В OpenAI раскрыли правду о мнимом расколе в сфере ИИ

Ноам Браун из OpenAI развенчивает миф о расколе в индустрии искусственного интеллекта. Оказывается, эксперты согласны друг с другом куда больше, чем кажется.

Ведущий исследователь OpenAI, который занимается ризонингом, завил, цитирую: «Если вы действительно хотите понять общую картину отрасли, нужно забыть про ложную дихотомию, которую продвигают СМИ. И смотреть на то, что говорят эксперты».

Соцсети обычно сводят дискуссию к 2 карикатурным позициям. Первая: скептики, которые считают, что большие языковые модели обречены и что ИИ — это просто хайп. Вторая: фанатики, которые уверены, что у нас уже есть все ингредиенты и суперинтеллект вот-вот появится.

Но если почитать, что реально говорят ведущие исследователи, обнаруживается удивительно много согласия, объясняет Браун.

Во-первых, текущая парадигма уже достаточна, чтобы произвести огромный экономический и социальный эффект. Даже без дальнейших научных прорывов.

Во-вторых, чтобы достичь AGI или ASI, вероятно, всё же понадобятся дополнительные исследовательские прорывы. Continual learning и sample efficiency — 2 примера, которые исследователи часто упоминают.

В-третьих, скорее всего, мы разберёмся с этим и придём к AGI или ASI в течение 20 лет. В среднем учёные называют срок 10 лет.

Получается, что разногласия касаются деталей: какими будут нужные прорывы и как быстро они произойдут. Но в целом эксперты согласны куда больше, чем не согласны.