O analiză The Economist
<<Liderii celor trei mari laboratoare de inteligență artificială (AI) promit lucruri mărețe și foarte curând. Sam Altman, șeful Open AI, crede că anul viitor computerele vor fi capabile de „cunoștințe inovatoare”. Dario Amodei, care conduce Anthropic, spune că „inteligența artificială puternică” (ceea ce alții numesc AGI – inteligență artificială generală) ar putea sosi în același interval de timp. Demis Hassabis de la DeepMind sugerează că „în următorul deceniu sau cam așa ceva”, inteligența artificială ar putea vindeca toate bolile.
Unele dintre cele mai ambițioase afirmații ar putea fi făcute mai ales pentru marketing. Totuși, este important să ne facem o idee reală despre viteza probabilă de dezvoltare a inteligenței artificiale, spune Ezra Karger, economist la Banca Rezervei Federale din Chicago. Atunci când paleta de rezultate plauzibile include o parte apreciabilă a sarcinilor cu ”gulere albe” automatizate sau o zecime din toată energia electrică din America utilizată pentru instruirea și implementarea inteligenței artificiale, previziunile bune contează.
Dr. Karger este responsabil de o activitate – care nu are legătură cu serviciul său zilnic – de a realiza astfel de predicții digitale. Panelul Longitudinal de Experți în intelgență artificială (LEAP) își propune să facă trei lucruri. În primul rând, în loc să evalueze afirmații vagi despre concepte precum AGI (inteligența artificială Generală), oferă ipoteze specifice, testabile. Când vor reprezenta mașinile autonome 20% din călătoriile cu ridesharing în America? Ce proporție din energia electrică a țării va fi utilizată pentru inteligența artificială până în 2040? Care vor fi scorurile de referință pentru modelele de AI open-source și brevetate în 2025, 2027 și 2030?
În al doilea rând, echipa dr. Karger a adresat aceste întrebări unui număr de aproape 350 de experți din diverse domenii. Pe lângă cercetătorii corporativi în domeniul inteligenței artificiale, LEAP include informaticieni din mediul academic, economiști și specialiști în politici publice. De asemenea, include „super-prezicători”, un grup de profeți, unii amatori și alții profesioniști, a căror expertiză nu se află într-un domeniu anume, în afară de a fi mai exacți decât alți experți în prezicerea viitorului. În cele din urmă, proiectul va pune aceleași întrebări pe măsură ce trec anii. Ideea este de a construi o imagine a modului în care speranța – și entuziasmul – din jurul inteligenței artificiale cresc și descresc.
Rezultatele primei runde, publicate pe 10 noiembrie, sugerează că impactul inteligenței artificiale abia începe să se facă simțit. Prognoza mediană arată că peste 18% din orele de muncă ale americanilor vor fi asistate de inteligența artificială până în 2030, față de 2% în septembrie anul acesta. Experții se așteaptă ca inteligența artificială să reprezinte aproximativ 7% din consumul de energie electrică al americanilor până în 2030.
Prezicătorii se îndoiau că inteligența artificială va satisface cele mai înalte așteptări ale susținătorilor săi – sau cel puțin nu atât de repede pe cât pretind. Un expert obișnuit putea crede că există doar o șansă din cinci ca „puternica inteligență artificială” a domnului Amodei să se dezvolte până în 2030. Dar, până în 2040 se așteaptă ca inteligența artificială să fie la fel de importantă pentru acest secol precum au fost electricitatea sau mașina pentru cel precedent – un scor de opt pe o scală de zece puncte elaborată de Nate Silver, un statistician, concepută pentru a măsura impactul diferitelor invenții. De asemenea, ei credeau că există o șansă de aproape una din trei ca inteligența artificială să se claseze cel puțin până la nivelul nouă, unde s-ar alătura invențiilor precum tiparul ca o tehnologie care „a schimbat cursul istoriei umane”.
Pe de altă parte, progresul rapid în domeniu i-a surprins chiar și pe experți. Când s-a făcut studiul de teren pentru raportul actual, în aprilie, scorul maxim pentru un sistem de inteligență artificială la o provocare matematică dificilă numită FrontierMath a fost de 19%. Estimarea mediană a experților cu privire la situația la sfârșitul anului 2025 a fost de 31%. Într-un studiu paralel care a adresat publicului larg aceleași întrebări, estimarea mediană a fost de 27%. Dar, în august, Google a anunțat un scor de 29%, depășind multe previziuni – și cu patru luni rămase pentru a se perfecționa și mai mult.
Biologia oferă un alt exemplu. La începutul acestui an, institutul de cercetare din spatele LEAP a cerut unui alt grup, de data aceasta format din specialiști în prognoză și biologi, să ghicească momentul în care un sistem de inteligență artificială va fi capabil să descrie cum să sintetizeze un virus nou cu aceeași precizie ca o echipă de virusologi umani. Estimările au variat între 2030 și 2034. Când cercetătorii au lansat provocarea modelului 03 al Open AI, lansat în aprilie, acesta atinsese deja acel nivel.
Un avantaj al întrebărilor cu termene-limită scurte, spune dr. Karger, este că acestea pot ajuta la identificarea rapidă a celor mai buni prezicători. Predicțiile lor vor avea apoi mai multă greutate în viitor. Cei mai buni prezicători, spune el, sunt adesea cei care observă inconsecvențe în propriile predicții: o afirmație că utilizarea energiei electrice prin inteligență artificială va crește vertiginos, de exemplu, poate fi incompatibilă cu prezicerea unui impact redus asupra ocupării forței de muncă. În cele din urmă, speră dr. Karger, tehnicile dezvoltate de grupul lui LEAP vor fi utilizate alături de cercetarea economică standard în activitatea sa zilnică pentru a ajuta la planificarea unei lumi care ar putea fi foarte diferită de cea de astăzi.>>
