A forgatókönyvek visszatérő témája, hogy az exponenciálisan fejlődő MI idővel az emberrel azonos szintű általános mesterséges intelligenciává (AGI), majd a Homo sapienset mindenben megelőző szuperintelligenciává válik. Utána bármi jöhet, például a Terminátor-filmekből ismert világvége: a gépi értelem átveszi a világ feletti uralmat, egzisztenciális veszélyt jelent az emberiségre, nem lesz szüksége ránk, ezért kiirthat minket.
A kisebb-nagyobb mértékben a szakterület egyes jeles képviselői által is átvett narratíva jól ismert. Szinte havonta, lassan hetente jelennek meg elismert tudósok által aláírt nyílt levelek, tudományos igényű értekezések az MI – valós – veszélyeiről, amelyekből logikailag nem feltétlenül magyarázható gyors ugrással rögtön a világvégére következtetnek.
A technológia megosztja a közvéleményt, és az ellenzők mindig hangosabbak, mint az MI-t az ember alkotótársaként, a jövőt harmonikus ember-gép együttműködésben, a gépi értelemben a klímaváltozás elleni harc egyik nyerő (már ha nyerhetünk még egyáltalán) eszközét látók.
Marr több pontban összegezte, miért vagyunk irdatlan messze a negatív tudományos-fantasztikus forgatókönyvektől, miért nem jelenthet az MI belátható időn belül egzisztenciális veszélyt az emberiségre.
Szűk mesterséges intelligenciák
Első érve, hogy a mesterségesintelligencia-evolúciónak csak az első, alapszintjénél, a szűk MI-nél tartunk. A következő szint a kompetens MI, a legeslegfejlettebb mai rendszerek ehhez közelítenek: „olyan pont az MI és az AGI között, ami felé gyorsan közeledünk: az ACI jól teljesít összetett feladatok széles skáláján, de még így is messze van attól, hogy teljesen általánosnak lehessen nevezni.” (Mustafa Suleyman)
Világvége helyett…
A mostani modellek a specializáció mesterei: filmet ajánlanak a Netflixen, közlekedési dugók elkerülése végett optimalizálják az útvonalat, esszéket írnak, képet generálnak. Mindeközben változók és kimenetek előre definiált, szigorú keretei között ténykednek; egyes területeken kiválóak, de nem tudják átlépni a terület határait. Nem értik az általuk generált tartalmat, mint ahogy a környező világot sem.
A legfejlettebb rendszereknek is problémát okoz gyerekek által intuitív módon elvégzett feladatok kivitelezése, például nem ismernek fel tárgyakat egy kaotikusan elrendezett szobában. Az AGI-hoz nem inkrementális minőségjavulással juthatunk el, hanem alapvető felfedezések kellenek a gépi tanulásban, az MI világértelmezésében, a józanész-bölcsességek alkalmazásában.
Az adatok problémája
Az emberrel ellentétben, egy kép felismeréséhez is irdatlan mennyiségű specifikus tanulóadat kell egy gépnek. Az egyre masszívabb adatkészletek nélkül egyelőre nem boldogulnak, egyes fontos területeken viszont nemhogy jó minőségűek, hanem szinte semmilyen adat nincs. Miből tanuljon ilyenkor az MI?
Nagyon nem úgy tűnik, hogy spontán fejlődés eredményeként túlszárnyalja az embert.
Ráadásul nemcsak az MI fejlődik, integrálódik az életbe, hanem a fejlesztése körülötti infrastruktúra is. A kettős fejlődés eredményeként gyarapodik, miközben a szabályozási keretek szintén dinamikusan változnak. Egyre több biztonsági és etikus alapelvet érvényesítenek a kutatásfejlesztéseknél. Proaktív szabályozással megelőzhetők, csökkenthetők a potenciális kockázatok.
Mindent egybevetve, a világ hosszú ideig az ember kezében marad – vonja le a konklúziót Marr.
Képek: Pexels
