यहाँ कुछ चीजें हैं जो मैं कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में मानता हूं:
मेरा मानना है कि पिछले कई वर्षों में, एआई सिस्टम ने कई डोमेन में मनुष्यों को पार करना शुरू कर दिया है – गणित, कोडन और चिकित्सा निदानबस कुछ नाम करने के लिए – और यह कि वे हर दिन बेहतर हो रहे हैं।
मेरा मानना है कि बहुत जल्द-शायद 2026 या 2027 में, लेकिन संभवतः इस वर्ष के रूप में जल्द ही-एक या अधिक एआई कंपनियां दावा करेंगी कि उन्होंने एक कृत्रिम सामान्य बुद्धि, या एजीआई बनाया है, जिसे आमतौर पर “एक सामान्य-उद्देश्य एआई प्रणाली की तरह परिभाषित किया जाता है जो लगभग सभी संज्ञानात्मक कार्य कर सकता है जो एक मानव कर सकता है।”
मेरा मानना है कि जब एजीआई की घोषणा की जाती है, तो यह “वास्तविक” एजीआई के रूप में गिना जाता है या नहीं, इस बारे में परिभाषाओं और तर्कों पर बहस होगी, लेकिन ये ज्यादातर मायने नहीं रखेंगे, क्योंकि व्यापक बिंदु-कि हम मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता पर अपना एकाधिकार खो रहे हैं, और इसमें बहुत शक्तिशाली एआई सिस्टम के साथ एक दुनिया में परिवर्तन कर रहे हैं-यह सच होगा।
मेरा मानना है कि अगले दशक में, शक्तिशाली एआई आर्थिक मूल्य में खरब डॉलर उत्पन्न करेगा और इसे नियंत्रित करने वाले राष्ट्रों के प्रति राजनीतिक और सैन्य शक्ति के संतुलन को झुकाएगा – और यह कि अधिकांश सरकारें और बड़े निगम पहले से ही इसे स्पष्ट रूप से देखते हैं, जैसा कि वे वहां पहुंचने के लिए खर्च कर रहे हैं, जो धन के विशाल रकम से सबूत हैं।
मेरा मानना है कि ज्यादातर लोग और संस्थान आज मौजूद एआई सिस्टम के लिए पूरी तरह से तैयार नहीं हैं, अकेले और अधिक शक्तिशाली लोगों को दें, और यह कि जोखिमों को कम करने या इन प्रणालियों के लाभों को पकड़ने के लिए सरकार के किसी भी स्तर पर कोई यथार्थवादी योजना नहीं है।
मेरा मानना है कि सख्त एआई संशयवादियों – जो जोर देते हैं कि प्रगति सभी धुएं और दर्पण है, और जो एजीआई को एक भ्रमपूर्ण कल्पना के रूप में खारिज करते हैं – न केवल योग्यता पर गलत हैं, बल्कि लोगों को सुरक्षा की झूठी भावना दे रहे हैं।
मेरा मानना है कि क्या आपको लगता है कि एजीआई मानवता के लिए महान या भयानक होगा – और ईमानदारी से, यह कहना जल्दबाजी होगी – इसका आगमन महत्वपूर्ण आर्थिक, राजनीतिक और तकनीकी प्रश्न उठाता है, जिनके लिए वर्तमान में हमारे पास कोई जवाब नहीं है।
मेरा मानना है कि एजीआई की तैयारी शुरू करने का सही समय अब है।
यह सब पागल लग सकता है। लेकिन मैं इन विचारों पर एक तारों वाली आंखों वाले फ्यूचरिस्ट के रूप में नहीं पहुंचा, एक निवेशक जो मेरे एआई पोर्टफोलियो या एक ऐसे व्यक्ति को हाइप कर रहा था, जिसने बहुत सारे जादू मशरूम लिया और “टर्मिनेटर 2” देखा।
मैं उन पर एक पत्रकार के रूप में पहुंचा, जिसने शक्तिशाली एआई सिस्टम बनाने वाले इंजीनियरों से बात करने में बहुत समय बिताया है, निवेशक इसे वित्तपोषित कर रहे हैं और शोधकर्ताओं ने इसके प्रभावों का अध्ययन कर रहे हैं। और मुझे विश्वास है कि एआई में अभी जो हो रहा है वह ज्यादातर लोगों को समझने से बड़ा है।
