A mesterséges általános intelligencia (AGI) kutatása egyre intenzívebben zajlik világszerte, de egy friss jelentés szerint a tudományos közösség jelentős része úgy véli, hogy jelenleg téves irányba haladunk. Az AAAI (Association for the Advancement of Artificial Intelligence) átfogó elemzést tett közzé a MI-kutatás jövőjéről, amelyben kétségek merültek fel az AGI eléréséhez vezető mostani megközelítésekkel kapcsolatban.
A jelentés 24 szakértő munkáján alapul, akik különféle területekről érkeztek: a MI infrastruktúrájától kezdve a társadalmi hatásokig számos aspektust vizsgáltak. Minden fejezet tartalmazott egy fő megállapítást, illetve egy közösségi véleményekre épülő szakaszt, ahol a kutatók saját meglátásaikat is megoszthatták.
Kiemelten foglalkoztak az „MI észlelése kontra valóság” témával, amelyet Rodney Brooks, az MIT kutatója vezetett. Itt került elő a Gartner-féle Hype Cycle, vagyis az a technológiai ciklusmodell, amely megmutatja, hogyan alakul a technológiai újdonságok iránti lelkesedés az idő előrehaladtával. 2024 novemberében a Gartner úgy becsülte, hogy a generatív MI iránti hype már túljutott a csúcsponton és hanyatlásnak indult. A kutatásban résztvevők 79 százaléka szerint a jelenlegi közvélekedés nem tükrözi a MI valódi képességeit, sőt, 90 százalék úgy látja, hogy ez a torz percepció akadályozza a fejlődést – közülük 74 százalék kifejezetten úgy véli, hogy a kutatási irányokat leginkább a hype határozza meg.
Brooks arra hívta fel a figyelmet, hogy a túlzott lelkesedés sokszor csalódáshoz vezet, és a technológiai fejlődést is félreviheti. Szerinte a közbeszéd túl könnyen elfogadja a mesterséges intelligenciával kapcsolatos ígéreteket, holott azok gyakran túlzóak.
Mindent a maga idejében?
Az AGI, vagyis az emberi szintű intelligenciával rendelkező gépek koncepciója régóta a MI-kutatás szent grálja. Olyan rendszerről van szó, amely képes az információk értelmezésére és tanulásra az emberhez hasonló módon. Az AGI hatalmas változást hozhatna számos területen, a hétköznapi, ismétlődő feladatoktól kezdve – mint az adóbevallás vagy utazástervezés – egészen az oktatásig, közlekedésig vagy technológiai innovációkig. Ennek ellenére a válaszadók 76 százaléka szerint az eddigi módszerek egyszerű méretnövelése nem fogja elvezetni a tudományt az AGI megvalósításához.
A kutatók többsége tehát inkább fokozatos, biztonságos és etikus fejlődést támogat, amelyben fontos szerepet kap az együttműködés, a társadalmi haszon megosztása és a felelős innováció – nem pedig a vak versenyfutás az AGI-ért.
Hétköznapivá vált a technológia
A jelentés ugyanakkor elismeri, hogy a MI technológia az utóbbi években hatalmas előrelépést tett. Míg öt évvel ezelőtt a MI-t még szinte csak olyan területeken használták, ahol a hibák nagyobb arányban is elfogadhatók voltak – például termékajánlásoknál vagy szűk szakterületek automatizálásánál –, mára a generatív MI-rendszerek, például a ChatGPT révén, a nyilvánosság számára is kézzelfoghatóvá vált az általános intelligencia.
Ennek ellenére a jelentés szerint a tényszerűség továbbra is problémás: egy 2024-es benchmark teszt alapján a legjobb nyelvi modellek is csupán az esetek felében válaszoltak helyesen. Ugyanakkor új képzési módszerek és architektúrák fejlesztésével javítható a modellek pontossága és megbízhatósága. Henry Kautz, a University of Virginia számítógéptudósa szerint a jövő a MI-k együttműködésén alapulhat, ahol több ügynök ellenőrzi egymást, ezzel növelve a rendszer hitelességét. Kautz úgy véli, hogy a legtöbb ember – beleértve a tudományos közösséget is – alábecsüli a jelenlegi MI-rendszerek színvonalát, és jellemzően egy-két évvel le vannak maradva a valós technológiai fejlettségi szint mögött.
A Gartner-modell szerint a technológiai ciklus végén nem a feledés, hanem a „termelékenységi fennsík” várható – vagyis a valódi, gyakorlati hasznosulás. A jelentés emlékeztet rá, hogy bár a hype sokszor eltorzítja a valóságot, a kutatók a háttérben kritikus gondolkodással és felelős szemlélettel formálják a MI jövőjét. Ha már nem térhetünk vissza egy MI nélküli világba, a legjobb, amit tehetünk, hogy előre tekintünk – tudatosan és körültekintően.
