确实还有很大缺陷。而且我同意你的看法，在大量特定领域，比如分子模拟，甚至就是算个加法吧，它都不可能取代或者超过现有工具。我年初写的一篇就有讲这个专门和通用之争。网页链接
但是，不能小觑它能和普通人用自然语言交流的这个能力，不能小觑这个通过图灵测试带来的影响。最基本来说，目前微软openai和谷歌展示的情况，实时智能助手在技术上已经实现，只是在费用和基础设施可用度上还需要建设，这就是人机融合的第一步，其他专有模型可以通过这个数字智能体去调用。
另外，辛顿认为现有架构通过继续变大，不需要新的理论突破，其实已经可以达到通用型数字智能，我还比较相信这位老人的判断。从我个人体验上，我感觉如果目前大模型不顾及伦理和费用的话，哪怕现在的规模，就可以极大提高其能力。我去年用到的claude和GPT4的能力，在我的应用里，就比现在的能力要强。