सैन फ्रांसिस्को में, जहां मैं आधारित हूं, एजीआई का विचार फ्रिंज या विदेशी नहीं है। यहाँ लोग के बारे में बात “एजीआई को महसूस करना,” और स्मार्ट-से-मानव एआई सिस्टम का निर्माण सिलिकॉन वैली की कुछ सबसे बड़ी कंपनियों का स्पष्ट लक्ष्य बन गया है। हर हफ्ते, मैं एआई पर काम करने वाले इंजीनियरों और उद्यमियों से मिलता हूं, जो मुझे बताते हैं कि परिवर्तन-बड़ा बदलाव, दुनिया-कांठ परिवर्तन, जिस तरह का परिवर्तन हमने पहले कभी नहीं देखा है-बस कोने के आसपास है।
“पिछले एक या दो साल में, जिसे ‘शॉर्ट टाइमलाइन’ कहा जाता था (यह सोचकर कि एजीआई शायद इस दशक का निर्माण किया जाएगा) एक निकट-कंसेंसस बन गया है,” माइल्स ब्रुन्डेज, एक स्वतंत्र एआई नीति शोधकर्ता, जिसने पिछले साल ओपनआईए को छोड़ दिया था, ने मुझे हाल ही में बताया।
खाड़ी क्षेत्र के बाहर, कुछ लोगों ने एजीआई के बारे में भी सुना है, अकेले इसके लिए योजना बनाना शुरू कर दिया। और मेरे उद्योग में, जो पत्रकार एआई प्रगति लेते हैं, वे गंभीरता से अभी भी जोखिम उठाते हैं भोला -भाला या उद्योग शिल।
ईमानदारी से, मुझे प्रतिक्रिया मिलती है। हालांकि अब हमारे पास एआई सिस्टम हैं नोबेल पुरस्कार विजेता सफलताओं में योगदानऔर तब भी एक सप्ताह में 400 मिलियन लोग चैट का उपयोग कर रहे हैं, बहुत से एआई जो लोग अपने दैनिक जीवन में सामना करते हैं, एक उपद्रव है। मैं उन लोगों के साथ सहानुभूति रखता हूं जो देखते हैं एआई स्लोप सभी अपने फेसबुक फीड पर प्लास्टर किया, या ग्राहक सेवा चैटबॉट के साथ एक अनाड़ी बातचीत और सोचें: यह क्या दुनिया पर कब्जा करने जा रहा है?
मैं विचार पर भी उपहास करता था। लेकिन मुझे विश्वास है कि मैं गलत था। कुछ चीजों ने मुझे एआई प्रगति को अधिक गंभीरता से लेने के लिए राजी किया है।
अंदरूनी सूत्र चिंतित हैं।
आज के एआई उद्योग के बारे में सबसे अधिक भटकाव यह है कि प्रौद्योगिकी के सबसे करीबी लोग – प्रमुख एआई लैब्स के कर्मचारी और अधिकारी – सबसे अधिक चिंतित हैं कि यह कितनी तेजी से सुधार कर रहा है।
यह काफी असामान्य है। 2010 में वापस, जब मैं सोशल मीडिया के उदय को कवर कर रहा था, तो ट्विटर के अंदर कोई भी नहीं, फोरस्क्वेयर या Pinterest चेतावनी दे रहा था कि उनके ऐप सामाजिक अराजकता का कारण बन सकते हैं। मार्क जुकरबर्ग फेसबुक का परीक्षण नहीं कर रहे थे ताकि यह सबूत हो कि इसका उपयोग उपन्यास बायोविपोन बनाने के लिए किया जा सकता है, या स्वायत्त साइबर हमले को अंजाम दिया जा सकता है।
लेकिन आज, एआई प्रगति के बारे में सबसे अच्छी जानकारी वाले लोग-शक्तिशाली एआई का निर्माण करने वाले लोग, जिनके पास आम जनता की तुलना में अधिक-उन्नत प्रणालियों तक पहुंच है-हमें बता रहे हैं कि बड़ा बदलाव निकट है। प्रमुख एआई कंपनियां हैं सक्रिय रूप से तैयारी एजीआई के आगमन के लिए, और अपने मॉडलों के संभावित डरावने गुणों का अध्ययन कर रहे हैं, जैसे कि वे सक्षम हैं षडयंत्रकारी और धोखेउनके अधिक सक्षम और स्वायत्त बनने की प्रत्याशा में।
