בין אם מדובר בתיאוריה או אולי, אולי מימוש, בינה כללית מלאכותית, או AGI , נהיה נושא שיחה תדיר בעולם שבו אנשים מדברים כעת באופן שגרתי עם מכונות. אבל יש בעיה אינהרנטית עם המונח AGI - אחת המושרשת בתפיסה. בתור התחלה, הקצאת 'אינטליגנציה' למערכת מאנתרופומורפיזה אותה באופן מיידי, ומוסיפה לתפיסה שיש מראית עין של מוח אנושי הפועל מאחורי הקלעים. הרעיון הזה של תודעה מעמיק את התפיסה שיש איזו ישות אחת שמתמרנת את כל החשיבה הזו בדרגה אנושית.
לתפיסה הבעייתית הזו מצטרפת העובדה שמודלים של שפה גדולים (LLMs) כמו ChatGPT, Bard, Claude ואחרים עושים לעג למבחן טיורינג. הם אכן נראים אנושיים מאוד, ואין זה מפתיע שאנשים פנו ללימודי תואר שני כמטפלים, חברים ו אוהבים (לפעמים עם תוצאות הרות אסון ). האם אנושיות יכולות הניבוי שלהם מסתכמת בסוג של אינטליגנציה כללית?
לפי כמה הערכות, ההיבטים הקריטיים של AGI כבר הושגו על ידי ה-LLMs שהוזכרו לעיל. כתבה לאחרונה ב-Noema מאת Blaise Agüera Y Arcas (סגן נשיא ועמית ב-Google Research) ופיטר נורוויג (מדען מחשבים במכון סטנפורד ל-Human-Centered A.I.) טוענים ש'דגמי הגבול של היום מבצעים בצורה מוכשרת אפילו במשימות חדשות שהם לא הוכשרו אליהם, חוצים סף שדורות קודמים של א.י. ומערכות למידה עמוקה מפוקחות מעולם לא נוהלו. בעוד עשרות שנים, הם יוכרו כדוגמאות האמיתיות הראשונות של AGI.'
עבור אחרים, כולל OpenAI , AGI עדיין בחוץ לפנינו. 'אנחנו מאמינים שהמחקר שלנו יוביל בסופו של דבר לבינה כללית מלאכותית', מכריז דף המחקר שלהם , 'מערכת שיכולה לפתור בעיות ברמת האדם.'
בין אם צורות מתחילות של AGI כבר כאן או שעדיין נמצאות במרחק של כמה שנים, סביר להניח שעסקים המנסים לרתום את הטכנולוגיות החזקות הללו עשויים ליצור גרסה מיניאטורית של AGI. עסקים זקוקים למערכות אקולוגיות טכנולוגיות שיכולות לחקות אינטליגנציה אנושית עם גמישות קוגניטיבית כדי לפתור בעיות מורכבות יותר ויותר. מערכת אקולוגית זו צריכה לתזמר באמצעות תוכנה קיימת, להבין משימות שגרתיות, להקשר כמויות אדירות של נתונים, ללמוד מיומנויות חדשות ולעבוד על פני מגוון רחב של תחומים. לימודי תואר שני בכוחות עצמם יכולים לבצע רק חלק קטן מהעבודה הזו - הם נראים שימושיים ביותר כחלק מממשק שיחה המאפשר לאנשים לדבר עם מערכות אקולוגיות טכנולוגיות. ישנן אסטרטגיות שנמצאות בשימוש כעת על ידי חברות ארגוניות מובילות כדי להתקדם בכיוון זה לעבר משהו שאנו יכולים לקרוא לו AGI ארגוני.
