📈 10 фактов из отчета бывшего сотрудника OpenAI о будущем AI

Леопольд Ашенбреннер, ранее работавший в команде ушедшего из OpenAI Ильи Суцкевера, вызвал широкую дискуссию: он опубликовал отчет под названием «Оценка ситуации: Грядущее десятилетие». В нем говорится о том, что нас ждет в ближайшие 10 лет в области AI и стоит ли этого опасаться. Спойлер: ASI и гигантские инвестиции.

Мы собрали для вас 10 хайлайтов из этого отчета.

📱 10 прогнозов Ашенбреннера

▶️AGI появится к 2027 году, причем почти сразу перейдет в стадию ASI (Artificial Superintelligence, сверхинтеллект). Это связано с тем, что AGI будет способен к самообучению и быстро доучит себя сам. Переход произойдет быстро, и, возможно, человечество тут будет уже не причем.

▶️$1 триллион — столько потребуется инвестиций, чтобы построить вычислительный центр для создания AGI. Для сравнения: стоимость миссии на Марс — $10 млрд.

▶️Этот вычислительный центр будет потреблять больше электричества, чем может выработать крупная атомная станция. Примерно 20% той энергии, что сегодня производит США в целом. Кстати, о таких расходах ресурсов говорил и Сэм Альтман.

▶️Главная гонка крупных держав в ближайшие 10 лет — не оружие, а достижение AGI. Ашенбреннер сравнивает это с гонкой за ядерным вооружением в середине ХХ века.

▶️Ведущие американские AI-лаборатории сейчас не придают должного значения безопасности AGI. Они фактически передают ключевые секреты для создания AGI китайским специалистам. Для защиты этих секретов потребуется огромное усилие, и на данный момент США не справляются с этой задачей.

▶️$100 млрд — столько на развитие AI сегодня закладывают в ежеквартальный бюджет NVIDIA, Microsoft и Google. К концу десятилетия сумма ежегодных инвестиций составит $8 трлн.

▶️В 2024 году для производства AI-чипов может понадобиться 3–10% годовой производственной мощности передовых полупроводниковых заводов.

▶️ К 2030 году глобальные потребности в производственных мощностях для AI-чипов будут в четыре раза превышать текущие возможности TSMC, ведущего производителя микросхем, чьи предприятия находятся в Тайвани.

▶️К 2027 году появятся прототипы автоматизированных инженеров, способных ускорить технологические процессы в области AI в 1,5-2 раза. К 2028 году такие системы смогут автоматизировать более 90% исследовательских задач, что приведет к значительному ускорению прогресса в достижении AGI.

▶️Тренировка модели GPT-4 потребовала в 3–10 тысяч раз больше вычислительных ресурсов, чем GPT-2​. Можно только догадываться, сколько ресурсов потребуется в дальнейшем.

Подробнее о своем отчете Ашенбреннер рассказал в подкасте известного блогера Дваркеша Пателя. Внимание: выпуск длится 4 часа.

Больше историй:

💵 Сэм Альтман о расходах OpenAI

❓ Что такое AGI?

#news #openai @hiaimedia