ओपनईआई के मुख्य कार्यकारी सैम अल्टमैन के पास है लिखा हुआ वह “सिस्टम जो एजीआई को इंगित करना शुरू कर रहे हैं, देखने में आ रहे हैं।”
डेमिस हसाबिस, Google दीपमाइंड के मुख्य कार्यकारी अधिकारी, कहा है एजीआई शायद “तीन से पांच साल दूर है।”
डारियो अमोडी, एन्थ्रोपिक के मुख्य कार्यकारी (जो एजीआई शब्द पसंद नहीं करते हैं, लेकिन सामान्य सिद्धांत से सहमत हैं), मुझे पिछले महीने बताया था उनका मानना था कि हम “बहुत बड़ी संख्या में एआई सिस्टम हैं जो लगभग हर चीज पर मनुष्यों की तुलना में बहुत अधिक होशियार हैं।”
शायद हमें इन भविष्यवाणियों को छूट देना चाहिए। आखिरकार, एआई के अधिकारी फुलाए हुए एजीआई प्रचार से लाभ के लिए खड़े हैं, और अतिरंजित करने के लिए प्रोत्साहन हो सकता है।
लेकिन बहुत सारे स्वतंत्र विशेषज्ञ – सहित जेफ्री हिंटन और जोशुआ बेंगियोदुनिया के दो सबसे प्रभावशाली एआई शोधकर्ताओं में से दो, और बेन बुकाननबिडेन प्रशासन के शीर्ष एआई विशेषज्ञ कौन थे – इसी तरह की बातें कह रहे हैं। तो अन्य प्रमुख के एक मेजबान हैं अर्थशास्त्रियों, गणितज्ञों और राष्ट्रीय सुरक्षा अधिकारी।
निष्पक्ष तौर पर, कुछ विशेषज्ञ संदेह है कि एजीआई आसन्न है। लेकिन यहां तक कि अगर आप एआई कंपनियों में काम करने वाले सभी को अनदेखा करते हैं, या परिणाम में एक निहित हिस्सेदारी है, तो अभी भी शॉर्ट एजीआई समयसीमा के साथ पर्याप्त विश्वसनीय स्वतंत्र आवाजें हैं जिन्हें हमें उन्हें गंभीरता से लेना चाहिए।
एआई मॉडल बेहतर होते रहते हैं।
मेरे लिए, जैसा कि विशेषज्ञ की राय के रूप में प्रेरक है, यह सबूत है कि आज के एआई सिस्टम जल्दी से सुधार कर रहे हैं, उन तरीकों से जो किसी के लिए भी काफी स्पष्ट हैं।
2022 में, जब Openai ने CHATGPT को जारी किया, तो प्रमुख AI मॉडल बुनियादी अंकगणित के साथ संघर्ष करते थे, अक्सर जटिल तर्क समस्याओं में विफल रहे और अक्सर “मतिभ्रम”, या कोई भी नहीं किया। उस युग के चैटबॉट्स सही संकेत के साथ प्रभावशाली चीजें कर सकते हैं, लेकिन आप कभी भी गंभीर रूप से महत्वपूर्ण किसी भी चीज़ के लिए उपयोग नहीं करेंगे।
आज के एआई मॉडल बहुत बेहतर हैं। अब, विशेष मॉडल डाल रहे हैं पदक विजेता स्तरीय स्कोर अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड पर, और सामान्य-उद्देश्य वाले मॉडल जटिल समस्या को हल करने में इतना अच्छा हो गया है कि हमें करना है नए, कठिन परीक्षण बनाएं उनकी क्षमताओं को मापने के लिए। मतिभ्रम और तथ्यात्मक गलतियाँ अभी भी होती हैं, लेकिन वे नए मॉडल पर दुर्लभ हैं। और कई व्यवसाय अब एआई मॉडल पर भरोसा करते हैं ताकि उन्हें कोर, ग्राहक-सामना करने वाले कार्यों में बनाया जा सके।
(न्यूयॉर्क टाइम्स के पास है पर मुकदमा दायर Openai और उसके साथी, Microsoft, उनसे AI सिस्टम से संबंधित समाचार सामग्री के कॉपीराइट उल्लंघन का आरोप लगाते हैं। Openai और Microsoft ने दावों से इनकार किया है।)