איפה הכי כדאי לקנות טבעת אירוסין
AGI ארגוני? (גלגול עיניים)
יש סיבות לגיטימיות להיזהר מעוד מידע לא רצוי ב-A.I. מונחים ערימת רפש. ללא קשר למה שאנו בוחרים לקרוא לתוצאה הסופית של פעילויות אלו, ישנם כיום ארגונים המשתמשים ב-LLM כשכבת ממשק. הם יוצרים מערכות אקולוגיות שבהן משתמשים יכולים לשוחח עם תוכנה דרך ערוצים כמו צ'אט אינטרנט עשיר (RCW), ומטשטשים תכסיסים המתרחשים מאחורי הקלעים. זו עבודה קשה, אבל התמורה היא עצומה: במקום להיצמד בין אפליקציות כדי לבצע משהו במחשב, לקוחות ועובדים יכולים לבקש מהטכנולוגיה להפעיל עבורם משימות. יש את היתרון המיידי והמוחשי של אנשים שמבטלים משימות מייגעות מחייהם. ואז יש את היתרון לטווח ארוך של מערכת אקולוגית מתפתחת שבה עובדים ולקוחות מקיימים אינטראקציה עם חברי צוות דיגיטליים שיכולים לבצע אוטומציות תוך מינוף כל צורות הנתונים בארגון. זוהי מערכת אקולוגית שמתחילה ללבוש צורה של תאום דיגיטלי.
מה המשמעות של התמונה הטובה ביותר
מקינזי מתאר תאום דיגיטלי כפי ש ' העתק וירטואלי של אובייקט פיזי, אדם, או תהליך שניתן להשתמש בהם כדי לדמות את ההתנהגות שלו כדי להבין טוב יותר איך זה עובד בחיים האמיתיים.' הם מרחיבים ואומרים שתאום דיגיטלי בתוך מערכת אקולוגית דומה למה שתיארתי יכול להפוך ל-metaverse ארגוני, 'סביבה דיגיטלית ולעיתים סוחפת המשכפלת ומחברת כל היבט של ארגון כדי לייעל סימולציות, תכנון תרחישים וקבלת החלטות. ”
ביחס למה שאמרתי קודם על טכנולוגיה לאנתרופומורפיזציה, חברי הצוות הדיגיטליים בתוך סוג זה של מערכת אקולוגית הם הפשטה, אבל אני חושב עליהם כעל עובדים דיגיטליים אינטליגנטים, או IDWs. IDWs מקבילים לאוסף של מיומנויות. מיומנויות אלו מגיעות מספריות משותפות, וניתן להתאים מיומנויות ולעשות בהן שימוש חוזר בהמון דרכים. מיומנויות מסוגלות לנצל את כל המידע שנערם בתוך הארגון, כאשר LLMs כורים נתונים לא מובנים, כמו מיילים ושיחות מוקלטות.
נתונים אלה הופכים למשמעותיים יותר הודות לטכנולוגיית גרפים, המיומנת ביצירת אינדקסים של מיומנויות, מערכות ומקורות נתונים. הגרף חורג מעבר לרישום גרידא וכולל את האופן שבו אלמנטים אלה קשורים זה לזה ומקיימים ביניהם אינטראקציה. אחת מנקודות החוזק המרכזיות של טכנולוגיית הגרפים היא היכולת שלה לייצג ולנתח קשרים. עבור רשת של IDWs, ההבנה כיצד רכיבים שונים קשורים זה לזה חיונית לתזמור וזרימת נתונים יעילים.
כלים גנרטיביים כמו LLMs וטכנולוגיית גרפים יכולים לעבוד יחדיו, כדי להניע את המסע לעבר תאומים דיגיטליים, או AGI ארגוני. תאומים יכולים להקיף את כל ההיבטים של העסק, כולל אירועים, נתונים, נכסים, מיקומים, כוח אדם ולקוחות. סביר להניח שתאומים דיגיטליים יהיו בעלי נאמנות נמוכה בהתחלה, ומציעים מבט מוגבל על הארגון. עם זאת, ככל שמתרחשים יותר אינטראקציות ותהליכים בתוך הארגון, הנאמנות של התאום הדיגיטלי הופכת גבוהה יותר. האקוסיסטם הטכנולוגי של ארגון לא רק מבין את המצב הנוכחי של הארגון. הוא גם יכול להסתגל ולהגיב לאתגרים חדשים באופן אוטונומי.
