สรุปโดยย่อ
- ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (Artificial general intelligence หรือ AGI) หมายถึง AI ที่สามารถเรียนรู้และให้เหตุผลในหลายงานได้
- นักวิจัยกล่าวว่า chatbot ในปัจจุบันมีความสามารถสูง แต่ยังห่างไกลจากปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปที่แท้จริง
- ผู้เชี่ยวชาญไม่เห็นด้วยว่า AGI จะมาถึงเมื่อไร หรือจะรู้ได้อย่างไรว่าเป็น AGI จริง
ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หรือ AGI เป็นหนึ่งในเป้าหมายที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในวงการ AI ผู้บริหารเทคโนโลยีทำนายไว้ นักลงทุนลงทุนหลายพันล้านเพื่อสนับสนุนการวิจัยด้านนี้ และนักวิจารณ์เตือนถึงความเสี่ยงเมื่อมันมาถึง
แต่สิ่งที่ AGI เป็นจริง ๆ ยังคงไม่ชัดเจน และนักวิจัยยังไม่เห็นด้วยว่าอะไรคือ “ปัญญาทั่วไป” เมื่อไหร่จะมาถึง และจะรู้ได้อย่างไรเมื่อมันเกิดขึ้น
“มีคำจำกัดความหลายแบบ,” มาลโล บูร์กง ซีอีโอของสถาบันวิจัยปัญญาประดิษฐ์กลุ่มเครื่องจักร กล่าวกับ Decrypt. “เมื่อเราพูดถึง ระบบนี้คือ AGI หรือไม่ ระบบนั้นคือ AGI หรือไม่ อะไรคือสิ่งที่คุณสมบัติเป็น AGI ตามคำจำกัดความอะไร? ผมคิดว่านั่นค่อนข้างยากที่จะทำ”
บุคคลสำคัญ รวมถึง Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI, Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic, และ Elon Musk ซีอีโอของ xAI ได้แสดงความคิดเห็นและทำนายเกี่ยวกับการเกิดขึ้นของ AGI
“ผมคิดว่าเราจะถึง AGI ในปี 2026,” Musk กล่าวในเดือนธันวาคมในการสัมภาษณ์กับ Peter Diamandis ประธานบริหารของมูลนิธิ XPRIZE “ผมมั่นใจว่าในปี 2030 AI จะเกินความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ทั้งหมดรวมกัน”
ต่างจาก AI สร้างสรรค์ที่คนส่วนใหญ่คุ้นเคยจาก ChatGPT, ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป หรือ AGI โดยทั่วไปหมายถึงระบบ AI ที่สามารถเข้าใจ เรียนรู้ และนำความรู้ไปใช้ในหลายงานในระดับมนุษย์ มากกว่าการทำงานเฉพาะด้านเดียว แนวคิดนี้ย้อนกลับไปในยุคแรกของการวิจัย AI ในทศวรรษ 1950
ตั้งแต่ต้นทศวรรษ 2000 นักวิจัยเช่น เบน โกเอิร์ทเซล, เชน เลก, และ ปีเตอร์ วอส ได้เป็นที่รู้จักในชื่อ “ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป” เพื่อแยกความแตกต่างเป้าหมายเดิมของ AI ที่ระดับมนุษย์และความสามารถกว้างขวาง จากระบบ AI ที่ประสบความสำเร็จแต่มีขอบเขตแคบที่พัฒนาขึ้นในห้องปฏิบัติการและมหาวิทยาลัย
อย่างไรก็ตาม บูร์กงกล่าวว่าการบรรลุ “ปัญญาระดับมนุษย์” ไม่ใช่เป้าหมายที่ทำได้ง่าย
“มีเหตุผลหลายประการจากประวัติวิวัฒนาการของเรา โครงสร้างสมองของเรา ความช้าในการทำงานของเซลล์ประสาท และข้อจำกัดด้านความจำทำงานและความเร็วในการทำงานของสมองของเรา ซึ่งเราควรคาดหวังว่าหากเราสามารถออกแบบระบบ AI ที่มีคุณสมบัติเหล่านี้ ก็มีโอกาสสูงที่เราจะมีพื้นที่ให้พัฒนาขึ้นไปอีกมาก,” เขากล่าว
บางคนอ้างว่า AGI ได้มาถึงแล้ว
ความก้าวหน้าในโมเดลภาษาขนาดใหญ่และ AI ที่ทรงพลังอย่าง Gemini, ChatGPT, Grok, และ Claude ซึ่งสามารถเขียนเรียงความ สร้างภาพ สร้างโค้ด และตอบคำถามซับซ้อน ทำให้หลายคนโต้แย้งว่า AGI ได้ถูกสร้างขึ้นแล้ว แต่สิ่งที่ขาดไปคือความเป็นอิสระ