कुछ सुधार पैमाने का एक कार्य है। एआई में, बड़े मॉडल, अधिक डेटा और प्रसंस्करण शक्ति का उपयोग करके प्रशिक्षित, बेहतर परिणाम उत्पन्न करते हैं, और आज के प्रमुख मॉडल अपने पूर्ववर्तियों की तुलना में काफी बड़े हैं।
लेकिन यह उन सफलताओं से भी उपजा है जो एआई शोधकर्ताओं ने हाल के वर्षों में बनाया है – सबसे विशेष रूप से, “तर्क” मॉडल का आगमन, जो प्रतिक्रिया देने से पहले एक अतिरिक्त कम्प्यूटेशनल कदम उठाने के लिए बनाया गया है।
तर्क मॉडल, जिसमें ओपनईएआई के ओ 1 और डीपसेक के आर 1 शामिल हैं, को जटिल समस्याओं के माध्यम से काम करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, और सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करके बनाया गया है – एक तकनीक जिसका उपयोग एआई को सिखाने के लिए किया गया था बोर्ड गेम खेलते हैं एक अलौकिक स्तर पर। वे उन चीजों पर सफल होते दिखाई देते हैं जो पिछले मॉडल को ट्रिप करते हैं। (बस एक उदाहरण: Openai द्वारा जारी एक मानक मॉडल GPT-4O, ने Aime 2024 पर 9 प्रतिशत स्कोर किया, बेहद कठिन प्रतिस्पर्धा गणित की समस्याओं का एक सेट; O1, एक तर्क मॉडल जो Openai जारी किया कई महीनों बाद, एक ही परीक्षण में 74 प्रतिशत स्कोर किया।)
जैसे-जैसे इन उपकरणों में सुधार होता है, वे कई प्रकार के सफेद कॉलर ज्ञान के काम के लिए उपयोगी होते जा रहे हैं। मेरे सहयोगी एज्रा क्लेन हाल ही में लिखा यह कि CHATGPT के गहरे अनुसंधान के आउटपुट, एक प्रीमियम सुविधा जो जटिल विश्लेषणात्मक ब्रीफ का उत्पादन करती है, मानव शोधकर्ताओं के “कम से कम मंझला” थे, जिनके साथ उन्होंने काम किया था।
मैंने अपने काम में एआई टूल के लिए कई उपयोग भी पाए हैं। मैं अपने कॉलम लिखने के लिए एआई का उपयोग नहीं करता हूं, लेकिन मैं इसे बहुत सारी अन्य चीजों के लिए उपयोग करता हूं – साक्षात्कार की तैयारी, शोध पत्रों को सारांशित करना, भवन निर्माण वैयक्तिकृत ऐप्स प्रशासनिक कार्यों में मेरी मदद करने के लिए। इसमें से कोई भी कुछ साल पहले संभव नहीं था। और मुझे यह अनुमान है कि जो कोई भी इन प्रणालियों का नियमित रूप से गंभीर काम के लिए उपयोग करता है, वह निष्कर्ष निकाल सकता है कि उन्होंने एक पठार को मारा है।
यदि आप वास्तव में समझना चाहते हैं कि एआई ने हाल ही में कितना बेहतर प्राप्त किया है, तो एक प्रोग्रामर से बात करें। एक या दो साल पहले, एआई कोडिंग उपकरण मौजूद थे, लेकिन उन्हें बदलने की तुलना में मानव कोडर को तेज करने के उद्देश्य से अधिक था। आज, सॉफ्टवेयर इंजीनियर मुझे बताते हैं कि एआई उनके लिए अधिकांश वास्तविक कोडिंग करता है, और वे तेजी से महसूस करते हैं कि उनका काम एआई सिस्टम की निगरानी करना है।
जेरेड फ्रीडमैन, वाई कॉम्बिनेटर में एक साथी, एक स्टार्ट-अप त्वरक, हाल ही में कहा त्वरक के वर्तमान बैच के एक चौथाई स्टार्ट-अप्स का उपयोग एआई का उपयोग उनके सभी कोड को लिखने के लिए कर रहे थे।