במובן זה כל חלק בארגון מייצג מודעות אינטליגנטית שמתחברת סביב מטרות משותפות. בעיני, זה משקף את מערכת העצבים של צפלופוד. כפי שכותב פיטר גודפרי-סמית בספרו, מוחות אחרים (2016, Farrar, Straus and Giroux), 'בתמנון, רוב הנוירונים נמצאים בזרועות עצמם - כמעט פי שניים יותר בסך הכל מאשר במוח המרכזי. לזרועות יש חיישנים ובקרים משלהן. יש להם לא רק את חוש המישוש אלא גם את היכולת לחוש כימיקלים - להריח או לטעום. לכל פראייר על זרועו של תמנון עשויים להיות 10,000 נוירונים להתמודד עם טעם ומגע. אפילו זרוע שהוסרה בניתוח יכולה לבצע תנועות בסיסיות שונות, כמו הושטת יד ואחיזה'.
זה נשמע מבולגן?
עולם שופע מותגים מודעים לעצמם יהיה קדחתני למדי. לפי גרטנר, עד שנת 2025, A.I. יהיה שותף לכוח העבודה בתוך 90 אחוז מהחברות ברחבי העולם . עם זאת, זה לא אומר שכל החברות הללו יצעדו לעבר AGI ארגוני. Generative A.I, ו-LLMs בפרט, אינם יכולים לענות על צרכי האוטומציה של ארגון בעצמם. מתן גישה לכוח עבודה שלם ל-GPTs או Copilot לא יזיז את המחט הרבה מבחינת יעילות. זה עשוי לעזור לאנשים לכתוב הודעות דוא'ל טובות יותר מהר יותר, אבל נדרשת עבודה רבה כדי להפוך את המשאבים של LLM אמינים עבור שאילתות משתמשים.
שמרנית היא תרבות הנגד החדשה
ההזיות שלהם תועדו היטב והכשרתם לספק מידע מהימן הוא מאמץ רב. ג'ף מקמילן , מנהל ניתוח ונתונים ראשי ב מורגן סטנלי (MS) , אמר לי לצוות שלו לקח תשעה חודשים לאמן את GPT-4 על יותר מ-100,000 מסמכים פנימיים. עבודה זו החלה לפני השקת ChatGPT, ולמורגן סטנלי היה היתרון בעבודה ישירה עם אנשים ב-OpenAI. הם הצליחו ליצור עוזר אישי שיועצי בנק ההשקעות יכולים לשוחח איתו, תוך שימוש בחלק גדול מהידע הקולקטיבי שלו. 'עכשיו אתה מדבר על חיבור זה לכל מערכת', הוא אמר, בכל הנוגע ליצירת סוגי המערכות האקולוגיות הנדרשות ל-A.I ארגוני. 'אני לא יודע אם זה חמש שנים או שלוש שנים או 20 שנה, אבל מה שאני בטוח בו זה שלשם זה הולך'.
לחברות כמו מורגן סטנלי שכבר מניחות את הבסיס למה שנקרא AGI ארגוני יש יתרון עצום על פני מתחרים שעדיין מנסים להחליט כיצד לשלב LLMs וטכנולוגיות סמוכות בפעילותן. אז במקום עולם שטף בארגונים בעלי מודעות עצמית, סביר להניח שיהיו כמה מובילי שוק בכל ענף.
זה קשור ל-AGI רחב יותר במובן זה שארגונים אינטליגנטיים אלה יצטרכו ליצור אינטראקציה עם ארגונים אינטליגנטיים אחרים. קשה לדמיין בדיוק איזה עומק של שיתוף מידע יתרחש בין ארגוני העילית הללו, אבל עם הזמן, אינטראקציות אלה עשויות למלא תפקיד בהבאת AGI או ייחוד, כפי שזה נקרא גם.
בן גורצל, מייסד SingularityNET והאדם שזוכה לעתים קרובות ליצירת המונח, מעלה טענה משכנעת ש-AGI צריכה להיות מבוזרת , בהסתמך על פיתוח קוד פתוח כמו גם אירוח מבוזר ומנגנונים לקישור A.I. מערכות ללמוד וללמד על אחר.
מניפסט DeAGI של SingularityNET קובע, 'יש רצון רחב ש-AGI תהיה אתית ומועילה לכל האנושות; נראה שהדרך הפשוטה ביותר להשיג זאת היא ש-AGI 'תגדל' בהקשר של שירות והנחיית האנושות כולה, או קירוב טוב ככל שניתן לגייס.'
