يتسارع التطور في أنظمة الذكاء الاصطناعي بشكل ملحوظ، لكن يظل الفارق الأساسي بينه وبين الإنسان في الوعي والقدرة على التفكير العام الشامل.
يظل هناك فرق جوهري بينه وبين الإنسان في الوعي والتفكير العام، إلا أن هذا الفارق قد لا يستمر طويلًا إذا بلغ الذكاء الاصطناعي قدرات الذكاء الاصطناعي العام.
تعرف هذه القدرات بأنها ستمهد وصول الذكاء الاصطناعي إلى ما يُعرف بالذكاء الاصطناعي العام.
آراء قيادية من DeepMind حول AGI
أشار شين ليج إلى أن الذكاء الاصطناعي العام بات قريبًا، وأن وصوله سيحدث تحولات جذرية، خاصة على المستوى الاقتصادي بما في ذلك الإنتاجية وأسواق العمل وتوزيع الدخل والنمو الاقتصادي الطويل الأمد.
أعلن ليج عن فتح باب التوظيف لمنصب كبير خبراء اقتصاد AGI داخل DeepMind، وذلك في إطار استعداد الشركة لمرحلة ما بعد AGI.
سيتولى هذا المنصب قيادة فريق يدرس اقتصاد ما بعد AGI وتأثيره على الإنتاجية وأسواق العمل وتوزيع الدخل والنمو الاقتصادي الطويل الأمد.
سيعمل هذا المنصب كاستشاري لإدارة DeepMind في قضايا السياسات العامة، إضافة إلى التعاون مع مؤسسات خارجية وصناع القرار.
تعكس هذه الخطوات جدية Google في الاستعداد للمستقبل، من خلال بناء أبحاث تتناول الإنتاجية وأسواق العمل وتوزيع الدخل والنمو الاقتصادي في مرحلة ما بعد AGI، وتوسع التعاون مع جهات خارجية وشركاء سياسات.
احتمال الوصول إلى AGI بحلول 2030 حسب ديميس هاسابيس
أوضح ديميس هاسابيس أن هناك احتمالًا بنسبة 50% للوصول إلى AGI بحلول عام 2030، مع تعريف عالي جدًا لما يعنيه AGI.
يعرّف هاسابيس الذكاء الاصطناعي العام بأنه أنظمة قادرة على الإبداع العلمي والتعلم المستمر، وليست مقيدة بتنفيذ مهام محددة، مشيرًا إلى أن التقدم المتزامن في النماذج والعتاد والروبوتات يسرّع من وتيرة الوصول إلى هذا الهدف.
أقر بوجود مخاوف مشروع بشأن اضطراب سوق العمل، لكنه أكد أن الاستبدال الواسع للعمالة غير مرجَّح في المدى القريب بسبب محدودية الاعتماد على أنظمة الذكاء الاصطناعي من حيث الدقة والاستمرارية والموثوقية.
يُشير في الوقت ذاته إلى أن AGI قد يمهّد الطريق نحو اقتصاد ما بعد الندرة عبر المساهمة في حل تحديات مثل الطاقة والإنتاجية، وهو ما قد يعيد تشكيل الأسس الاقتصادية العالمية.
