AI liderləri insan səviyyəli sistemlərin sürətlə yaxınlaşdığını deyirlər

Süni intellekt sahəsində sürətli irəliləyişlər dövlətləri və institutları insan səviyyəli sistemlərə əvvəlkindən daha qısa müddətdə çatmaq zərurəti ilə üz-üzə qoyur. Sənaye liderləri bildirirlər ki, bu gün istifadə olunan alətlər ilə süni ümumi intellekt arasındakı fərq sürətlə azalır. İnkişafın sürətlənməsi ilə birlikdə iş yerləri, idarəetmə və iqtisadi sabitlik mövzusundakı narahatlıqlar müzakirələrin mərkəzinə keçir.

Amodei bildirir ki, insan səviyyəli AI illər ərzində deyil, bir neçə il içində yarana bilər

Davos-da keçirilən Dünya İqtisadi Forumu çərçivəsində Anthropic-in CEO-su Dario Amodei siyasətçilərin inkişaf etmiş AI-nin nə qədər sürətlə yaxınlaşdığına hazır olmadıqlarını bildirib. DeepMind CEO-su Demis Hassabis ilə birlikdə çıxış edən Amodei sosial sistemlərin və əmək bazarlarının texniki tərəqqi ilə eyni tempdə uyğunlaşa bilməyəcəyini vurğulayıb. Onun fikrincə, hazırlıq üçün vaxt daralır, genişlənmir.

Amodei insan səviyyəli AI-nin yalnız bir neçə il uzaqda olduğuna inandığını bir daha vurğuladı. O, əvvəlki proqnozlarının hələ də qüvvədə olduğunu və irəliləyişin dik əyri üzrə davam etdiyini qeyd etdi. Onun qiymətləndirməsinə görə, insanı üstələyən imkanlar artıq 2026 və ya 2027-ci ildə yarana bilər. O bildirib ki, inkişafın bu vaxt çərçivəsindən çox kənara çıxması çətindir.

Bu sürətin çoxu AI sistemlərinin öz inkişafında getdikcə daha çox iştirak etməsindən qaynaqlanır. Amodei Anthropic-də proqram mühəndislərinin artıq kod yazmaqdan daha çox AI tərəfindən yaradılan nəticələrə nəzarət etdiyini deyib. Mühəndislər indi kodu sıfırdan yazmaqdan daha çox, onu yoxlamaq və düzəltməklə məşğuldurlar. Onun sözlərinə görə, altı-on iki ay ərzində AI modelləri kodlaşdırma vəzifələrinin əksəriyyətini başdan sona qədər yerinə yetirə biləcək.

Bu dövrü irəli aparan bir neçə amil var:

• AI modelləri artıq istehsal səviyyəsində kodun böyük hissəsini yaradır.
• Mühəndislər əsas müəllif kimi deyil, əsasən yoxlayıcı kimi çıxış edirlər.
• Təlimdəki təkmilləşmələr modellərin sürətli yenilənməsinə birbaşa təsir edir.
• Avadanlıq təminatı tədqiqat imkanlarından daha çox sürəti məhdudlaşdırır.
• Daha qısa inkişaf dövrləri tətbiq müddətlərini sıxlaşdırır.

DeepMind-dən Hassabis AGI ehtimalını 2030 üçün 50% hesab edir

Güclü irəliləyişi etiraf etsə də, Hassabis bütün sahələrin eyni dərəcədə avtomatlaşdırmaya uyğun olmadığını bildirib. Kodlaşdırma və riyaziyyat kimi sahələr nəticələrin tez yoxlanıla bilməsi səbəbindən daha asan hədəfdir. Digər sahələr, xüsusilə təbii elmlər isə vaxt və resurs tələb edən eksperimentlərə əsaslanır.

Onun sözlərinə görə, elmi kəşf əsas maneə olaraq qalır. Mövcud sistemlər yaxşı təyin olunmuş problemləri həll edə bilir, lakin yeni suallar və nəzəriyyələr irəli sürməkdə çətinlik çəkir. Orijinal hipotezlər yaratmaq, onun fikrincə, insan yaradıcılığının ən yüksək səviyyələrindən biridir. AI hələ bu sahədə etibarlı qabiliyyət nümayiş etdirməyib və bu fərqin nə vaxt — və ya heç bağlanıb-bağlanmayacağı bəlli deyil.