“एक साल पहले, उन्होंने अपने उत्पाद को खरोंच से बनाया था – लेकिन अब इसका 95 प्रतिशत एआई द्वारा बनाया गया है,” उन्होंने कहा।
Overpreparing अंडरप्रेपरिंग से बेहतर है।
महामारी की विनम्रता की भावना में, मुझे कहना चाहिए कि मैं, और कई अन्य, हमारी समयसीमा के बारे में गलत हो सकते हैं।
हो सकता है कि एआई प्रगति एक अड़चन से टकराएगी, जिसकी हम उम्मीद नहीं कर रहे थे – एक ऊर्जा की कमी जो एआई कंपनियों को बड़े डेटा केंद्रों के निर्माण से रोकती है, या एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले शक्तिशाली चिप्स तक सीमित पहुंच। हो सकता है कि आज के मॉडल आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण तकनीक हमें एजीआई के लिए सभी तरह से नहीं ले जा सकती हैं, और अधिक सफलताओं की आवश्यकता है।
लेकिन यहां तक कि अगर एजीआई एक दशक बाद आता है, तो मैं 2036 के बजाय 2036 में – 2026 के बजाय – मेरा मानना है कि हमें अब इसकी तैयारी शुरू करनी चाहिए।
मैंने जो सलाह दी है, उनमें से अधिकांश मैंने सुना है कि कैसे संस्थानों को एजीआई फोड़े के लिए तैयार करना चाहिए, जो हमें वैसे भी करनी चाहिए: हमारे ऊर्जा बुनियादी ढांचे का आधुनिकीकरण करना, हमारे साइबरसिटी डिफेंस को सख्त करना, एआई-डिज़ाइन की गई दवाओं के लिए अनुमोदन पाइपलाइन को तेज करना, सबसे गंभीर एआई हार्म्स को रोकने के लिए विनियम लिखना, स्कूलों में एआई साक्षरता को पढ़ाना और जल्द ही सामाजिक और भावनात्मक विकास को पूर्वनिर्धारित करना। ये सभी समझदार विचार हैं, एजीआई के साथ या बिना
कुछ तकनीकी नेताओं को चिंता है कि एजीआई के बारे में समय से पहले आशंका हमें एआई को बहुत आक्रामक रूप से विनियमित करने का कारण बनेगी। लेकिन ट्रम्प प्रशासन ने संकेत दिया है कि वह चाहता है एआई विकास की गतिइसे धीमा न करें। और एआई मॉडल की अगली पीढ़ी को बनाने के लिए पर्याप्त पैसा खर्च किया जा रहा है – सैकड़ों अरबों डॉलर, रास्ते में अधिक के साथ – कि यह संभावना नहीं है कि प्रमुख एआई कंपनियां स्वेच्छा से ब्रेक को पंप करेंगी।
मैं एजीआई के लिए व्यक्तियों के बारे में चिंता नहीं करता, या तो। एक बड़ा जोखिम, मुझे लगता है, यह है कि ज्यादातर लोगों को यह महसूस नहीं होगा कि शक्तिशाली एआई यहां तक है जब तक कि यह उन्हें चेहरे पर घूर रहा है – उनकी नौकरी को समाप्त करना, उन्हें एक घोटाले में घुसना, उन्हें नुकसान पहुंचाना या किसी ऐसे व्यक्ति को जो वे प्यार करते हैं। यह, मोटे तौर पर, सोशल मीडिया युग के दौरान क्या हुआ, जब हम फेसबुक और ट्विटर जैसे उपकरणों के जोखिमों को पहचानने में विफल रहे जब तक कि वे बहुत बड़े नहीं थे और बदलने के लिए उलझ गए थे।
इसलिए मैं एजीआई की संभावना को गंभीरता से लेने में विश्वास करता हूं, भले ही हम ठीक से नहीं जानते कि यह कब आएगा या ठीक है कि यह किस रूप में ले जाएगा।
यदि हम इनकार में हैं – या यदि हम बस ध्यान नहीं दे रहे हैं – तो हम इस तकनीक को आकार देने का मौका खो सकते हैं जब यह सबसे अधिक मायने रखता है।
