"Mingit radikaalset hüpet praegu näha ei ole, kuigi me veel ei tea, sest ta on uus," sõnas professor. Tammet nentis, et praegu ei paista tehisintellekti arengu vallas suuri murranguid ka kuskil mujal. 

Professori hinnangul on suurte keelemudelite arendajate tehnoloogiad ja treenimisviisid üha sarnasemad. See muudab ka turul juhtpositsiooni saavutamise keeruliseks. "Vahed on olemas, kuid mitte väga suured. See tähendab, et mistahes ettevõttel on väga raske saavutada domineerivat turupositsiooni, nagu Google'il on otsingus, sest konkurendid on umbes sama head," märkis Tammet. 

Lisaks on paljud mudelid lahtise lähtekoodiga ning tasuta kättesaadavad. See võimaldab igal ühel neid oma serverites jooksutada ja vältida sellega tundlike andmete pilveteenustesse saatmist. Professori sõnul pakub ka OpenAI GPT-5 uuenduslikult korralikku lahtist mudelit, mis suurendab konkurentsi veelgi.

Olgugi, et OpenAI tulud on viimase aastaga märkimsiväärselt kasvanud, pole ettevõte endiselt kasumlik. Värskeimad, 2025. aasta juuli ja augusti andmed näitavad, et OpenAI aastatulu on kasvanud 10–12,7 miljardi dollarini. Veel 2024. aastal teenis ettevõte 3,7 miljardit dollarit. Professori sõnul on praeguse tehisintellekti laine arenguid äärmiselt raske ette ennustada. Nii on võimalik, et investeeringud jäävadki tagasi teenimata. 

"Võib-olla ei saagi nad oma investeeringuid tagasi ja hoopis keegi teine, olgu selleks Google, Facebook või X'i Grok, teenivad põhiosa kasumist," sõnas Tammet. Samas ei saa välistada, et mõni ettevõte saavutab äkilise edu, kui toimub suur tehnoloogiline läbimurre. "Kui see juhtub ja mõni konkreetne ettevõte, näiteks OpenAI, on see, kes hüppe teeb, võib see neile anda äkilise turueelise," lisas ta.

Agentsed ülesanded ja privaatsus

GPT-5 arendamisel on rõhutatud selle sobivust agentseteks ülesanneteks. Agentideks kutsutakse tarkvarasüsteeme, mis täidavad iseseisvalt praktilisi ülesandeid. "Kõige lihtsam on kujutada ette süsteemi, mis jälgib mingit mõõdikut ja otsustab, kas keerata temperatuuri üles või alla," selgitas Tammet. Sarnaseid lahendusi kasutatakse juba aastaid finantsturul automaatsetes aktsiate ostu- ja müügisüsteemides. 

Keerukate tööstusprotsesside autonoomne juhtimine jääb professori hinnangul veel kättesaamatuks. Takistuseks on suurte keelemudelite kalduvus teha statistilisi vigu, mis mitmeastmelistes protsessides kuhjuvad. "Kui 10 protsendil juhtudest läheb protsess täiesti viltu, on see talumatu," tõi Tammet näite. Et agentsed süsteemid saaksid täita keerukaid ülesandeid, peab nende usaldusväärsus tema sõnul oluliselt tõusma. 

Privaatsusriske Tammet agentide puhul eriti suureks ei pea. "Kui jooksutada seda oma serverist, mida ettevõtted üldiselt kalduvad tegema, siis on see risk nagu tavalisel tarkvaral, aga niipea kui see kuskile pilve saadab, risk kasvab. See risk ei ole aga ka väga suur," selgitas ta. 

Veelgi väiksemaks peab ta ohte tavakasutajate puhul. "Niipea kui sa kasutad näiteks Outlooki või Google'i asju, siis üldiselt need on ju kõik kuskil pilves ja nad saavad neile samamoodi ligi. Kui seal oleks veel mingi tehisintellekt vahel, siis see ei muuda seda olukorda eriti kehvemaks. Seega privaatsuse mõttes mingit vahet tegelikult ei ole," selgitas Tammet.