Bu məhdudiyyətlər səbəbindən Hassabis 2030-cu ilə kimi AGI-yə çatma ehtimalını təxminən əlli faiz kimi qiymətləndirib. O, sürətli hesablama ilə həqiqi yenilik arasındakı fərqi əsas qeyri-müəyyənlik kimi göstərib. Buna baxmayaraq, hər iki rəhbər iqtisadi pozuntuların artıq uzaq gələcək narahatlığı olmadığını qəbul edib.

Ağ yaxalı işlər getdikcə daha çox risk altındadır. Amodei əvvəllər təxmin etmişdi ki, beş il ərzində giriş səviyyəli peşəkar işlərin yarısı yox ola bilər və Davos-da bu rəqəmi müdafiə edib. Bir vaxtlar qorunan sayılan ofis işləri artıq on illər əvvəl istehsalı dəyişdirən avtomatlaşdırma təzyiqi ilə üz-üzədir.

Hassabis xəbərdarlıq edib ki, hətta ehtiyatlı iqtisadi proqnozlar belə dəyişiklik sürətini az qiymətləndirə bilər. Beş-on il, onun sözlərinə görə, cəmiyyətlərin uyğunlaşması üçün uzun müddət deyil. Daha yavaş keçidlər üçün yaradılmış institutlar, iş strukturları birdən dəyişərsə, reaksiya verməkdə çətinlik çəkə bilərlər.

AI kütləvi ixtisarlardan xeyli əvvəl iş muxtariyyətini azaldır

Amodei üçün bu problem artıq mühəndislik sahəsindən çıxaraq koordinasiya böhranına çevrilib. O, hökumətlərin diqqətinin əsasən keçid dövrünün idarə olunmasına yönəldilməli olduğunu bildirib. Sui-istifadə və geosiyasi gərginlik riskləri hələlik idarəolunandır, lakin səhv üçün imkan daralır.

Müzakirədən ortaya çıxan əsas siyasət təzyiqləri bunlardır:

• Əmək dəyişiklikləri mövcud yenidən hazırlama sistemlərinin imkanlarından daha sürətlə baş verir.
• Güclü ümumi məqsədli modellərlə bağlı tənzimləyici boşluqlar.
• Bacarıqlı işlərin avtomatlaşdırılması ilə artan bərabərsizlik.
• AI imkanlarının bir neçə böyük oyunçunun əlində cəmlənməsi.
• Təhlükəsizlik standartları üzrə məhdud qlobal koordinasiya.

Bəzi əmək analitikləri hesab edir ki, pozuntu birbaşa iş yerlərinin əvəzlənməsi yox, struktur dəyişikliyi ilə baş verə bilər. Human Voice Media-nın CEO-su Bob Hutchins bildirib ki, peşəkar rollar daha kiçik və daha çox nəzarət olunan tapşırıqlara bölünür. Algoritmlər getdikcə əvvəllər fərdi işçilərin idarə etdiyi iş axınlarını idarə edir.

Hutchins-in fikrincə, bu dəyişiklik işin mahiyyətini və funksiyasını dəyişir. Yaradıcılıq və texniki rollar qərarverici mövqelərdən yoxlama rollarına keçir. İşçilər layihələri formalaşdırmaq əvəzinə nəticələri yoxlayırlar. Zamanla bu proses, vəzifələr dəyişməsə də, işlərin muxtariyyətini azalda və maaşları aşağı sala bilər.

Hutchins bildirir ki, artıq sual maşınların insanları əvəz edib-etməyəcəyindən çox, işin keyfiyyətinin necə dəyişəcəyinə yönəlməlidir. Tapşırıqlar parçaladıqca və nəzarət artdıqca, peşəkar kimliyin özü də zəifləyə bilər. Hökumətlər və işəgötürənlər artıq yalnız məşğulluğun deyil, AI imkanları genişləndikcə mənalı işin qorunması məsələsi ilə üzləşirlər.