Среди разработчиков искусственного интеллекта продолжается спор о том, насколько близко человечество подошло к созданию систем общего уровня (AGI). В то время как одни представители отрасли уже заявляют о наступлении этой эпохи, другие подходят к оценкам осторожнее, но при этом рисуют ещё более радикальные сценарии ближайшего будущего.
Позиция технического руководителя Anthropic по обучению с подкреплением Шолто Дугласа, прозвучавшая в недавнем интервью, отражает именно этот технооптимистичный лагерь.
По оценке исследователя, создание систем, способных превзойти людей в любых задачах за компьютером, может произойти уже в течение нескольких лет. В его представлении такое развитие событий способно сжать научный прогресс нескольких столетий всего в одно или два десятилетия.
Дуглас опирается на экстраполяцию текущих трендов: ежегодный рост вычислительных мощностей, многомиллиардные вложения гиперскейлеров и стремительный прогресс нейросетей в программировании и решении сложнейших математических задач.
Согласно его прогнозам, годовые капитальные затраты на ИИ-инфраструктуру могут вырасти до нескольких триллионов долларов уже к 2028 году, а комбинация продвинутых моделей и робототехники потенциально приведет к удвоению мирового ВВП в начале 2030-х годов и наступлению эпохи «постдефицита».
Подобные расчеты вызывают жесткую критику со стороны научного сообщества. Скептики указывают на риторический прием, при котором вполне вероятный рост корпоративных инвестиций автоматически связывается с практически невероятным удвоением глобальной экономики за столь короткий срок, а экономисты иронизируют, что удвоить номинальный ВВП при текущих темпах инфляции можно и без технологических прорывов.
Кроме того, текущие совокупные доходы индустрии ИИ пока несопоставимо малы на фоне триллионных затрат, которые оптимисты называют лишь «первым взносом».
Помимо экономических споров, ключевой развилкой остается вопрос о роли человека. На текущем этапе внедрение ИИ часто повышает производительность специалистов и даже поддерживает спрос на труд в ряде сфер.
Однако коллеги Дугласа по Anthropic предупреждают: период, когда наилучший результат дает связка человека и машины, может оказаться коротким, и переход к автономной работе алгоритмов вызывает серьезное беспокойство даже у самих разработчиков.
Дискуссия вокруг государственного регулирования, экспортного контроля и замедления релизов ради безопасности показывает, что технологическая гонка всё сильнее сталкивается с политическими и социальными ограничениями, превращая смелые прогнозы о всеобщем изобилии в предмет ожесточенной полемики.