Възможно ли е да се прогнозира развитието на AI?

Лидерите на трите големи лаборатории за изкуствен интелект обещават големи неща, и то скоро. Сам Алтман, шефът на OpenAI, смята, че следващата година компютрите ще са способни на „нови прозрения“. Дарио Амодей, който ръководи Anthropic, казва, че „достатъчно мощен AGI (общ изкуствен интелект)" може да се появи в същия времеви прозорец. Демис Хасабис от DeepMind пък загатна наскоро, че в рамките на следващото десетилетие AI би могъл да излекува всички болести.

Някои от най-смелите твърдения може би се правят поне донякъде с маркетингова цел, но все пак е важно да се добие реално усещане за вероятната скорост на развитието на AI, коментира пред The Economist д-р Изра Каргер, икономист във Федералния резерв на Чикаго. Когато спектърът от правдоподобни резултати включва възможността значителна част от задачите на т. нар. „бели якички“ да бъдат автоматизирани, или една десета от цялата електроенергия в Америка да се използва за трениране и експлоатация на AI, добрите прогнози имат значение.

Затова д-р Каргер започва проект, който не е свързан с основната му работа като банкер — да изгради система за дигитални "предсказания". Дългосрочният панел от експерти по AI (Longitudinal Expert AI Panel, или LEAP - от англ. "leap", "скок") си е поставил три задачи. Първо, вместо да оценява неясни твърдения за понятия като AGI, той предлага конкретни, проверими хипотези. Кога автономните автомобили ще съставляват 20% от американските пътувания с платформи за споделено пътуване? Какъв дял от електроенергията в страната ще се използва за ИИ до 2040 г.? Какви ще са референтните резултати за отворените и затворените AI модели през 2025, 2027 и 2030 г.?

На второ място, екипът на д-р Каргер е задал тези въпроси на почти 350 експерти от много области. Освен изследователи от корпоративния AI свят, LEAP включва академични компютърни учени, икономисти и хора, занимаващи се с политика. Включени са и „суперпрогностици“ — група предсказатели, както аматьори, така и професионалисти, чието умение е не в дадена конкретна област, а в това да бъдат по-точни от други експерти при предсказване на бъдещето. Накрая проектът ще задава същите въпроси с течение на годините. Идеята е да се изгради усещане как надеждите (или преувеличената еуфория) около AI нарастват и спадат.

Резултатите от първия кръг на проучването, публикувани тази седмица, подсказват, че въздействието на AI едва започва да се усеща. Медианната прогноза е, че над 18% от американските работни часове ще бъдат подпомагани от изкуствен интелект до 2030 г., спрямо 2% през септември тази година. Прогностиците очакват, че AI ще отговаря за около 7% от потреблението на електроенергия в Америка през същата година.

В същото време обаче експертите се съмняват, че AI ще изпълни най-високите очаквания, или поне, не толкова бързо, както много хора очакват. Според резултатите, шансът за развитие на „мощен AGI“ до 2030 г. са около 20%, или едно към пет. Но до 2040 г. те очакват AI да бъде толкова важен за настоящия век, колкото са били електричеството или автомобилът за предходния — оценка осем по десетточкова скала, създадена от статистика Нейт Силвър и предназначена да измерва въздействието на различни изобретения. Те също така смятат, че има шанс от почти едно към три AI да достигне поне ниво девет, изравнявайки се с технологии като печатарската преса, които са променили хода на човешката история.

Когато полевата работа за настоящия доклад е била извършена през април, най-високият резултат за AI система в труден математически тест, наречен FrontierMath, е бил 19%. Медианната прогноза на експертите за това къде ще бъде той до края на 2025 г. е била 31%. В паралелно проучване сред широката публика медианната прогноза е била 27%. Но през август Google обяви резултат 29%, надминавайки много от очакванията, и то с четири месеца оставащи до потенциално още по-добри постижения.

Биологията предлага още един пример. По-рано тази година изследователският институт зад LEAP е помолил друга група от експерти да отгатнат кога AI система ще може да опише как да се синтезира нов вирус с толкова прецизност, колкото екип от човешки вирусолози. Прогнозите варират от 2030 до 2034 г. Когато изследователите поставили предизвикателството пред модела o3 на OpenAI, пуснат през април, той вече бе достигнал това ниво.

Едно предимство на въпросите с кратки срокове, казва д-р Изра Каргер, е че те могат бързо да помогнат да се разграничат най-добрите прогностици. Техните предсказания после могат да получат по-голяма тежест в бъдеще. Най-добрите предсказатели, според него, често са тези, които забелязват несъответствия в собствените си прогнози: например твърдението, че използването на електроенергия от AI ще скочи рязко, може да е несъвместимо с прогнозата за сравнетиелно слабо въздействие върху заетостта. Накрая д-р Каргер се надява техниките, разработени от панела на LEAP, да се използват заедно със стандартните икономически изследвания, за да помогнат в планирането на един бъдещ свят, който може да бъде много по-различен от днешния.