Singulariteten: Hvor tæt er vi på en kunstig generel intelligens?

Af Jacob Tanis, redaktør

Konceptet om singularitet, det øjeblik hvor maskiner bliver klogere end mennesker, har været diskuteret og debatteret i årtier. Med udviklingen af maskinlæringsalgoritmer, der nemt kan bestå Turing-testen, er spørgsmålet blevet endnu mere presserende: Hvor langt er vi fra en kunstig generel intelligens (AGI), og hvilke risici indebærer det?

Er vi på vej mod AGI?

Dagens kunstige intelligens (AI) er primært baseret på store sproglige modeller (LLM’er). Disse tekstbaserede AI-systemer ‘tænker’ ikke over svarene eller foretager forskning – de arbejder med sandsynlighed og statistik. Ved hjælp af træningsdata beregner de, hvilket ord (eller endda bogstav) der sandsynligvis bør komme næste gang. Dette kan give imponerende, men også fejlagtige eller mærkelige svar, der aldrig ville komme fra et menneske.

Disse modeller er specialiserede til specifikke opgaver og kræver omfattende træningsdata. Men der er en voksende opfattelse af, at AGI er på vej. I modsætning til nuværende AI vil AGI kunne udføre mange opgaver på et menneskeligt niveau. Kunstig bevidsthed er muligvis stadig langt væk, men udviklingen af AGI ses som en vigtig milepæl. Nogle forskere mener, at vi kun er få år fra denne realitet.

“I løbet af det næste årti eller to vil en enkelt computer sandsynligvis have omtrent den samme beregningskraft som den menneskelige hjerne. Senere, i løbet af yderligere 10-15 år, vil en enkelt computer have en beregningskraft, der svarer til hele menneskehedens samlede intelligens,” sagde Ben Goertzel, grundlæggeren af SingularityNET, under sin tale ved Beneficial AGI Summit 2024.

Optimisme eller overhype?

To vigtige spørgsmål melder sig: For det første, hvor realistisk er denne vurdering? Kritikere af nutidens AI mener, at forudsigelser om AGI ofte bruges til at hype teknologi og overophede AI-markedet. Nobelpristageren og AI-pioneren Geoffrey Hinton vurderer, at vi er mindre end 20 år fra AGI, mens en anden AI-ekspert, Yoshua Bengio, er mere tilbageholdende og mener, at vi endnu ikke ved, hvor længe det vil tage.

For det andet: Hvilke farer medfører denne udvikling? Hinton forlod Google i 2023 på grund af bekymringer om AI’s potentielle farer. En undersøgelse viste, at en tredjedel af AI-forskere mener, at AI kan have katastrofale konsekvenser. Men vi bør ikke nødvendigvis frygte en dystopisk Terminator-fremtid. De mest sandsynlige risici er mere jordnære.

Udfordringer og etiske dilemmaer

Nutidens AI-modeller står allerede over for kritik. De beskyldes for at blive trænet på ophavsretligt beskyttet kunst og tekster uden samtykke. OpenAI bad tidligere i år det britiske parlament om lov til at bruge ophavsretsbeskyttet materiale gratis, da det ellers ville være umuligt at træne deres modeller og tjene penge på dem.

Der er også miljømæssige bekymringer. Træning af AI- modeller kræver enorme ressourcer og har en “alarmerende” CO2-udledning samt et stort vandforbrug. Kraftigere AI-systemer vil kun forstærke disse problemer i en verden, der allerede er presset af klimaforandringer.

Desuden er der risikoen for misinformation. AI gør det lettere end nogensinde at generere falske billeder og tekster med det formål at sprede propaganda. Selvom der stadig findes metoder til at afsløre disse forfalskninger, vil det blive sværere med tiden.

En kunstig intelligens eller en kunstig dumhed?

Regulering af AI er stadig i sin vorden, og det er afgørende at forholde sig til AI’s nuværende konsekvenser. Dog peger nogle studier på, at vi muligvis ikke skal være alt for bekymrede. Jo mere fejlagtigt AI-output der bliver skabt, jo mere vil det genbruges i nye AI-modeller, hvilket potentielt kan resultere i en cirkel af forringet kvalitet – en slags “kunstig dumhed” i stedet for sand intelligens.

Måske er vi endnu ikke tæt på at skabe en sand kunstig intelligens. Men vi kan være tættere, end vi tror, på at skabe en verden, hvor AI er så fejlbehæftet, at den ikke længere er til nogen nytte.