حذّرت مؤسسة 'إيبوك' البحثية من احتمال تباطؤ مكاسب الأداء التي تحققها نماذج الذكاء الإصطناعي المنطقية، مثل نموذج o3 من OpenAI، خلال الفترة المقبلة، مشيرةً إلى أن طفرة التقدّم الأخيرة قد تكون قصيرة الأجل، وبحسب تحليل نشره موقع 'TechCrunch' واطّلعت عليه 'العربية Business'، فإن نماذج الإستدلال المنطقي، رغم تفوقها الملحوظ في مجالات مثل البرمجة والرياضيات، تعاني من بطء في تنفيذ المهام مقارنة بالنماذج التقليدية، نتيجة استهلاكها الكبير للحوسبة، وأوضح التقرير أن تدريب هذه النماذج يعتمد على مرحلتين: الأولى بإستخدام البيانات الضخمة، والثانية عبر تقنية 'التعلّم التعزيزي'، التي تقدم تغذية راجعة لتحسين التفكير المنطقي، وقد إستخدمت OpenAI، وفقًا لمصادرها، حوسبة تفوق بـ10 أضعاف ما استُخدم في النسخ السابقة لتدريب o3.

لكن مؤسسة 'إيبوك' حذّرت من أن هناك حدًا أقصى لكمية الحوسبة التي يمكن تطبيقها على التعلم التعزيزي، مما قد يعيق التطوير المستقبلي، وذكر جوش يو، المحلل في 'إيبوك'، أن مكاسب الأداء الناتجة عن التعلم المعزز تتسارع حاليًا بمعدل أسرع من النماذج التقليدية، لكن من المرجح أن تبلغ ذروتها بحلول عام 2026، وهو ما قد يثير قلق القطاع الذي ضَخّ استثمارات ضخمة في هذا النوع من النماذج، وأشار يو إلى أن ارتفاع تكاليف الأبحاث والصيانة قد يكون عائقًا إضافيًا أمام التوسع في استخدام هذه النماذج، مؤكدًا أن بعض الدراسات أظهرت أيضًا أن نماذج الإستدلال تُعاني من 'الهلوسة' بدرجة أعلى من النماذج التقليدية، وختم بالقول إن 'تطور هذه النماذج مرهون بقدرتنا على الإستمرار في توسيع الحوسبة، ومراقبة هذا الاتجاه أصبح ضروريًا أكثر من أي وقت مضى'.