Гонка к искусственному общему интеллекту (AGI): прогресс, скептицизм и практическая направленность

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подпишитесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Дебаты о появлении ИИ общего назначения (AGI)

Искусственный интеллект общего назначения (AGI) — концепция ИИ, который способен соперничать или превосходить человеческие когнитивные способности — становится предметом все более ожесточенных дискуссий. Некоторые эксперты прогнозируют его появление в течение десяти лет, в то время как другие настаивают, что эта цель еще далеко.

Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, считает, что AGI может стать возможным через пять-десять лет. Он утверждает, что хотя современные системы ИИ отлично справляются с конкретными задачами, им не хватает адаптивности человеческого интеллекта. Его оптимизм сдерживается реальностью, что ИИ должен научиться глубже понимать мир, прежде чем достичь AGI.

Другие голоса в индустрии рисуют другую картину. Даріо Амодей из Anthropic предполагает, что ИИ, способный превосходить человека практически во всех задачах, может появиться в течение двух-трех лет. Между тем, Джиту Патель из Cisco утверждает, что мир может стать свидетелем разработки AGI уже в 2025 году, а искусственный сверхинтеллект последует вскоре после этого. Даже Илон Маск из Tesla и Сэм Альтман из OpenAI предсказывают появление AGI в ближайшие годы.

Но не все согласны с этими прогнозами.

Скептицизм и альтернативные приоритеты в области ИИ

Венчурные капиталисты и руководители стартапов предостерегают от чрезмерного сосредоточения на AGI. Джеймс Ньюелл из Voyager Capital ставит под сомнение реалистичность достижения AGI в течение 18 месяцев, подчеркивая, что многие эксперты остаются скептичны по поводу самых смелых прогнозов. Тим Портер из Madrona разделяет этот скептицизм, считая, что дебаты о AGI не являются наиболее продуктивным направлением для развития ИИ.

Вместо этого эти инвесторы считают, что настоящий потенциал кроется в вертикальном ИИ — приложениях, разработанных для конкретных отраслей или бизнес-задач. Решения на базе ИИ для здравоохранения, финтеха и логистики уже меняют способы работы компаний, принося ощутимую ценность без неопределенности, связанной с AGI.

Для основателей стартапов приоритетом должны быть практические приложения ИИ. Дэрин Нахуда, инженер по ИИ, призывает бизнес сосредоточиться на немедленных преимуществах ИИ, а не на разработке технологий ради самой технологии. Он советует руководителям задавать себе вопрос, какие проблемы они решают с помощью ИИ, прежде чем внедрять его в свои операции.

Что нужно для достижения AGI?

Даже среди сторонников AGI остаются сложности. Хассабис выделяет важнейшую проблему: способность ИИ обобщать стратегии решения проблем за пределами контролируемых условий. Хотя ИИ успешно работает в структурированных средах, таких как настольные игры, перенос этих навыков в реальные сценарии гораздо сложнее.

DeepMind работает над ИИ-агентами, которые могут соревноваться и сотрудничать, обучаясь стратегическому мышлению в таких играх, как Starcraft. Однако перенос этих навыков в более широкие решения — это продолжающаяся задача. Исследуются системы многопользовательского ИИ — когда разные ИИ-агенты общаются и сотрудничают — как возможное решение.

Еще один фактор — вычислительные мощности. По мере развития ИИ растут и ресурсы, необходимые для разработки и поддержки этих систем. Это вызывает вопросы о том, станет ли разработка AGI доступной для широкого круга исследователей или будет доминировать технологические гиганты с глубокими кошельками.

Бизнес-обоснование практического ИИ

Пока исследования AGI продолжаются, большинство компаний сосредоточены на инструментах ИИ, повышающих эффективность. Бизнесы используют решения на базе ИИ для автоматизации процессов, анализа данных и улучшения взаимодействия с клиентами. Например, финтех-компании внедряют ИИ для обнаружения мошенничества, оценки рисков и автоматической торговли, что приносит немедленные финансовые выгоды.

Инвесторы особенно заинтересованы в ИИ-агентах — программных сущностях, которые могут выполнять задачи самостоятельно. Эти ИИ-ассистенты могут планировать встречи, управлять рабочими процессами или оптимизировать цепочки поставок, принося измеримую пользу бизнесу.

Вместо того чтобы гнаться за далекой мечтой о AGI, стартапы делают ставку на практическое применение ИИ. Основной акцент делается на создание продуктов, решающих существующие проблемы, а не на теоретические прорывы.

AGI: долгосрочная цель или переоцененное отвлечение?

Стремление к AGI безусловно привлекательно, но мнения разделяются относительно того, должно ли оно быть основной целью развития ИИ. В то время как одни эксперты ожидают быстрых прогрессов, другие выступают за более взвешенный подход, подчеркивая важность приложений ИИ, приносящих пользу уже сегодня.

Дебаты еще не завершены. Что остается ясным — ИИ продолжит развиваться, будь то за счет постепенных улучшений или революционных прорывов. Появится ли AGI в ближайшем будущем или останется долгосрочной мечтой, — для большинства бизнесов и инвесторов приоритетом остается использование ИИ для решения реальных задач.