Razočarenje korisnika u vezi sa GPT-5 nije pitanje inherentne nesposobnosti modela, već odraz složenog odnosa između čovjeka i vještačke inteligencije i prirode očekivanja koja korisnici postavljaju pred ove sisteme. AI modeli, pa tako i GPT-5, funkcionišu unutar jasnih statističkih i algoritamskih okvira: obrađuju ogromne količine podataka i daju odgovore na osnovu obrazaca koje su naučili iz prethodnog materijala. Međutim, oni nemaju svijest, kritičko razmišljanje niti sposobnost da vrednuju informacije onako kako to radi čovjek.
Korisnici često potcjenjuju ograničenja vještačke inteligencije, pretpostavljajući da model posjeduje univerzalno znanje ili da može intuitivno tumačiti kontekst izvan onoga što mu je dostupno u obuci. Takva očekivanja su u osnovi nerealna. GPT-5 može biti izuzetno moćan u oblastima sa mnogo podataka ili kada se radi o generisanju jezika prema poznatim obrascima, ali njegova sposobnost razumijevanja složenih i nijansiranih problema zavisi isključivo od prisutnosti relevantnih informacija u bazi i od sposobnosti korisnika da precizno formuliše pitanje.
Razočarenje se posebno javlja kod korisnika sa dubokim stručnim znanjem u određenoj oblasti, koji očekuju da AI posjeduje istu ekspertizu. Kada GPT-5 ne pruži tačne podatke koje korisnik već poznaje, percepcija „propusta“ je intenzivnija nego kada korisnik istražuje nove ili manje poznate teme. To ne znači da je model loš, već da je njegova efikasnost direktno povezana sa granicama obuke i prirodom statističke generalizacije koju AI primjenjuje.
U osnovi, problem je antropomorfizacija tehnologije. Ljudi prirodno projektuju ljudske osobine na alate koje koriste, očekujući razumijevanje, logiku i dosljednost na nivou ljudskog eksperta. Kada se ti standardi ne ispune, dolazi do razočaranja. To je naročito vidljivo kada se AI koristi u profesionalnim ili naučnim kontekstima, gdje su korisnici svjesni egzaktnih činjenica i očekuju apsolutnu preciznost, a AI može ponuditi samo najbolju statističku procjenu.
U suštini, GPT-5 i slični modeli ne bi smjeli biti tretirani kao zamjena za ekspertizu, već kao moćan alat koji ljudske sposobnosti može nadopuniti. Prava vrijednost ovih sistema ogleda se u tome koliko efikasno pomažu čovjeku u obradi informacija, a ne u tome koliko „znaju“ samostalno. Razočarenje je često rezultat neusklađenih očekivanja, a ne stvarnih tehničkih nedostataka. AI ne može zamijeniti ljudsku procjenu, iskustvo i kontekstualnu inteligenciju; ono što može je ubrzati pristup podacima, sažeti informacije i ponuditi alternativne perspektive, pod uslovom da korisnik zna kako postaviti pitanja i kako kritički tumačiti odgovore.
ETOportal/Nataša Goleš