در ابتدا شما را به جستجو و پرسشگری در حوزه تکنولوژی دعوت میکنم و به شما این نوید را می‌دهم که آینده برای کسانی که بیشتر در این حوزه بدانند و اطلاعات کسب نمایند روشن‌تر و همچنین با رفاهی بیشتر پیش رو خواهد بود.
در این مقاله، ابتدا به طور خلاصه به تعریف «AGI» خواهیم پرداخت. «AGI» یا هوش مصنوعی عمومی به نوعی از هوش مصنوعی اشاره دارد که قابلیت یادگیری و اجرای طیف وسیعی از وظایف را دارد، مانند انسان. برخلاف هوش مصنوعی خاص «Narrow AI» که تنها برای انجام وظایف خاصی طراحی شده است، «AGI» قادر است در دامنه گسترده‌ای از زمینه‌ها مهارت پیدا کند و خلاقانه به حل مسائل بپردازد.
سپس به مقایسه «AGI» با «Narrow AI» خواهیم پرداخت. باید بگویم «Narrow AI» محدود به انجام یک وظیفه خاص است، در حالی که «AGI» قابلیت یادگیری و سازگاری با موقعیت‌های جدید را دارد. «Narrow AI» مانند یک متخصص است که در حوزه خود تبحر دارد اما در سایر حوزه‌ها ناتوان است، اما «AGI» همانند یک انسان بصورت چندجانبه قادر به تسلط بر دامنه وسیعی از موضوعات است.
در ادامه به برخی از مفاهیم و تکنولوژی‌های کلیدی که امکان ساخت «AGI» را فراهم می‌کنند اشاره خواهد شد، مواردی مانند یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق که به «AGI» امکان می‌دهد مانند انسان یاد بگیرد و سازگار شود.
قبل از آغاز مقاله سخنی از الیزر یودکوفسکی وجود دارد که شاید دانستن آن برایتان جالب باشد. او میگوید: «بدون شک، بزرگترین خطر هوش مصنوعی این است که مردم خیلی زود به این نتیجه برسند که آن را درک کرده‌اند.»
قطعا تا به حال فیلم‌هایی با ژانر علمی-تخیلی تماشا کرده‌اید و به این فکر کرده‌اید که آیا واقعا ربات‌های فوق‌هوشمند یا سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به واقعیت تبدیل شوند یا خیر؟ برای رسیدن به جواب این سوال و با در نظر گرفتن این پیش‌بینی هیجان انگیز، بیایید به دنیای هوش مصنوعی عمومی «AGI» سری بزنیم.
حال، با توجه به آنچه تاکنون مطالعه کردید ممکن است با خود بگویید: «هوش مصنوعی عمومی چه میتواند باشد؟»
برای محققان هوش مصنوعی این قطعا آینده است، اما برای سایرین احتمالاً بخشی از آینده و نه همه آن.
یک موضوع که همه ما در آن اتفاق نظر داریم، این است که این امر همه آنچه را که از عملکرد جهان می‌دانیم، تغییر خواهد داد. پس ارزشش را دارد اگر چند دقیقه‌ای وقت یگذاریم و یاد بگیریم که «AGI» واقعاً چیست و چگونه کار می‌کند؟ در این راهنمای کامل که بیشتر به افراد مبتدی توصیه می‌شود، به بررسی جزئیات «AGI» ، تفاوت‌های آن با سایر انواع هوش مصنوعی و مفاهیم و فناوری‌های کلیدی پشت آن خواهیم پرداخت.
برای سفر به ناشناخته‌ها آماده‌اید؟ درنگ نکنید…
هوش مصنوعی عمومی «AGI» چیست؟
«AGI» مخفف «Artificial General Intelligence» یا هوش مصنوعی عمومی است. این نوع هوش مصنوعی را یک متخصص همه‌فن‌حریف در دنیای هوش مصنوعی تصور کنید. «AGI» طوری طراحی شده که میتواند طیف گسترده‌ای از کارها را یاد بگیرد و انجام دهد، درست مثل من و شما. در واقع، هدف از «AGI» این است که به اندازه انسان‌ها – و شاید حتی بیشتر – باهوش، خلاق و سازگار باشد!
برای درک بهتر، بیایید به چند نمونه آشنا از هوش مصنوعی نگاه کنیم.
سیری و الکسا جالب اما کمی ترسناک هستند، آیا موافقید؟ آنها همچنین در کارهایی که می‌توانند انجام دهند محدود هستند. می‌توانند به شما آب و هوا را بگویند یا آهنگ مورد علاقه‌تان را پخش کنند، اما نمی‌توانند یک گفتگوی عمیق درباره معنای زندگی داشته باشند یا یک غذای خوشمزه مثل قرمه سبزی درست کنند. اینجاست که «AGI» وارد می‌شود.
