ความสัมพันธ์และความแตกต่างระหว่างปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) และรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นปัญหาสำคัญในสาขาปัญญาประดิษฐ์ในปัจจุบัน AGI ถูกกำหนดให้เป็นระบบที่เข้าใจและจำลองความฉลาดของมนุษย์อย่างเต็มที่ไม่เพียง แต่ทำงานได้ดีในงานที่เฉพาะเจาะจง แม้ว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มีความก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ แต่ก็ยังมีข้อ จำกัด มากมายเช่นการสร้าง "ภาพลวงตา" และการขาดความสามารถในการอนุมานเชิงสาเหตุ การมีอยู่ของปัญหาเหล่านี้เน้นถึงความจำเป็นในการสร้างแบบจำลองที่เข้าใจโลกอย่างแท้จริง
แกนกลางของ AGI คือความสามารถในการรับรู้และการใช้เหตุผลอย่างลึกซึ้งไม่ใช่แค่การประมวลผลข้อมูลผิวเผิน แม้ว่าแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่สามารถสร้างข้อความที่ราบรื่น แต่ก็ยังไม่เพียงพอในการทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ซับซ้อนและการใช้เหตุผลเชิงตรรกะ ช่องว่างนี้ทำให้การดำเนินการของ AGI เป็นเป้าหมายที่ท้าทายยิ่งขึ้นซึ่งต้องไปไกลกว่ากรอบเทคนิคในปัจจุบัน
ปัญหาสำคัญของรูปแบบภาษาขนาดใหญ่คือมีแนวโน้มที่จะ "ภาพลวงตา" นั่นคือการสร้างเนื้อหาที่ไม่ตรงกับข้อเท็จจริง ปรากฏการณ์นี้แสดงให้เห็นว่าแบบจำลองมีข้อบกพร่องพื้นฐานในการทำความเข้าใจโลกและดำเนินการให้เหตุผล ในทางตรงกันข้าม AGI ควรมีความสามารถในการอนุมานเชิงสาเหตุที่แข็งแกร่งขึ้นและสามารถแยกโครงสร้างและกฎหมายที่ลึกลงไปจากข้อมูลเพื่อทำการคาดการณ์และการตัดสินใจที่แม่นยำยิ่งขึ้น
กุญแจสำคัญในการใช้ AGI คือการสร้างแบบจำลองที่สามารถทำการอนุมานเชิงสาเหตุได้ โมเดลนี้ไม่เพียง แต่ต้องเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล แต่ยังต้องเปิดเผยความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่อยู่เบื้องหลัง ด้วยวิธีนี้ AGI สามารถจำลองกระบวนการทางปัญญาของมนุษย์ได้ดีขึ้นดังนั้นจึงทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
โดยทั่วไปความแตกต่างระหว่าง AGI และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่คือว่าพวกเขามีความเข้าใจจริงหรือไม่ แม้ว่ารูปแบบภาษาขนาดใหญ่ทำงานได้ดีในการจัดการงานภาษา แต่ก็ยังต้องได้รับการปรับปรุงในการทำความเข้าใจและให้เหตุผล การสร้างแบบจำลองที่สามารถทำให้การอนุมานเชิงสาเหตุและเข้าใจโลกเป็นทิศทางที่สำคัญสำหรับการตระหนักถึง AGI และเป้าหมายสำคัญสำหรับการพัฒนาในอนาคตของปัญญาประดิษฐ์