Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 thể hiện xuất sắc trong tư duy hệ thống 1 - các quá trình nhận thức nhanh, trực giác và tự động. Tuy nhiên, chúng thường gặp khó khăn với tư duy hệ thống 2, liên quan đến quá trình suy luận chậm hơn, cẩn trọng hơn và phân tích hơn. Hạn chế này thể hiện rõ trong khả năng không hiệu quả của chúng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, đòi hỏi phải chia nhỏ nhiệm vụ thành các bước, khám phá các lựa chọn khác nhau và đánh giá các giải pháp.

Vấn đề chính là các mô hình ngôn ngữ lớn chủ yếu dựa vào việc khớp mẫu và dự đoán thống kê, mà không có khả năng thực sự hiểu các khái niệm cơ bản hoặc lý luận thông qua quá trình giải quyết vấn đề. Chúng có thể cung cấp các phản hồi có vẻ hợp lý đối với các câu hỏi đơn giản, nhưng khi đối mặt với các nhiệm vụ phức tạp hơn, chúng thường không nhận ra các tinh tế và không thể thực hiện các suy luận logic cần thiết.

Hạn chế này được nhấn mạnh trong các ví dụ được cung cấp, nơi các sinh viên đại học và mô hình ngôn ngữ lớn gặp khó khăn trong việc giải quyết các vấn đề tương đối đơn giản vì họ dựa vào tư duy trực giác, hệ thống 1 thay vì tham gia vào tư duy cẩn trọng, hệ thống 2 cần thiết để đạt được các giải pháp chính xác.

Để giải quyết hạn chế này, các nhà nghiên cứu đang khám phá cách trang bị cho các mô hình ngôn ngữ lớn khả năng suy luận mạnh mẽ hơn, chẳng hạn như thông qua việc sử dụng các kỹ thuật gợi ý như chuỗi suy nghĩ, tính nhất quán và cây suy nghĩ. Các phương pháp này nhằm hướng dẫn các mô hình chia nhỏ các vấn đề, xem xét nhiều lựa chọn và đánh giá các giải pháp một cách có hệ thống hơn.

Ngoài ra, việc phát triển các hệ thống tác nhân giao tiếp, nơi nhiều tác nhân hợp tác để giải quyết các vấn đề phức tạp, cũng là một hướng tiếp cận đầy hứa hẹn. Bằng cách có các tác nhân với các vai trò chuyên biệt (ví dụ: người giải quyết vấn đề, người đánh giá) tham gia vào một vòng phản hồi, các mô hình có thể mô phỏng tốt hơn loại tư duy cẩn trọng mà con người sử dụng khi đối mặt với các nhiệm vụ thách thức.

Khi lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ lớn tiếp tục phát triển, khả năng tích hợp tư duy hệ thống 2 một cách liền mạch sẽ rất quan trọng để các mô hình này thực sự xuất sắc trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, thực tế. Nghiên cứu và tiến bộ trong lĩnh vực này sẽ rất quan trọng trong việc định hình tương lai của trí tuệ nhân tạo và các ứng dụng thực tiễn của nó.