթացը հանգեցրել է մալարիայի փորձնական պատվաստանյութի, որը ներկայումս թեստավորվում է մարդկանց վրա։ Նա նշել է, որ առանց AlphaFold-ի, «մեր մոտ դեռևս կարող էր հաջողված չլինել», անկեղծացավ Հիգինսը 2023 թվականին Business Insider- ին։