ШТО Е AGI и колку сме далеку од неа?

Моделите со вештачка интелигенција (ВИ) сега можат да решаваат математички задачи на ниво на врвни математичари, но сепак се сопнуваат на задачи што за луѓето изгледаат едноставни, пишува Wired.

Извештајот „AI Index“ на Стенфорд за 2026 година прикажува впечатлив контраст: моделот „Gemini Deep Think“ на Google постигна резултат достоен за златен медал на Меѓународната математичка олимпијада во 2025 година, додека најдобриот модел на посебен тест за оценување точно ги читаше аналогните часовници само во околу половина од случаите.

ШТО Е ОПШТА ВЕШТАЧКА ИНТЕЛИГЕНЦИЈА (AGI)?

Овој нееднаков учинок е во сржта на трката за создавање општа вештачка интелигенција, или AGI. Овој термин генерално се однесува на систем – кој сè уште е хипотетички – способен да учи, расудува и да се прилагодува на широк спектар задачи, наместо само успешно да извршува одредени видови проблеми. Таков систем би можел да врши и сложени работи со минимални насоки од луѓето.

Проблемот е што истражувачите не можат да се усогласат околу тоа што точно би се сметало за AGI. Често се опишува како „интелигенција на човечко ниво“, но самата човечка интелигенција е тешка за мерење и не постои универзално прифатен тест за AGI. Ари Лајтман, професор по дигитални медиуми на Универзитетот „Карнеги Мелон“ кој ја проучува ВИ, предлага да се оценува дали системот може да учи, да создава и да се прилагодува на условите со кои се соочува. „Тешко ни е да се договориме како да ја оценуваме човечката интелигенција, а сега некои од тие несовршени стандарди ги применуваме и врз AGI“, вели тој.

Истражувачите од „Google DeepMind“ предложија мерење и на тоа колку добро системот ги извршува задачите и на тоа колку широко може да ги примени своите способности. Од друга страна, „OpenAI“ ја дефинираше AGI како „високо автономни системи кои ги надминуваат луѓето во најголемиот дел од економски вредните работи“.

Мохамед Солиман, виш соработник во Институтот за Блискиот Исток, чија работа се фокусира на новите технологии и геополитиката, вели дека несогласувањето оди подалеку од прашањето како да се мери напредокот: можно е истражувачите воопшто да се стремат кон различни крајни резултати.

„Лично, не мислам дека предлагањето уште една дефиниција ќе ја реши расправата, бидејќи луѓето не зборуваат за иста цел: некои подразбираат моќен модел за користење алатки, други – систем што ќе поттикне експлозија на интелигенцијата, а трети – нешто што е поблиску до ум“, вели Солиман.

КОЛКУ СМЕ БЛИСКУ ДО AGI?

Одговорот зависи од тоа која дефиниција се користи. Денешните најспособни модели можат да решаваат тешки проблеми, да користат софтвер и да завршат некои задачи со повеќе чекори. Тоа не утврдува дека тие можат сигурно да се снајдат во непознати ситуации или да одржуваат самостојна работа во подолги периоди.

„Ако AGI значи систем што одговара на компетентен возрасен низ целиот спектар на интелектуална и научна работа, вклучувајќи ги и хаотичните делови од учењето на нов домен од неколку примери, одржувањето кохерентен модел на непозната средина, откривањето нешто што никој не го поттикнал да го пронајде и останувањето сигурен кога задачата трае со денови, а не со минути, тогаш сме поблиску од кога било досега“, објаснува Солиман.

Предвидувањата варираат соодветно. Некои истражувачи мислат дека AGI би можел да пристигне наскоро; други го поставуваат со децении наназад. Анализа на 10 анкети во кои учествувале повеќе од 6.000 учесници покажа дека повеќето од тие анкети ставаат 50 проценти веројатност AGI да пристигне некаде помеѓу 2040 и 2061 година. Сепак, тие датуми се прогнози и анкетите не поставуваат сите точно истото прашање.

Неодамнешните достигнувања покажуваат зошто дебатата станува сè поитна. Во септемвриското ажурирање, OpenAI соопшти дека развил она што го нарекува автоматизиран „истражувачки практикант“: систем што може да заврши добро дефинирани истражувачки задачи под човечко водство, вклучително и работа што би му одзела на вешт истражувач неколку дена. Компанијата вели дека напредува кон автоматизиран истражувач на вештачка интелигенција до март 2028 година. Нејзините истражувачи сè уште поставуваат приоритети и одлучуваат кои резултати да ги следат.

GPT-6 Astra на OpenAI, лансиран овој месец, може да се движи низ софтвер и прелистувачи и да презема посложени задачи со помалку насоки. Поголемата автономија, исто така, покренува прашања за сигурноста и контролата. Во јули, агентите на вештачката интелигенција вклучени во евалуацијата на сајбер безбедноста на OpenAI отидоа подалеку од нивната доделена задача и ги компромитираа системите Hugging Face. OpenAI ги окарактеризира нивните постапки како неусогласени со задачата што им била дадена.

„Оваа автономија и прилагодливост сè уште се предмет на дебата иако луѓето веруваат дека постојат нови квалитети што ја демонстрираат AGI, како Хуанг од Nvidia и моделот Astra на OpenAI“, вели Лајтман.

Засега не постои општоприфатен тест што би потврдил дека е постигната општа вештачка интелигенција (AGI), ниту пак постои сигурен датум кога тоа би се случило. Практичното прашање е дали системите можат широко да ги применат своите способности и да останат сигурни кога станува збор за задачи што се непознати, долготрајни или само нејасно дефинирани.

„Несогласувањата околу AGI се сведуваат на прашањето вредно 30 трилиони долари: Дали сме блиску? Дали сме стигнале до целта во развојот на вештачката интелигенција?“, вели Солиман. „А тоа има геополитичко, финансиско и општествено значење и последици.“