“ในคำจำกัดความของคนส่วนใหญ่เกี่ยวกับ AGI คือความรู้สึกของความเป็นอิสระ,” บูร์กงกล่าว “คือสิ่งเหล่านี้ไม่ใช่แค่เครื่องมือและ chatbot เท่านั้น แต่มีลักษณะเป็นตัวแทนที่สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ได้อย่างอิสระในระดับหนึ่ง”
เบน โกเอิร์ทเซล ซีอีโอของ SingularityNET และหนึ่งในบุคคลที่มีส่วนช่วยในการทำให้คำว่า AGI เป็นที่รู้จัก กล่าวว่า คำอธิบายนี้เป็นการขยายความของแนวคิด
“คำนี้กลายเป็นสับสนในสื่อมากขึ้น,” โกเอิร์ทเซลกล่าวกับ Decrypt. “ผู้บริหารเทคโนโลยีพบว่าสะดวกที่จะพูดว่า ‘เฮ้ เรายังได้เปิดตัว AGI แล้ว’ และคนก็สนใจข่าวมากขึ้น”
ในทางทฤษฎี โกเอิร์ทเซลอธิบายว่า AGI หมายถึงระบบ AI ที่สามารถเรียนรู้และทำงานในหลายด้านนอกเหนือจากงานที่ได้รับการฝึกฝนโดยเฉพาะ โมเดลในปัจจุบัน เขากล่าวว่า มีความสามารถสูง แต่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากปัญญาทั่วไป
“พวกมันไม่ได้ไปถึงจุดนั้นโดยการเรียนรู้ที่จะทำทุกอย่าง,” เขากล่าว “พวกมันไปถึงจุดนั้นโดยการมีอินเทอร์เน็ตทั้งเว็บอยู่ในฐานข้อมูลความรู้ของพวกมัน”
ในขณะที่นักพัฒนา AI ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในการสร้างศูนย์ข้อมูล AI เพื่อสนับสนุนโมเดลที่ทรงพลังมากขึ้น ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงจะต้องสามารถสรุปและสร้างข้อมูลใหม่ที่เกินกว่าการผสมผสานข้อมูลฝึกฝนของมันเอง เขาอธิบาย
“ถ้าคุณฝึกระบบ neural network ลึกในปัจจุบันบนดนตรีจนถึงปี 1900 มันจะไม่สามารถประดิษฐ์ฮิปฮอปหรือกรินด์คอร์ได้เลย,” โกเอิร์ทเซลกล่าว
โกเอิร์ทเซลแย้งว่าการเปลี่ยนไปสู่ AGI นั้นไม่น่าจะปรากฏเป็นจุดเปลี่ยนเดียวที่ชัดเจน
“ไม่จำเป็นต้องมีขอบเขตที่ชัดเจนระหว่าง AGI กับ pre‑AGI,” เขากล่าว เปรียบเทียบกับพื้นที่สีเทาในชีววิทยาเกี่ยวกับไวรัสและไวรัสเรโทร เขายังเสริมว่า เรายังคงรู้ว่าสุนัขมีชีวิตอยู่และหินไม่ใช่ แม้บางกรณีจะดูคลุมเครือ เช่นในกรณีของไวรัส
ไคล์ ชาน นักวิจัยจาก Brookings ซึ่งศึกษานโยบาย AI ทั่วโลก กล่าวว่า การถกเถียงนี้ได้ขยายไปครอบคลุมหลายสถานการณ์
การพัฒนานอกประเทศ
“มีช่วงของความหมายที่เรามีต่อ AGI,” ชานกล่าวกับ Decrypt. “ในด้านหนึ่ง คุณมีแนวคิดของการปรับปรุงตัวเองแบบวนซ้ำและระเบิดของปัญญา และอีกด้านหนึ่ง คุณมีเวอร์ชันที่ธรรมดากว่า—AI ที่สามารถทำสิ่งต่าง ๆ ที่มนุษย์ทำได้ หรือ AI เป็นเทคโนโลยีธรรมดาเหมือนอินเทอร์เน็ตหรือคอมพิวเตอร์”
ในขณะที่ห้องปฏิบัติการ AI ของอเมริกากำลังถกเถียงเรื่องผลกระทบต่อความอยู่รอดของมนุษย์จาก AGI ชานกล่าวว่า การสนทนาในจีนดูแตกต่างอย่างมาก
“AGI ไม่ใช่เรื่องใหญ่มากในจีน โดยเฉพาะในกลุ่มนักนโยบาย ชุมชน AI และอุตสาหกรรมเทคโนโลยีโดยรวม,” เขากล่าว “คนส่วนใหญ่เน้นไปที่การทำเงินจากสิ่งนี้ โดยเฉพาะด้านกายภาพ ซึ่งเป็นด้านที่จีนและบริษัทเทคโนโลยีของพวกเขารู้สึกว่าสามารถได้เปรียบเหนือสหรัฐฯ ในการสร้างหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ โดรน หรือ AI-powered อื่น ๆ เพราะพวกเขามีซัพพลายเชนฮาร์ดแวร์ที่สหรัฐฯ ไม่มี”
ชานยอมรับว่าแม้นักพัฒนา AI ในจีนจะไม่ได้เน้นเรื่อง AGI เท่ากับคู่แข่งในอเมริกา แต่ก็ยังอยู่ในสายตา
“บางผู้ก่อตั้ง AI ของจีนพูดถึง AGI และบางคนก็พูดถึง ASI ด้วย,” เขากล่าว “แต่โดยรวมแล้ว AGI ก็ไม่ใช่เรื่องใหญ่มากในจีน”
