Mégsem tudja felülmúlni az emberi gondolkodást a mesterséges intelligencia? A szakmai vélemények szerint az adatközpontokba fektetett hatalmas pénzek nem hoznak minőségi áttörést.
A mesterséges intelligencia nem fogja elérni az emberi gondolkodással egyenértékű vagy azt meghaladó szintet a területen versengő cégek jelenlegi megközelítésével, vélekedett a szakmai közvélemény túlnyomó többsége egy friss felmérésben. Az eredmény a mesterséges intelligencia fejlődésén dolgozókat egyesítő nemzetközi szervezet, az AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) márciusban kiadott éves jelentésében látott napvilágot.
A szervezetet 1979-ben alapították American Association for Artificial Intelligence néven. 2007-ben törölték a névből Amerikát, és mára 4000 tagú, konferenciákat szervező, szaklapokat támogató nemzetközi szervezetté váltak. A mesterséges intelligencia fejlődését összefoglaló, szóban forgó jelentés összeállításában amerikai, európai és ázsiai egyetemek kutatói és oktatói, valamint kutatásfejlesztéssel foglalkozó nagyvállalatok (IBM, Microsoft, Sony) vezetői vettek részt.
A 85 oldalas jelentés sorra veszi a mesterséges intelligencia fejlődésének összes fontos aspektusát a megbízhatóságtól a hardveren át a társadalmi hatásokig és fenntarthatóságig. Az egyes fejezetek végén felmérés formájában a szakma véleménye is megjelenik.
A mesterséges intelligencia tudományos kutatásban várható hatását például a szakma úgy értékelte, hogy az leginkább a biológiában (47 százalék), fizikában (14 százalék) és kémiában (12 százalék) lesz jelentős. Azzal kapcsolatban, hogy a mesterséges intelligencia képes lesz-e Nobel-díjra érdemes eredményt elérni, 13 százalék úgy vélte, hogy soha,
45 százalék ugyanakkor úgy gondolta, hogy a 2050-es években akár ez is bekövetkezhet.
A nemcsak szövegek vagy képek generálására használt, hanem az emberi gondolkodást és problémamegoldó képességét utolérő általános mesterséges intelligencia (az AI betűszóhoz hasonlóan gyakran visszatérő AGI, vagyis artificial general intelligence) elérése a jelenlegi fejlődési pályán a 475 megkérdezett 76 százaléka szerint „valószínűtlen vagy nagyon valószínűtlen”. Ha ez így van, igen nagy csalódás árnyéka vetődik a hatalmas pénzeket megmozgató terület horizontjára.
A PitchBook piacelemző cég adatai szerint 2024-ben befektetők 56 milliárd dollárt tettek mesterségesintelligencia-cégekbe, ami 92 százalékos növekedést jelent a megelőző év 29 milliárdos befektetéseihez képest. A pénzek közel fele a nagyokhoz érkezett, mint az OpenAI és az Anthropic, vagy Elon Musk MI-cége az xAI. 24 végén például önmagában egy cég, a Databricks behúzott 10 milliárd dollárt. Az említett irgalmatlan pénzek nagy része a mesterséges intelligencia kiszolgálásához szükséges nagy adatközpontok építésére megy el – ha az előbb említett Databricks neve nem mond semmit, a megfejtés, hogy MI-orientált felhőszolgáltatással és adatközpontokkal foglalkoznak. (Szerencse vagy nem, a befektetések csak mintegy tizede érkezett az Egyesült Államokon kívüli cégekhez.)
A Microsoft – közlése szerint – 80 milliárd dollárt költ a mesterséges intelligenciát kiszolgáló infrastruktúra kiépítésére, ami nem csak az adatközpontokat, hanem ezek energiaigényét fedező atomerőműveket is takarja. De hasonló léptékben gondolkodik az Amazon és a Google is.
Anélkül, hogy hasonló erőfeszítéseket tettek volna annak megértésére, hogy mi történik, a felméretezésbe fektetett pénz mindig is elhibázottnak tűnt. Szerintem egy éve kezdett világossá válni, hogy konvencionális értelemben a léptékek növelésével elért eredmények ellaposodnak
– mutatott rá a New Scientist kérdésére reagálva a jelentést készítő Stuart Russel.
Russell arra céloz, ami már korábban is tudható volt, hogy paraméterek nagyságrendi növelésével és egyre nagyobb hardverparkok létesítésével nem egyenesen arányosan nőnek a modellek képességei. Az OpenAI tavaly novemberben bemutatott GPT-o1-modellje már nem mutatott akkora tudásbeli ugrást, mint elődei. A cég mögött álló Microsoft vezérigazgatója, Sundar Pichai decemberben már úgy nyilatkozott, hogy vége annak az időszaknak, amikor egy nagyobb adatközpont önmagában előnyt jelentett.
A terület tehát elért egy gazdasági-technikai falat, hogy ezen túl mi van, azt a kínai DeepSeek mutatta meg januárban, ami jóval költséghatékonyabban tudta kihozni az OpenAI érvelőmodelljével versenyképes saját R1 modelljét.
Pichai nyilatkozata ellenére senki sem számít arra, hogy a Microsoft leáll az adatközpont-építéssel, csak a produktum nem fogja annyival meghaladni a házi dolgozatot írogató, hallucinálgató szintet.
Az AAAI kérdéseire visszatérve: a szakemberek háromnegyede úgy vélte, hogy a meglévő modellek veszélyeinek kiküszöbölése fontosabb, mint az általános mesterséges intelligencia elérése.
82 százalékuk ráadásul úgy vélte, hogy egy általános gépi intelligenciának etikai és biztonsági okokból köztulajdonba kell kerülnie.
Az akadémiai és versenyszféra nem értett egyet azzal, hogy le kell állítani az általános mesterséges intelligenciát megközelítő fejlesztéseket, amíg nincsenek biztonsági garanciák és megfelelő kontroll, ehelyett a lassú haladást és óvatos kísérletezést részesítik előnyben. A gondolkodó géphez tehát megfontoltan, nem pedig a piaci logikából következő fejlesztési rohammal kell eljutni. A mai trend nem megy szembe ezzel, a jelenlegi fejlesztési rohanás ugyanis ezek szerint a semmibe tart, vagy még inkább egy piaci lufikkal, tragédiákkal és jogi pofonokkal teli kanyargós út lesz.
(Futurism, Nature, TechCrunch)