Sam Altman jest przekonany, że OpenAI stworzy system, który sam nazwie AGI, już pod koniec 2026 roku. Jego słowa opierają się na modelu Astra, który ma działać jako automatyczny badacz. Czy ta wizja przetrwa konfrontację z rzeczywistością techniczną?
Definicja AGI według OpenAI
OpenAI definiuje AGI jako wysoce autonomiczne systemy, które przewyższają ludzi w większości prac o istotnej wartości ekonomicznej. To podejście, mocno skupione na ekonomii, budzi kontrowersje wśród badaczy, którzy oczekują głębszego zrozumienia świata. Mark Chen ocenia, że firma jest już w osiemdziesięciu procentach drogi do tego celu. Wielu ekspertów uważa, że sama skalowalność modeli językowych nie wystarczy do osiągnięcia prawdziwej ogólnej inteligencji.
W raporcie TIME Altman podkreśla, że AGI to kwestia interpretacji, a nie sztywnego progu. Inne laboratoria, takie jak Anthropic, przedstawiają bardziej ostrożne prognozy dotyczące tempa postępu. Różnice w definicjach sprawiają, że ogłoszenia OpenAI są trudne do obiektywnej weryfikacji przez podmioty zewnętrzne.
Rola modelu Astra w planach firmy
Astra ma funkcjonować jako automatyczny badacz, który pisze kod, przeprowadza eksperymenty i raportuje wyniki. Jakub Pachocki twierdzi, że system już realizuje zadania zajmujące człowiekowi tydzień pracy. Altman oczekuje, że model dokona nowych, znaczących odkryć. Ma to być pierwszy krok do rekurencyjnego samodoskonalenia, w którym AI pomaga ulepszać samą siebie.
Nie wszyscy badacze podzielają ten optymizm. Niektóre badania wskazują, że autonomiczne badania prowadzone przez AI są nadal odległą perspektywą. Inni dostrzegają wczesne oznaki, że proces ten już się rozpoczął w laboratoriach.
Sprzęt i urządzenia planowane przez OpenAI
OpenAI pracuje nad kilkoma urządzeniami, w tym nad gadżetem w kształcie krążka (puck-shaped), który ma trafić na rynek na początku 2027 roku. Altman zapowiada też w dalszej perspektywie roboty humanoidalne. Pierwsze urządzenie będzie służyć do interakcji głosowej i zbierania danych z otoczenia. Plany te wymagają ogromnych nakładów finansowych, które firma musi pokryć z bieżących przychodów.
Urządzenia mają uzupełniać modele AI o fizyczną obecność w codziennym życiu użytkowników. To rozszerzenie strategii poza samo oprogramowanie. Sukces zależy od tego, czy konsumenci zaakceptują stałą obecność takich asystentów.
Finansowanie ambitnych projektów
OpenAI testuje reklamy wewnątrz ChatGPT, aby pokryć koszty obsługi darmowych użytkowników. Dyrektor finansowa Sarah Friar wskazuje, że dziewięćdziesiąt dwa procent klientów nie płaci za subskrypcję. Projekt The Merge łączy Codex z ChatGPT, tworząc doświadczenie bardziej oparte na agentach AI. Firma liczy na przychody z reklam i agentów sponsorowanych.
Mimo to koszty trenowania modeli i utrzymania infrastruktury rosną błyskawicznie. Bez stabilnych źródeł dochodu plany sprzętowe mogą napotkać opóźnienia. Inwestorzy obserwują, czy nowe produkty przekonają rynek do wyższych opłat.
Debata nad możliwościami modeli językowych
Krytycy podkreślają, że modele językowe mogą nie wystarczyć do dokonywania prawdziwych odkryć naukowych. Potrzebne są modele świata (world models), które lepiej rozumieją rzeczywistość fizyczną. Greg Brockman wierzy, że obecny okres zostanie zapamiętany jako moment narodzin AGI. Jednak wielu badaczy z innych laboratoriów postrzega te prognozy jako zbyt optymistyczne.
OpenAI stawia na skalowanie i dane, aby pokonać ograniczenia. Konkurencja rozważa inne podejścia, takie jak architektury hybrydowe. Ostateczny werdykt wyda czas oraz wyniki konkretnych eksperymentów.
Wpływ na rynek pracy i przyszłe zastosowania
Jeśli Astra rzeczywiście przyspieszy badania, programiści i naukowcy mogą zmienić swoją rolę na nadzorców AI. Nowe modele już osiągają wysokie wyniki w testach porównawczych dla programistów. Firmy muszą przygotować się na przesunięcie kompetencji. Roboty humanoidalne mogą pojawić się szybciej, niż oczekiwano.
Perspektywa rekurencyjnego ulepszania budzi zarówno nadzieje, jak i obawy. Rynek pracy w sektorze IT może ulec transformacji w ciągu kilku lat. Kluczowe będzie to, czy regulacje nadążą za tempem zmian technologicznych.
Źródła:
The Decoder, TIME, OpenAI charter, the-decoder.com