Már elérte az AGI-t az Nvidia, de értelmetlennek tartja a mérföldkövet Jensen Huang
Jensen Huang szerdai eredménybeszámolóján jelentette be, hogy az Nvidia elérte az AGI-t, az AI-iparág egyik végső célját. Ugyanakkor szinte azonnal hozzátette, hogy a kitüntetett mérföldkő „értelmetlen”.
Huang szerint az AI fejlődése túlmutat az egyszerű utasításokra adott válaszokon; a rendszerek már képesek új készségeket tanulni és önmagukat „rekurzív módon” fejleszteni. (The Verge)
Az AGI gazdasági meghatározása
Huang szerint a lényeg, hogy az AI „termelékeny és hasznos munkát végezzen” és „nyereséges tokeneket generáljon”. Minél több számítási kapacitás, annál több token és annál nagyobb profit – tette hozzá. „Pontosan ebben a fázisban vagyunk. Ez az oka annak, hogy mindenki beszáll” – fogalmazott.
Ez nem az első eset, hogy Huang az AGI eléréséről beszél. Márciusban a Lex Fridman podcastben kijelentette: „Azt hiszem, elértük az AGI-t.” Akkor nem adott pontos definíciót, de Fridman felvetette, hogy egy AI rendszer akkor tekinthető AGI-nak, ha képes „elindítani, növekedni és vezetni egy sikeres technológiai céget, amelynek értéke meghaladja az egymilliárd dollárt”. Huang erre reagálva megjegyezte, hogy „ennek a 100 000 ügynöknek az esélye, hogy felépítsék a Nvidiát, nulla százalék”.
Az iparág fogalmi zűrzavara
Az évek során más techvezetők is kihasználták az AGI fogalmának homályosságát, és számos definíciót és teljesítménytesztet alkottak. Ezek mind arra az elmosódott koncepcióra épülnek, hogy az AI képes legyen az emberi intelligenciát egy széles körű tartományban elérni vagy meghaladni – annak ellenére, hogy az „intelligencia” definíciójára sincs általánosan elfogadott megegyezés. Nincs konszenzus arról, mit jelent a mesterséges általános intelligencia, pláne arról, hogy mikor érjük el, ami önmagában is önkényessé teszi az elérését.
Az OpenAI, amelynek alapvető célja az AGI létrehozása, definíciója szerint az AGI „magasan autonóm rendszerek, amelyek a legtöbb gazdaságilag értékes munkában felülmúlják az embereket”. Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman is elismerte, hogy ez nem mérhető szabvány, és tavaly azt mondta, hogy az AGI „nem egy szuper hasznos kifejezés”.
A Microsofttal kötött pénzügyi megállapodásukban az AGI küszöbét 100 milliárd dolláros profitot generáló rendszerekben határozták meg. Az OpenAI kutatási vezetője, Mark Chen becslése szerint a cég „80%-ban már úton van” az AGI felé, míg Altman szerint az év végére lesz valami, amit AGI-nak nevezne.
Az AGI és küszöbének meghatározatlansága nem titok: a techvezetők maguk is elismerik ezt, miközben erre alapozzák jóslataikat. Az Anthropic vezérigazgatója, Dario Amodei „pontatlannak”, sőt „marketing kifejezésnek” nevezte az AGI-t, és inkább a „hatalmas AI” kifejezést használja.
Mások is hasonló fogalmakkal írják le az elképzeléseket: a Meta a „személyes szuperszámítógépes intelligenciáról”, a Microsoft a „humanista szuperszuperintelligenciáról”, az Amazon pedig a „hasznos általános intelligenciáról” beszél. A Google DeepMind vezérigazgatója, Demis Hassabis a „szingularitás lábujjhegyén” járásról értekezik. Az OpenAI társalapítója, Ilya Sutskever, aki állítólag „érezd az AGI-t” rigmusokat vezetett az alkalmazottak között, most egy Safe Superintelligence nevű céget vezet.
Az új terminológia sem tette kézzelfoghatóbbá a jelentést. Amíg az AGI rosszul definiált és gondatlanul használt marad, az egésznek nincs értelme – hacsak nem a haladás felhypolására használjuk. Jensen Huang szerint a mérföldkő „értelmetlen”.