Taip, kelios organizacijos, tyrėjai ir dirbtinio intelekto saugos laboratorijos, vertinančios naujus dirbtinio intelekto modelius, sukūrė ekstrapoliacijas, rodančias, kad dirbtinis intelektas per šį dešimtmetį galėtų pranokti žmoniją daugumoje arba visose kognityvinėse užduotyse, o kai kurie skaičiavimai rodo, kad tai įvyks 2026–2028 m.
Šios prognozės dažnai grindžiamos spartaus dirbtinio intelekto samprotavimo, kodavimo ir agentinių gebėjimų tobulėjimo tendencija, o tai rodo, kad dirbtinio intelekto sistemos netrukus galėtų automatizuoti sudėtingas, ilgalaikes užduotis.
Pagrindinės organizacijos ir ekstrapoliacijos
METR (Modelių vertinimas ir grėsmių tyrimai): METR, kuri specializuojasi vertinant pažangius dirbtinio intelekto agentus, pabrėžė sparčią, eksponentinę dirbtinio intelekto gebėjimų „laiko horizonto“ tendenciją (kiek laiko žmogus ekspertas užtrunka atlikti užduotį, kurią dirbtinis intelektas dabar gali patikimai valdyti). Ekstrapoliacijos iš jų RE-Bench etalono rodo, kad iki 2028–2031 m. pabaigos dirbtinis intelektas galėtų automatizuoti daugelį užduočių, kurios šiuo metu žmonėms užtrunka mėnesį.
„Anthropic“: 2023 m. pradžioje „Anthropic“ tyrėjai teigė, kad jei išliks dabartinės mastelio keitimo tendencijos (didesni modeliai, daugiau skaičiavimo pajėgumų), paprastos ekstrapoliacijos rodo, kad dirbtinio intelekto sistemos per ateinantį dešimtmetį daugumoje intelektualinių užduočių galėtų prilygti arba viršyti žmogaus lygio našumą.
„AI Futures Project“ (ir panašios prognozės): Su tokiomis organizacijomis kaip „AI Futures Project“ susiję tyrėjai parengė scenarijus („AI 2027“), kuriuose prognozuojama, kad dirbtinio intelekto sistemos iki 2027 m. pabaigos arba 2028 m. taps visiškai autonominiais agentais, visais atžvilgiais geresniais už žmones, daugiausia automatizuodamos pačius dirbtinio intelekto tyrimus.
Laboratorijų vadovų vertinimai: Pagrindinių dirbtinio intelekto laboratorijų vadovai pasiūlė sutrumpinti terminus. „Anthropic“ generalinis direktorius Dario Amodei anksčiau minėjo, kad „žmogaus lygio“ dirbtinis intelektas galėtų būti sukurtas per 2–3 metus (nuo 2024 m.), o „OpenAI“ generalinis direktorius Samas Altmanas nurodė, kad dirbtinis intelektas galėtų būti pasiektas per 4–5 metus. Jie gauna pinigų už ažiotažo kūrimą, todėl į jų prognozes reikėtų žiūrėti atsargiai.
Stanfordo dirbtinio intelekto indeksas (2025 m.): 2025 m. ataskaitoje nurodoma, kad dirbtinis intelektas sparčiai lenkia žmonių našumą svarbiausiuose etalonuose, o 2022–2024 m. pasiektas didelis pagerėjimas, panaikinant atotrūkį aukšto lygio matematikoje, vizualiniame mąstyme ir doktorantūros lygio moksle.
Pagrindiniai prognozių etapai
2026 m.: plačiai paplitusi integracija ir modeliai, kurie daugeliui užduočių prilygsta žmonių ekspertų našumui.
2027–2028 m.: dirbtinio intelekto potencialas pasiekti „superintelektą“ arba tapti geresniu už žmones visose arba daugumoje užduočių, kurį lemia agentinis dirbtinis intelektas, galintis atlikti dirbtinio intelekto tyrimus.
50 % tikimybė: didelė mašininio mokymosi tyrėjų apklausa įvertino 50 % tikimybę, kad dirbtinis intelektas visose užduotyse pranoks žmones maždaug per 45 metus (remiantis 2017 m. apklausa), tačiau naujausi tyrimai (2023–2024 m.) parodė, kad šie terminai gerokai sutrumpėjo link 2030–2040 m.
Neapibrėžtumai ir skepticizmas
Nors šios prognozės plačiai aptariamos, jos nėra visuotinai pripažįstamos.
„Netvarkingos užduoties“ apribojimas: nors dirbtinis intelektas puikiai atlieka aiškiai apibrėžtas, trumpalaikes užduotis, jam vis dar sunku atlikti „netvarkingesnes“, didelio konteksto, ilgalaikes užduotis.
Patvirtinimo spragos: nepriklausomi testuotojai, pavyzdžiui, „Paskutinio žmonijos egzamino“ (HLE) etaloninio testo metu, nustatė, kad praneštos dirbtinio intelekto galimybės gali būti išpūstos, o modeliai dažnai veikia prasčiau, nei teigia įmonės.
Skepticizmas dėl mastelio keitimo: kritikai, pavyzdžiui, Alleno dirbtinio intelekto instituto tyrėjai, teigia, kad dabartinės prognozės dažnai remiasi „išgalvotais scenarijais“, o ne pagrįstais moksliniais įrodymais, ir kad mastelio keitimas gali susidurti su kliūtimis.
Komentarų nėra:
Rašyti komentarą