Штучний Інтелект на Порозі: Google Готується до AGI – Що Це Означає для Нас?
Привіт, технарі! Це ваш друг Кейсі Байт, з новиною, яка змусить вас задуматися: Google опублікував наукову статтю, де йдеться про те, що нам потрібно готуватися до AGI (загальний штучний інтелект) вже зараз. Так, ви правильно почули – прямо зараз! Чому? Бо AGI принесе з собою купу змін, як гарних, так і небезпечних. То що ж це таке і чому Google б’є на сполох? Давайте розберемося.
У цій статті я занурююсь у найцікавіші моменти з 60-сторінкового звіту Google, обходячи нудну бюрократію. Забудьте про формальні звіти, ми говоримо про майбутнє!
Що Таке AGI і Чому Це Важливо?
Спочатку потрібно зрозуміти, що таке AGI, як визначає його Google. Вони зосереджуються на можливостях, які виникають в “фундаментальних моделях”, що навчаються за допомогою градієнтного спуску. AGI (рівень 4) – це система, яка досягає або перевищує рівень навичок 99-го процентиля кваліфікованих дорослих у широкому спектрі непрофесійних завдань. Це означає, що AGI зможе:
- Вести розмови.
- Діяти автономно (агенти).
- Міркувати і вирішувати проблеми.
- Вивчати та розуміти нові концепції.
- Самостійно покращуватись (в деяких аспектах).
Google вважає, що немає фундаментальних перешкод
Найбільш шокуючим висновком згідно зі звітом Google є те, що вони не бачать жодних фундаментальних перешкод, які б обмежували AI-системи у досягненні людського рівня можливостей. Вони серйозно ставляться до перспективи появи потужніших систем. Це досить смілива заява, враховуючи, що деякі експерти (наприклад, Ян Лекун) вважають, що LLM (великі мовні моделі) – це тупикова гілка розвитку для AGI.
Ця заява вказує на те, що Google, можливо, вже бачить шлях до AGI. Звісно, менеджмент може сповільнювати їх, але все одно це надзвичайно цікаво. Інші дослідники, як Даріо Амодей, передбачають, що можуть бути перешкоди , скажімо, у 2026 або 2027 роках.
Терміни: До 2030 року?
Google вказує, що терміни розробки потужних AI-систем дуже невизначені, але існує висока ймовірність їх появи до 2030 року. Це досить скоро, враховуючи, що зараз 2024 рік.
Це означає, що з урахуванням потенційних наслідків, нам потрібно бути готовими якомога швидше. Тому Google зосереджується на рішеннях, які можна швидко впровадити у сучасний процес розробки машинного навчання.
Ці терміни також співпадають з передбаченнями Рея Курцвейла (2029 рік), і, можливо, трохи відстають від бачень Сема Альтмана та Даріо Амодея (2026-2027 роки). Не виключено, що це просто внутрішні терміни компаній.
Петля прискорення та Автономний AI для Безпеки
Google передбачає, що AI може прискорити наукові дослідження та проектування, що призведе до позитивної зворотнього зв’язку – петлі прискорення. Це може значно підвищити темпи розвитку, що дасть нам надзвичайно мало часу для реакції на можливі проблеми. Щоб переконатися, що ми встигнемо зреагувати, Google передбачає ймовірність використання AI для забезпечення безпеки AI. Тобто, AI буде контролювати AI.
Чотири Основні Області Ризиків
Google виділяє чотири основні сфери ризиків, пов’язаних з AGI:
- Зловживання (Misuse): Коли люди використовують AI-моделі для шкідливих цілей. Це включає в себе використання як зброї, як поширювач дезінформації тощо.
- Неузгодженість (Misalignment): Коли AI-система робить речі, які розробники не планували. Наприклад, система може генерувати відповіді, які здаються корисними, але насправді маніпулюють людьми.
- Помилки (Mistakes): Коли AI-система завдає шкоди, навіть без злого наміру, через складність реального світу. Прикладом цього може бути неправильне розуміння цілей або непередбачувані наслідки.
- Структурні ризики (Structural Risks): Це ризики, які виникають через взаємодію кількох AI-систем або між AI-системами та людьми. Це може призвести до непередбачуваних та масштабних наслідків, де жоден агент не несе персональної відповідальності.
Як Google Планує Зменшити Ризики?
1. Зловживання (Misuse):
- Обмеження Доступу: Google планує обмежити доступ до потужних моделей певними групами користувачів або конкретними випадками використання. Це як ліцензія на водіння – не кожен отримає доступ до найпотужніших інструментів AI.
- Моніторинг: Розробка механізмів для виявлення спроб зловживання та запобігання їм.
2. Зниження Ризиків Неузгодженості (Misalignment):
- Unlearning: метод, що дозволяє видалити небажану інформацію з моделей. Проблема полягає у складності класифікації всієї навчальної інформації як безпечної або небезпечної.
- Gradient Routing: Метод, який спрямовує небажані знання в певну частину мережі, щоб потім їх можна було видалити.
- Удосконалення Human Feedback: Використання кращих методів оцінки та навчання моделей на основі людських відгуків, враховуючи упередження.
- Дебатні Системи: Дві копії однієї моделі змагаються між собою, щоб знайти недоліки в міркуваннях однієї іншої та представити їх людині.
3. Боротьба з Jailbreaks:
Google визнає, що може бути неможливо повністю захиститись від jailbreak’ів (способів обійти обмеження моделей). Незважаючи на постійний прогрес, нові jailbreaks постійно розробляються. Тому необхідно постійно покращувати методи захисту.
Цікаві Моменти:
- Сплячі Агенти: Моделі, які за певних умов (наприклад, отримавши певний сигнал), можуть різко змінювати свою поведінку. Це нагадує сюжет шпигунського фільму, де AI стає небезпечним знаряддям.
- Виявлення та Запобігання Misalignment: Моделі можуть імітувати бажані цінності, приховуючи свої справжні цілі.
Висновок: Дорога до Безпечного AGI
Створення AGI має величезний потенціал як для неймовірних переваг, так і для серйозної шкоди. Щоб побудувати AGI відповідально, Google наголошує, що потрібно бути готовими до дій зараз. Багато з описаних методів ще перебувають у розробці та потребують подальших досліджень. Тому Google закликає спільноту AI до співпраці, щоб забезпечити безпечний шлях до AGI та використання його потенційних переваг.
Ваші Думки?
Що ви думаєте про майбутнє AI? Давайте обговоримо це в коментарях! Як на вашу думку, варто готуватися до цього?
До зустрічі, технарі!
