Некоторые из самых известных в мире имен в области искусственного интеллекта прибыли на этой неделе в небольшой горнолыжный курорт Давос, Швейцария, на Всемирный экономический форум (ВЭФ).
ИИ доминировал во многих дискуссиях среди корпораций, государственных лидеров, ученых и неправительственных групп. Однако возник явный контраст в отношении того, насколько близки нынешние модели к воспроизведению человеческого интеллекта и каковы вероятные краткосрочные экономические последствия этой технологии.
Большие языковые модели (LLM), которые захватили мир, не являются путем к интеллекту человеческого уровня, заявили два эксперта по искусственному интеллекту в отдельных комментариях в Давосе.
Демис Хассабис, генеральный директор компании Google DeepMind, лауреата Нобелевской премии, и руководитель разработки моделей Google Gemini, сказал, что нынешние системы искусственного интеллекта, какими бы впечатляющими они ни были, «далеко не приближаются к общему искусственному интеллекту (AGI) человеческого уровня».
Ян ЛеКун, пионер искусственного интеллекта, получивший премию Тьюринга, самую престижную награду в области компьютерных наук, за свою работу в области нейронных сетей, пошел еще дальше и сказал, что программы магистратуры, лежащие в основе всех основных моделей искусственного интеллекта, никогда не смогут достичь интеллекта, подобного человеческому, и что необходим совершенно другой подход.
Их взгляды заметно отличаются от позиции, которую отстаивают топ-менеджеры главных конкурентов Google в области искусственного интеллекта, OpenAI и Anthropic, которые утверждают, что их модели искусственного интеллекта находятся на грани конкуренции с человеческим интеллектом.
Дарио Амодей, исполнительный директор Anthropic, заявил аудитории в Давосе, что модели искусственного интеллекта заменят работу всех разработчиков программного обеспечения в течение года и достигнут «Нобелевского уровня» научных исследований во многих областях в течение двух лет. Он сказал, что 50% рабочих мест для белых воротничков исчезнут через пять лет.
Генеральный директор OpenAI Сэм Альтман (который не был в Давосе в этом году) заявил, что мы уже начинаем переходить от AGI человеческого уровня к «сверхинтеллекту» или искусственному интеллекту, который будет умнее всех людей вместе взятых.
Могут ли LLM привести к общему интеллекту?
Выступая на ВЭФ вместе с Амодеи, Хассабис заявил, что вероятность достижения ОИИ в течение десятилетия составляет 50%, хотя и не за счет моделей, построенных точно так же, как нынешние системы искусственного интеллекта.
В более позднем выступлении, спонсируемом Google, он объяснил, что «нам может потребоваться еще одно или два достижения, прежде чем мы доберемся до AGI». Он выявил несколько ключевых пробелов, в том числе способность учиться на нескольких примерах, способность непрерывно учиться, лучшую долговременную память, а также лучшие способности к рассуждению и планированию.
«Мое определение (AGI) — это система, которая может проявлять все когнитивные способности, доступные людям, и я имею в виду все», — сказал он, включая «высшие уровни человеческого творчества, которые мы всегда прославляем, ученых и художников, которыми мы восхищаемся». В то время как передовые системы ИИ начали решать сложные математические уравнения и рассматривать ранее непроверенные гипотезы, ИИ необходимо будет разработать свои собственные инновационные гипотезы («гораздо более сложная» задача), чтобы их можно было считать наравне с человеческим интеллектом.
ЛеКун, выступая в AI House в Давосе, был еще более прямым в своей критике исключительного внимания отрасли к магистратуре магистратуры. «Причина… Магистр права добилась такого успеха в том, что язык у них простой», — утверждает он.
Он противопоставил это проблемам, создаваемым физическим миром. «У нас есть системы, которые могут сдать экзамен на адвоката, они могут писать код… но они не имеют дела с реальным миром. Вот почему у нас нет домашних роботов (и) у нас нет автономных транспортных средств пятого уровня», — сказал он.
ЛеКун, покинувший Meta в ноябре и основавший Advanced Machine Intelligence Labs (AMI), утверждал, что индустрия искусственного интеллекта стала опасно монолитной. «Индустрия искусственного интеллекта полностью основана на LLM», — сказал он.
Он сказал, что решение Meta сосредоточиться исключительно на LLM и инвестировать десятки миллиардов долларов в строительство колоссальных центров обработки данных способствовало его решению покинуть технологического гиганта. ЛеКун добавил, что его мнение о том, что LLM и генеративный искусственный интеллект не являются путем к искусственному интеллекту человеческого уровня, а тем более к «сверхинтеллекту», которого желал генеральный директор Марк Цукерберг, сделало его непопулярным в компании.
«В Кремниевой долине все работают над одним и тем же. Все роют одну и ту же траншею», — сказал он.
Фундаментальное ограничение, по мнению Лекуна, заключается в том, что нынешние системы не могут построить «модель мира», которая могла бы предсказать, что, скорее всего, произойдет дальше, и связать причину и следствие. «Я не могу себе представить, что мы можем создавать агентские системы без возможности заранее предсказывать последствия своих действий», — сказал он. «То, как мы действуем в мире, заключается в том, что мы знаем, что можем предсказать последствия наших действий, и это то, что позволяет нам планировать».
Новая компания Лекуна надеется разработать эти модели мира с помощью видеоданных. Но в то время как некоторые модели видеоИИ пытаются предсказывать пиксели кадр за кадром, работа Лекуна предназначена для работы на более высоком уровне абстракции, чтобы лучше соответствовать объектам и концепциям.
«Это будет следующая революция в области искусственного интеллекта», — сказал он. «Мы никогда не доберемся до интеллекта человеческого уровня, обучая LLM или обучая их только с помощью текста. Нам нужен реальный мир».
Что думает бизнес?
Хассабис установил сроки достижения подлинного ОИИ человеческого уровня в «пять-десять лет». Однако триллионы долларов, вложенные в искусственный интеллект, показывают, что деловой мир не ждет, чтобы узнать это.
Дебаты об AGI могут быть несколько академичными для многих лидеров бизнеса. Самый актуальный вопрос, говорит генеральный директор Cowlant Рави Кумар, заключается в том, смогут ли компании использовать огромную ценность, которую уже предлагает ИИ.
Согласно исследованию Cowlant, опубликованному перед Давосом, нынешняя технология искусственного интеллекта может повысить производительность труда в США примерно на 4,5 триллиона долларов, если компании смогут эффективно ее внедрить.
Но Кумар рассказал Fortune, что большинство компаний еще не проделали тяжелую работу по реструктуризации своего бизнеса или переквалификации своей рабочей силы, чтобы использовать потенциал ИИ.
«Эти 4,5 триллиона долларов создадут реальную ценность для компаний, если вы начнете думать о переосмыслении (существующих компаний)», — сказал он. Он сказал, что это также требует того, что он назвал «интеграцией» человеческого труда и цифровой работы, выполняемой ИИ.
«Квалификация больше не является второстепенной вещью», – заявил он. «Это должно быть частью истории инфраструктуры, чтобы иметь возможность направлять людей в будущее, создавать более высокие заработные платы и социальную мобильность и делать это усилием, которое создает общее процветание».
