Il CEO di OpenAI, Sam Altman, ha recentemente condiviso le sue riflessioni sul concetto di Intelligenza Artificiale Generale durante una conferenza a San Francisco. Secondo lui, se qualcuno avesse visto ChatGPT nel 2020, avrebbe potuto considerarlo un esempio concreto di AGI. Le sue dichiarazioni hanno suscitato interesse e dibattito tra esperti e appassionati del settore.
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L’evoluzione della percezione dell’IA
Durante l’incontro con Sridhar Ramaswamy, CEO di Snowflake, e Sarah Guo, investitrice in IA, Altman ha sottolineato come la percezione pubblica dell’intelligenza artificiale sia cambiata rapidamente negli ultimi anni. Prima del lancio di GPT-3 nel giugno 2020, il mondo non aveva assistito a un modello linguistico così avanzato. Se fosse stata mostrata la versione attuale di ChatGPT all’epoca, molte persone avrebbero probabilmente considerato questa tecnologia come prova tangibile dell’esistenza dell’AGI.
Altman ha evidenziato che le aspettative umane si adattano velocemente ai progressi tecnologici. Quando emerge qualcosa che sembra rivoluzionario o innovativo nel campo dell’IA, diventa rapidamente parte della norma quotidiana. Tuttavia il termine “AGI” rimane vago e soggetto a interpretazioni diverse da parte delle persone; ciò che conta davvero è il ritmo con cui avviene questo progresso.
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Secondo Altman, l’accelerazione nello sviluppo dei modelli IA degli ultimi cinque anni non solo continuerà ma potrebbe anche intensificarsi nei prossimi anni. Questo suggerisce che ci troviamo in una fase cruciale per l’evoluzione della tecnologia AI e delle sue applicazioni pratiche nella vita quotidiana.
La questione del consenso pubblico sull’IA
Un aspetto interessante sollevato da Altman riguarda il fatto che la definizione stessa del raggiungimento dell’IA potrebbe non dipendere solo dal consenso scientifico ma anche dall’opinione pubblica generale. Questa affermazione ha generato reazioni contrastanti tra i partecipanti alla conferenza poiché mette in luce un problema attuale: la fiducia nella scienza sta diminuendo in alcune aree degli Stati Uniti.
Se la maggioranza delle persone considera un sistema IA come intelligente o capace autonomamente d’apprendere nuove informazioni scientifiche significative, allora esso può essere percepito come tale anche se gli esperti hanno opinioni diverse al riguardo. Questo porta a interrogativi su cosa significhi realmente avere intelligenza artificiale generale e quali criteri dovrebbero essere utilizzati per definirla.
Altman propone inoltre un criterio specifico per identificare un sistema AGI: dovrebbe avere la capacità non solo d’apprendere ma anche d’accelerare significativamente i progressi scientifici esistenti – idealmente aumentando il tasso d’innovazione almeno quattro volte rispetto agli standard attuali.
Potenzialità future nell’ambito biomedico
Rispondendo alla domanda su cosa farebbe se avesse accesso a mille volte più potenza computazionale rispetto ad oggi, Altman ha indicato semplicemente che incaricherebbe l’intelligenza artificiale stessa per creare modelli ancora più potenti ed esplorare le migliori modalità d’utilizzo delle risorse disponibili.
Sridhar Ramaswamy ha concordato con questa visione aggiungendo però una dimensione pratica: calcoli su larga scala potrebbero estendersi ben oltre il campo informatico fino ad arrivare alla biomedicina. Ha menzionato progetti come RNome dedicati allo studio dell’RNA e al suo ruolo nella regolazione proteica nell’organismo umano; queste ricerche sono paragonabili al progetto sul sequenziamento del DNA realizzato due decenni fa ma ora focalizzate sull’espressione genica attraverso RNA.
Queste possibilità sollevano interrogativi importanti riguardo alle risorse necessarie per sostenere tali sviluppi tecnologici avanzati: sarà possibile garantire energia sufficiente? Qual sarà l’impatto ambientale? In modo sarcastico si è ipotizzato durante la discussione che forse sarebbe possibile persino gestire questioni climatiche tramite sistemi IA superintelligenti – o almeno far credere alle persone che ciò possa accadere se sufficientemente supportati dalla comunità scientifica.