強力な人工知能が言語モデルに基づいて発展する可能性があるかどうかに関して、専門家はこれについて異なる意見を持っています。

一部の専門家は、大規模なモデルが「出現」現象を示していると考えています。つまり、十分な大きなモデルには、小さなモデルにはないいくつかの機能があります。彼らは、モデルとデータの規模をさらに拡大することで、より人工知能、さらには人工知能に劣らないと考えています。

しかし、他の専門家は、単純な言語モデルは世界の認識を生み出すことはできないと考えています。したがって、言語モデルがどれほど大きくても、本当に強力な人工知能を生み出すことはできません。彼らは、言語モデルとは異なるさまざまなソリューションを提案しました。画像、サウンド、その他の種類のデータを組み込むなど、他のタイプのデータを持つマルチモードモデル。環境フィードバックを通じて学習モデルを強化することができます。世界モデル（世界モデル（世界モデル） ）など

したがって、これは議論の余地のある問題です。人工知能理論と実践のさらなる発展後にのみ、結論が存在する可能性があります。
关于强人工智能是否可能以语言模型为基础发展出来，专家对此有意见分歧。

一些专家认为，大模型已经表现出“涌现”（emergence）现象，即足够大的模型拥有小模型不具备的一些能力。他们进而认为，进一步扩大模型和数据的规模，就可能会涌现出更强的人工智能，乃至不亚于人类的通用人工智能。

但是，另一些专家认为，单纯的语言模型是无法产生对世界的认知能力的，因此，无论多大规模的语言模型也无法产生真正的强人工智能。他们提出了种种不同于语言模型的解决方案：融入图像，声音等其他类型数据的多模态模型，能通过环境反馈而不断进化的强化学习模型，可自主完成认知、预测和规划任务的“世界模型”（world model）等。

因此，这是一个有争议的问题，只有当人工智能的理论和实践有进一步的发展后才可能有定论。