با «AGI»، ما درباره هوش مصنوعی‌ای صحبت می‌کنیم که نه تنها میتواند با شما درباره فلسفه وجودی صحبت کند، بلکه میتواند مثل پیکاسو نقاشی کند، مثل یک حرفه‌ای کد بنویسد و حتی به کشفیات علمی جدید دست پیدا کند یا انواع جدیدی از ساندویچ‌های دهه شصتی و کره بادام زمینی را ابداع کند.
به نظر جذاب به نظر میرسد، نه؟
- یادگیری شبیه انسان
یکی از ویژگی‌های کلیدی که «AGI» را از سایر انواع هوش مصنوعی متمایز می‌کند، توانایی آن در یادگیری مانند انسان است. به جای اینکه برای انجام وظایف خاصی از قبل برنامه‌ریزی شده باشد، «AGI» میتواند از تجربیات خود یاد بگیرد، با شرایط جدید سازگار شود و حتی مهارت‌های جدیدی را به خودش آموزش دهد. مثل داشتن یک دوست هوش مصنوعی است که همیشه در حال یادگیری و رشد است، درست مثل انسان.
این یادگیری شبیه انسان از طریق تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی مانند یادگیری ماشین «Machine Learning» و یادگیری عمیق «Deep Learning» امکان‌پذیر می‌شود (در ادامه مقاله درباره این موارد بیشتر صحبت خواهیم کرد). این تکنیک‌ها به «AGI» امکان می‌دهند تا از حجم زیادی از داده‌ها یاد بگیرد، الگوها را شناسایی کند و بر اساس آن دانش تصمیم‌گیری یا پیش‌بینی کند.
- تسلط بین حوزه‌ای
جنبه منحصر به فرد دیگر «AGI»، توانایی آن در برتری در چندین حوزه است. در حالی که هوش مصنوعی محدود به وظیفه خاص خود است، «AGI» میتواند دانش و مهارت‌های خود را در طیف گسترده‌ای از حوزه‌ها به کار گیرد. به عبارت دیگر، میتواند ارتباط بین زمینه‌های مختلف را درک کند و راه‌حل‌های نوآورانه ارائه دهد.
به عنوان مثال، «AGI» میتواند از درک خود از زیست‌شناسی برای کمک به توسعه داروهای جدید استفاده کند، دانش خود در فیزیک را برای طراحی سیستم‌های حمل و نقل کارآمدتر به کار گیرد، یا حتی از تخصص خود در هنر و موسیقی برای خلق شاهکارهای خیره‌کننده استفاده کند. به عبارتی امکانات و توانایی‌ها تقریباً بی‌پایان هستند.
- خلاقیت و حل مسئله
وقتی صحبت از خلاقیت و حل مسئله می‌شود، «AGI» طوری طراحی شده که خارج از چارچوب فکر کند. میتواند ایده‌های جدید ارائه دهد، مسائل پیچیده را حل کند و حتی محتوای اصلی مانند داستان، موسیقی یا اثر هنری تولید کند. مثل داشتن یک همکار هوش مصنوعی است که میتواند با شما طوفان فکری کند، ایده‌های شما را به چالش بکشد و شما را تشویق کند تا بزرگتر و جسورانه‌تر فکر کنید.
اکنون که نگاه دقیق‌تری به «AGI» انداختیم، بیایید به برخی از مفاهیم و فناوری‌های کلیدی که آن را امکان‌پذیر می‌کنند بپردازیم.
نگران نباشید، همه چیز ساده و قابل فهم بیان خواهد شد، تا شما بتوانید با مطالعه مقاله و دانش کسب شده، دوستانتان را با درک خود درباره «AGI» تحت تأثیر قرار دهید.
«AGI» در مقابل هوش مصنوعی محدود «Narrow AI»
برای درک واقعی شگفتی «AGI»، باید آن را با پسرعموی محدود ترش، هوش مصنوعی محدود «Narrow AI»، مقایسه کنیم. این را مانند یک رقابت دوستانه در نظر بگیرید، که در آن نقاط قوت و ضعف منحصر به فرد هر کدام را برجسته می‌کنیم.
