Глава Nvidia Дженсен Хуанг на этой неделе заявил, что искусственный общий интеллект (AGI) уже достигнут, – а затем практически сразу смягчил собственное утверждение. Противоречие между двумя его публичными выступлениями наглядно показывает, насколько размытым остаётся само понятие AGI и как далеко индустрия в реальности находится от его достижения.
Два появления Хуанга состоялись с разницей в несколько дней. 19 марта он выступил в подкасте All-In на конференции Nvidia GPU Technology Conference в Сан-Хосе. 22 марта вышло его интервью подкасту Лекса Фридмана.
В разговоре с Фридманом Хуанг высказался прямо:
Я думаю, мы достигли AGI.
Заявление мгновенно подогрело и без того поляризованную дискуссию о том, что именно считать "общим" интеллектом и может ли кто-либо, включая Nvidia, обоснованно утверждать, что эта планка взята.
Реплика стала ответом на определение AGI, предложенное самим Фридманом – система, способная выполнять вашу работу, включая создание, развитие и управление успешной технологической компанией стоимостью более миллиарда долларов.
На вопрос о сроках – пять, десять, двадцать лет – Хуанг не колебался. "Я думаю, уже сейчас", – сказал он. Однако, AGI в понимании Хуанга не означает устойчивый разум человеческого уровня, а скорее сводится к коммерческому порогу в миллиард долларов.
Исследование доказало, что метод "проверяй за ИИ" не работает – наш мозг сдаётся и ленится
Американец заработал более 8 миллионов долларов на ИИ-музыке и ботах, слушавших её миллиарды раз
Фридман отметил, что подобная трактовка может "взбудоражить многих". И действительно – термин AGI давно превратился в нечто большее, чем научное понятие. От признания его достижения зависят многомиллиардные контракты и стратегические решения таких компаний, как OpenAI и Microsoft, где пороговые показатели производительности и условия рисков напрямую привязаны к тому, "достигнут" AGI или нет.
В качестве примера Хуанг привёл стремительное развитие платформ для ИИ-агентов с открытым исходным кодом вроде OpenClaw, которую сейчас приобретает OpenAI. По его словам, разработчики используют цифровых агентов для запуска социальных приложений и творческих экспериментов – ИИ, способный создавать виртуальных инфлюенсеров, автоматизировать цифровые сообщества и, возможно, "стать мгновенным успехом".
Но тут же Хуанг признал ограничения технологии:
Многие используют это пару месяцев, а потом всё затухает. Вероятность того, что 100 000 таких агентов построят Nvidia, равна нулю.
Для системы, которая якобы уже достигла уровня общего интеллекта, это довольно скромная оценка.
Противоречие стало ещё заметнее на выступлении в подкасте All-In, где разговор перешёл от потенциала AGI к тому, как люди используют – или не используют – ИИ-инструменты. Хуанг провёл жёсткую границу между талантом и применением технологий.
Если инженер с зарплатой 500 000 долларов не потребил токенов хотя бы на 250 000 долларов, меня это серьёзно встревожит.
https://x.com/justinknox__/status/2036152194672763366
Токены – единицы, которые ИИ-модели используют для обработки и генерации текста, – отражают как стоимость, так и объём работы с ИИ.
Это ничем не отличается от ситуации, когда наш проектировщик чипов скажет: "Знаете что? Я буду работать только с бумагой и карандашом".
По имеющимся данным, Nvidia планирует выделить 2 миллиарда долларов на доступ к токенам для своей инженерной команды. Хуанг даже предложил включать токены в компенсационные пакеты сотрудников.
Они будут получать несколько сотен тысяч долларов в год – базовую зарплату. Я добавлю им примерно половину этой суммы сверху в виде токенов, чтобы они могли усилить себя в десять раз.
Напряжение между двумя позициями Хуанга очевидно. В одном интервью он провозглашает наступление эры ИИ человеческого уровня. В другом – настаивает на том, что инженеры обязаны тратить сотни тысяч долларов на ИИ-инструменты, подразумевая, что без существенного человеческого руководства эти системы пока бесполезны.
Если AGI действительно достигнут, зачем вкладывать миллиарды в то, чтобы люди научились правильно им пользоваться?