העובדה ש-AGI באה לידי ביטוי בחלקו מהפעילות האגרסיבית של מפעלים למטרות רווח היא בעייתי. כפי שציין גורצל, 'אתה נכנס לשאלות [על] מי הבעלים והשולט של עוזרי הרובוט דמויי האדם העשויים להיות מפחידים וניתנים להגדרה... ועד כמה היא המוטיבציה הבסיסית שלהם לעזור לאנשים, בניגוד למכור לאנשים דברים או לשטוף את המוח לאנשים מסוימים. צו פרסום בתקשורת ממשלתית ארגונית'.
יש טענה חזקה שנאמנות לרווח תהיה ביטול ההבטחה לאנושות בכלל שהטכנולוגיות הללו מעניקות. באופן מוזר, תרחיש הסקיינט ב-Terminator - שבו מערכת הופכת להיות מודעת לעצמה, קובעת שהאנושות היא איום חמור ומחסלת את כל החיים - מניח שהמערכת, מבודדת לחברה אחת, תוכנתה להיות בעלת אינסטינקט הישרדות. צריך לומר שהישרדות בכל מחיר היא השורה התחתונה שלה, מה שמרמז שעלינו להיות זהירים במיוחד בפיתוח מערכות אלו בתוך סביבות שבהן הרווח מעל הכל הוא התוצאה.
אולי הדבר החשוב ביותר הוא להשאיר את הטכנולוגיה הזו בידיים של בני אדם ולדחוף את הרעיון לפיו שלל הטכנולוגיות הקשורות ל-A.I. יש להשתמש רק בדרכים שמועילות לאנושות כולה, שאינן מנצלות קבוצות שוליות, ושאינן מפיצות הטיה מסונתזת בקנה מידה.
מועדון הגילוח של הארי מול דולר
מה שזה לא יהיה, בסופו של דבר מדובר בבני אדם
כאשר העליתי כמה מהרעיונות האלה על AGI ארגונית ג'רון לנייר , יוצר שותף של טכנולוגיית VR כפי שאנו מכירים אותה והתמנון של מיקרוסופט (משרד ראשי הטכנולוגיה ראשי המדען המאחד), הוא אמר לי שאוצר המילים שלי לא הגיוני ושהחשיבה שלי לא תואמת את התפיסה שלו לגבי הטכנולוגיה. בלי קשר, זה הרגיש כאילו הסכמנו על היבטי הליבה של הטכנולוגיות הללו.
'אני לא חושב על A.I. כיצירת ישויות חדשות. אני חושב על זה כעל שיתוף פעולה בין אנשים', אמר לנייר . 'זו הדרך היחידה לחשוב על שימוש טוב בו... בשבילי זה הכל סוג של שיתוף פעולה. ככל שנקדים לראות את זה, כך נוכל לעצב מערכות שימושיות מהר יותר... בעיני יש רק אנשים.'
במובן הזה, AGI הוא עוד כלי, רחוק מהספקטרום מהסלעים שבהם השתמשו אבותינו כדי לרסק אגוזי עצים. זה ביטוי לכושר ההמצאה שלנו ולרצונות שלנו. האם אנחנו הולכים להשתמש בו כדי לרסק כל אגוז עץ על פני האדמה, או שאנחנו הולכים להשתמש בו כדי למצוא דרכים לגדל מספיק אגוזי עץ כדי שכולם ייהנו? למסלולים שקבענו ברגעים הראשונים הללו יש חשיבות עצומה.
'אנחנו באנתרופוקן. אנחנו נמצאים בעידן שבו הפעולות שלנו משפיעות על כל דבר בסביבה הביולוגית שלנו', Blaise Aguera - Y Arcas (קליפ רשמי) אמר לי . 'כדור הארץ הוא סופי וללא סוג של סולידריות שבה אנחנו מתחילים לחשוב על כל העניין כאילו הגוף שלנו, כביכול, אנחנו די דפוקים.'
ריצ'רד ב. ספנסר נינה קופריאנובה
ג'וש טייסון הוא המחבר של עידן המכונות הבלתי נראות , ספר על A.I לשיחה, ומנהל תוכן יצירתי ב OneReach.ai. הוא מנחה שני פודקאסטים: מכונות בלתי נראות ו N9K .
