Sun'iy Intellekt inqilobi kutilganidan kechikishi mumkinmi? Dwarkesh Patelning 2025-yilgi tahlili

Taniqli AI tahlilchisi va podkaster Dwarkesh Patel 2025-yil dekabr oyida e'lon qilgan tahlilida sun'iy umumiy intellekt (AGI) yaratilishi bo'yicha o'ta optimistik prognozlarga shubha bilan qarashini bildirdi. Uning fikricha, hozirgi modellar rivojlanayotgan bo'lsa-da, inson kabi mustaqil o'rganish qobiliyati hali yetarli darajada shakllanmagan.

Asosiy muammo: "Oldindan o'rgatish" (Pre-baking) paradoksi

Patelning ta'kidlashicha, hozirgi yirik laboratoriyalar modellarga ko'nikmalarni "singdirish" (mid-training) bilan ovora. Masalan, AI ga veb-brauzerdan foydalanish yoki Excelda moliyaviy hisobotlarni yozish maxsus o'rgatilmoqda.

"Agar biz haqiqatan ham inson kabi o'rganuvchi modelga yaqin bo'lsak, tekshirilishi mumkin bo'lgan natijalar asosida o'qitish usuli (Reinforcement Learning) o'zini oqlamaydi. Insonlar har bir dasturiy ta'minotdan foydalanish uchun maxsus 'mashg'ulot bosqichi'dan o'tishlari shart emas."

Bu yerda ikkita yo'l bor:

1. Modellar ish jarayonida mustaqil o'rganishni boshlaydi va barcha oldindan singdirilgan bilimlar keraksiz bo'lib qoladi.
2. Yoki ular buni uddalay olmaydi – bu esa AGI hali yaqin emasligini anglatadi.

Biolog misoli va inson mehnati qadri

Dwarkesh o'z maqolasida bir biolog bilan bo'lgan suhbatini keltiradi. Biolog mikroskop slaydlarida ma'lum bir hujayra turini aniqlash vazifasi haqida gapirganda, AI tadqiqotchisi buni "oddiy tasniflash muammosi" deb ataydi. Biroq, Patelning fikricha, muammo chuqurroq:

• Insonning ustunligi: Inson har bir kichik vazifa uchun alohida o'quv dasturini (training loop) talab qilmaydi. Biz semantik fikr-mulohazalar va tajriba orqali o'rganamiz.
• AI cheklovi: Har bir laboratoriyaning o'ziga xos uslubi uchun AI ni qayta o'qitish iqtisodiy jihatdan samarasiz.

Iqtisodiy tarqalish va "bahonalar"

Ko'pchilik AI texnologiyalari iqtisodiyotga sekin kirib borayotganini "texnologik diffuziya" (tarqalish vaqti) bilan izohlaydi. Patel buni shunchaki "cope" (o'zini ovutish) deb ataydi.

Steven Byrnesning fikriga tayangan holda, muallif shunday deydi:

• Agar AI modellari haqiqatan ham "serverdagi insonlar" kabi bo'lganda edi, ular bir zumda iqtisodiyotga integratsiya qilingan bo'lardi.
• Haqiqiy AGI sizning barcha Slack va Drive hujjatlaringizni daqiqalar ichida o'qib, darhol ishga kirishib ketgan bo'lardi.

Xulosa: AGI qachon keladi?

Dwarkesh Patel AGI kelajakda (keyingi 10-20 yil ichida) albatta yaratilishiga ishonadi, ammo bu jarayon ko'pchilik kutganidek 2-3 yil ichida sodir bo'lmasligi mumkin. Asosiy to'siq – bu uzluksiz o'rganish (continual learning) muammosidir.

Modellar qachonki oldindan yozilgan ssenariylar asosida emas, balki ish jarayonida orttirgan tajribasi asosida rivojlanishni boshlasa, o'shanda biz haqiqiy inqilobga guvoh bo'lamiz.