Denne klumme er et debatindlæg og er alene udtryk for forfatterens synspunkter.
Lanceringen af GPT-5 var et vigtigt skridt frem for OpenAI og for AI som felt, men den lunkne modtagelse fra ChatGPT-brugerne viser, at selv om den er bedre i mange henseender, udgør GPT-5 ikke den revolution, mange havde regnet med.
Årsagen hertil skal findes i, at den ikke som sådan repræsenterer en ny arkitektur eller tilgang, så meget som at den stiller foran alle de tidligere modeller og selv vælger hvilken den skal bruge, baseret på spørgsmålet og måden hvorpå det stilles.
Disse er så både Large Language Models (LLMs) og Large Reasoning Models (LRMs).
LLM og LRM
Som jeg har været inde på tidligere, er LLMs bedst til føle/fantasi samtaler om parforhold, religion og filosofi, hvor der ikke findes et korrekt, endegyldigt svar, mens LRMs er bedst til at besvare logiske/rationelle spørgsmål hvor der er ét korrekt svar.
Derfor er det også særligt dem, der har brugt ChatGPT som ven, terapeut og filosof, som stødes af, hvis deres svar kommer fra en LRM, der går noget mere kynisk/rationelt til værks.
Det var især springet fra LLMs til LRMs ved årsskiftet var afgørende og særdeles mærkbart i forhold til performance og potentiale, og pointen med GPT-5 er netop at den ikke repræsenterer et lignende paradigmeskifte.
Jeg tror dog bestemt ikke, at vi har set det sidste store spring inden for Generativ AI (GenAI), men hvis de største milepæle har været introduktionen af LLMs, som derfra udviklede sig til LRMs – hvordan ser det næste store spring så ud?
Blended world agents
Med et afsæt i både egen forskning og de største, AI-kyndige eksperter og universiteter, vil jeg sige at den næste evolution af AI-agenter vil tage det bedste fra LLMs og LRMs og bringe dem videre ved at benytte ”World Knowledge” – altså viden om verden; også kaldet en ”ontologi”.
Med viden om verden (og det skal i særdeleshed forstås som den menneskelige verden), vil agenten kunne bevæge sig rundt i denne og simulere forskellige slutninger inden den handler eller udtaler sig – lidt groft sagt: Tænke, før den taler/handler.
Som AI-forsker har 2025 for mig været året, hvor mere end 20 års forskning i AI er kulmineret i en konkret tilgang til, hvordan World Model Based Agents kan bygges – en tilgang som jeg har navngivet ”Blended World Agents” (BWA), ud fra deres afsæt i den kognitive semantik; herunder Conceptual Blending.
Denne tilgang adskiller sig fundamentalt fra tidligere generationsmodeller ved ikke blot at reagere på input med forudtrænede sprogmønstre, men ved aktivt at konstruere, navigere og udvide et struktureret mentalt kort over verden.
I praksis betyder det, at en AI-agent kan simulere forskellige handlingsforløb, vurdere deres konsekvenser og træffe valg baseret på en kombination af logiske regler, sandsynligheder og erfaringsbaseret læring.
Samtidig opbygger agenten løbende sin egen world knowledge model – en voksende ontologi af begreber, relationer og regler – gennem interaktion og erfaring.
Denne ontologi fungerer både som hukommelse og som ramme for fremtidig tænkning, hvilket betyder, at systemet hele tiden bliver bedre til at forstå kontekst, forudsige udfald og genbruge viden på tværs af domæner.
En ny klasse AI-systemer
Det åbner for en ny klasse af AI-systemer, der ikke alene er bedre til at forklare deres beslutninger, men som også kan udnytte tidligere erfaringer på tværs af domæner, uden at miste kontekstens integritet.
Med andre ord – hvor LLMs og LRMs hver især har haft deres styrker, repræsenterer Blended World Agents et bud på et samlet kognitivt maskineri, der kan tænke, før det taler, handle med forståelse og lære med en hast, som ingen af de tidligere paradigmer har kunnet matche.
Om det bliver gennem min forskning i Blended World Agents, eller et andet rammeværk for AI-agenters brug af World Knowledge, må fremtiden vise, men jeg vil mene at der uanset hvad er stor sandsynlighed for at dette er vejen vi skal se imod for næste evolution af AI-agenter inden for de kommende år.
Klummer er læsernes platform på Computerworld til at fortælle de bedste historier, og samtidig er det vores meget populære og meget læste forum for videndeling.
Har du en god historie, eller har du specialviden, som du synes trænger til at blive delt?
Læs vores klumme-guidelines og send os din tekst, så kontakter vi dig - måske bliver du en del af vores hurtigt voksende korps af klummeskribenter.