Когда искусственный интеллект станет умнее людей? Не спрашивай
Если вы слышали термин искусственный общий интеллект (AGI), это, вероятно, заставляет вас думать о человеческом интеллекте, таком как искусственный интеллект (ИИ), с медным голосом в фильме «Ее» или о сверхума как небо «терминатора». В любом случае, вы думаете о чем -то научной фантастике и далеко, пишет Givyon Lichfield для Bloomberg.
Но теперь все большее число людей в технологической индустрии, и даже за ее пределами пророчествовая, что в ближайшем будущем мы увидим ИИ на «человеческом уровне» или AGI.
Эти люди могут верить в то, что они говорят, но, по крайней мере, небольшая часть рекламы, направленная на то, чтобы инвесторов инвестировали миллиарды долларов в компании искусственной разведки. Да, есть почти определенные изменения, и вы должны подготовиться к ним. Но для большинства из нас называет их Agi, в лучшем случае это просто отвлечение, и, в худшем случае, преднамеренное заблуждение. Бизнес -лидеры и политики нуждаются в лучшем способе думать о том, что устанавливается. К счастью, есть один.
Сколько лет?
Альтман Сэм из Openai, Дарио Амадеи из Антрии и Илон Маск из Xai (то, за что он меньше всего известен) недавно сказал, что AGI или что -то в этом роде появятся через несколько лет. Более умеренные голоса, такие как Демис Хасабис, чем Google Deep Ming и Yang Lecun из Meta, считают, что это произойдет как минимум через 5-10 лет. Недавно такие журналисты, как Эзра Кляйн и Кевин Руз из New York Times, писали, что общество должно подготовиться к тому, что в ближайшем будущем общество должно подготовиться к AGI.
«Что -то вроде», потому что эти люди часто флиртуют с термином Agi, а затем выводятся в меньшую фразу, такую как «мощный ИИ». И то, что они могут вынести, он варьируется очень сильно от искусственного интеллекта, который может выполнять практически любые индивидуальные когнитивные задачи, такие как человек, но он все еще может быть довольно специализированным (Кляйн, Рус), чтобы работать на уровне Нобелевской премии (Амад, Альтман), для мужского).
Что -нибудь из этих действительно Agi?
Правда в том, что это не имеет значения. Если есть даже что -то вроде AGI, это не будет четким порогом. Для людей, которые рекламируют это, AGI — это просто стенограмма идеи о том, что что -то очень разрушительное неизбежно: программное обеспечение, которое не может просто запрограммировать применение, сформировать школьную задачу, написать спокойную ночь для ваших детей или зарезервировать отпуск, и может оставить многих людей и дать отличную науку.
Этот прогноз стоит относиться серьезно, и определить его как AGI — это способ заставить людей сидеть и слушать. Но вместо того, чтобы говорить об AGI или искусственном интеллекте на уровне человека, давайте поговорим о различных типах ИИ и о том, что они будут или о том, что они не смогут сделать.
Что не может сделать большие языковые модели?
С самого начала ИИ около 70 лет назад гонка была для той формы интеллекта на человеческом уровне. В течение десятилетий лучшим, что можно было сделать, был «узкий ИИ», как IBM или Alphafold Deep Blue Wanner of Google, который предсказывает белковые структуры и выиграл своих создателей (включая хасабис) награду Нобелевскую химию. Оба были далеко за пределами человеческого уровня, но они могли выполнить только одну чрезвычайно конкретную задачу.
Если теперь AGI внезапно кажется ближе к нам, то это потому, что языковые шаблоны, лежащие в основе CHATGPT и аналогичных услуг, выглядят более человечными, так и обычно предназначены.
Большие языковые модели взаимодействуют с нами на простом языке. Они могут, по крайней мере, дать правдоподобные ответы на большинство вопросов. Они пишут довольно хорошо, особенно в коротких формах. (Для более длинных историй они теряют представление о персонажах и деталях истории). Они достигают растущих результатов сравнительных тестов навыков, таких как программирование, медицинские или экзамены адвокатов и математические задачи. Они становятся лучше в пошаговых рассуждениях, а также в более сложных задачах. Когда самый явный из искусственного интеллекта говорит, что AGI уже не за горами, они говорят в основном о более продвинутой форме нынешних моделей.
Не то, что крупные языковые модели не будут иметь большого влияния. Некоторые компании -разработчики программного обеспечения уже планируют нанять меньше инженеров. Большинство задач, которые следуют одному и тому же процессу каждый раз, такие как медицинские диагнозы, создание юридических документов, написание коротких исследований, создание маркетинговых кампаний и многое другое — будут вещами, которые человеческий работник может, по крайней мере, частично передать искусственному интеллекту. Некоторые уже назначены.
Это сделает этих сотрудников более продуктивными, что может привести к удалению некоторых рабочих мест. Хотя это и не обязательно: Джеффри Хинтон, ученый -нобелевский компьютерный ученый, известный как крестный отец ИИ, поделился, что ИИ скоро сделает рентгенологов ненужными. Однако сегодня в Соединенных Штатах в Соединенных Штатах существует нехватка.
Важно то, что крупные языковые модели все еще являются чем -то вроде «узкого ИИ». Они могут хорошо справиться с одной работой, но они недостаточно хороши в другой. Например, искусственный интеллект может сдать экзамен адвоката с наградами, но не в состоянии превратить разговор с клиентом в юридическую ссылку. Он может ответить на некоторые вопросы отлично, но регулярно галлюцины для других. Большие языковые модели преуспевают с проблемами, которые могут быть решены с помощью четких правил, но в некоторых новых тестах, где правила более вдумчивы, модели, которые отмечают 80% или более по другим показателям, даже не достигают однозначных чистых.
Даже если крупные языковые модели начнут хорошо справляться с этими тестами, они все равно будут тесно специализированы. Одно дело решать определенную, ограниченную проблему, как бы ни была сложной. Это совсем другое, чтобы иметь дело с тем, что люди на самом деле делают в общий рабочий день.
Даже математик не проводит целый день, решая математические задачи. Люди делают бесчисленные вещи, которые нельзя сравнить, потому что они не являются ограниченными проблемами с правильными и неправильными ответами. Мы взвешиваем противоречивые приоритеты, отказываемся от провальных планов, принимаем неполные знания, разрабатываем окружающие решения, действуем на основе предчувствия, читаем признаки, которые дают нам другие, и, прежде всего, мы постоянно взаимодействуем с чрезвычайно непредсказуемым и иррациональным интеллектом — другими людьми.
(Продолжается на следующей странице)