- از لحاظ سازگاری
«Narrow AI»: هوش مصنوعی محدود مانند یک متخصص با استعداد است – در کار خاص خود فوق‌العاده است، اما نمی‌داند چگونه کار دیگری انجام دهد. برای انجام یک وظیفه خاص طراحی و برنامه‌ریزی شده و همین. به عنوان مثال، یک هوش مصنوعی شطرنج‌باز ممکن است در صفحه شطرنج شکست‌ناپذیر باشد، اما هیچ ایده‌ای درباره پخت کوکوی سبزی خوشمزه نخواهد داشت.
«AGI»: از طرف دیگر، «AGI» یک عمومی‌گرای نهایی است. قادر است مانند انسان، وظایف و موقعیت‌های جدید را یاد بگیرد و با آنها سازگار شود. «AGI» بیشتر شبیه یک انسان رنسانسی است که در چندین حوزه برتری دارد و همیشه مشتاق یادگیری چیزهای جدید است.(نویسنده: چقدر به من شبیه است!)
در مثال ما از بالا، «AGI» نه تنها میتواند شطرنج بازی کند، بلکه میتواند آن کوکوی سبزی را هم بپزد – و شاید حتی در حین انجام آن شعر هم بخواند! (با صدای هر خواننده‌ای که فکرش را بکنید)
- از لحاظ تنوع کاربرد
«Narrow AI»: در حالی که هوش مصنوعی محدود در حوزه تعیین شده خود برتری دارد، خارج از آن تقریباً بی‌فایده است. مثل داشتن یک سرآشپز جهانی است که فقط میتواند یک غذا بپزد. البته، آن غذا ممکن است شگفت‌انگیز باشد، اما خیلی زود تکراری می‌شود، نظر شما چیست؟
«AGI»: از طرف دیگر، «AGI» مانند چاقوی ارتش سوئیس در دنیای هوش مصنوعی است. فوق‌العاده همه‌کاره است و میتواند طیف گسترده‌ای از وظایف را به راحتی انجام دهد. برای تکالیف ریاضی‌تان به کمک نیاز دارید؟ «AGI» پشتیبان شماست. می‌خواهید زبان جدیدی یاد بگیرید؟ «AGI» میتواند به شما آموزش دهد. احساس ناراحتی می‌کنید و به یک صحبت انگیزشی نیاز دارید؟ «AGI» برای این هم آماده است. این همراه هوش مصنوعی نهایی برای هر موقعیتی است.
- از لحاظ یادگیری
«Narrow AI»: وقتی صحبت از یادگیری می‌شود، هوش مصنوعی محدود کمی تک‌بعدی است. میتواند در حوزه خاص خود یاد بگیرد و پیشرفت کند، اما نمی‌تواند به حوزه‌های جدید گسترش یابد. مثل صحبت کردن با کسی است که فقط یک کتاب خوانده است – ممکن است آن کتاب را از بر بداند، اما نمی‌تواند در مورد هیچ موضوع دیگری دانش یا بینش زیادی ارائه دهد.
«AGI»: در مقابل، «AGI» مانند یک یادگیرنده مادام‌العمر است که دائماً در حال جذب دانش از حوزه‌های مختلف و به کارگیری آن دانش در زمینه‌های متفاوت است. «AGI» میتواند در زمینه‌های مختلف یاد بگیرد و از دانش متنوع خود برای ارائه راه‌حل‌ها و ایده‌های نوآورانه استفاده کند. مثل صحبت کردن با یک دانشمند چندرشته‌ای است، کسی که در موضوعات مختلف تبحر دارد و میتواند بین آنها ارتباط برقرار کند.
حالا که «AGI» و هوش مصنوعی محدود «Narrow AI» را مقایسه کردیم، باید درک روشن‌تری از آنچه «AGI» را متمایز می‌کند داشته باشید. وقت آن است که به مفاهیم و فناوری‌های کلیدی که «AGI» را امکان‌پذیر می‌سازند، بپردازیم.
مفاهیم و فناوری‌های کلیدی پشت «AGI»
قبل از اینکه به جزئیات اجزای سازنده «AGI» بپردازیم، بیایید یک قدم به عقب برگردیم و ذهنمان را آماده کنیم. «AGI» را مانند یک کاسه بزرگ سوپ تصور کنید که ما در حال پختن آن هستیم. هر ماده تشکیل دهنده نشان‌دهنده یک فناوری یا مفهوم متفاوت است، و وقتی با هم مخلوط شوند، زمان کافی برای جا افتادن داده شود و سپس در یک ظرف مناسب سرو شود، می‌توانند چیزی واقعاً شگفت‌انگیز (و احتمالاً خوشمزه) ایجاد خواهد شد.
- یادگیری ماشین «Machine Learning»: مربی شخصی هوش مصنوعی
یادگیری ماشین «Machine Learning» مانند مربی شخصی «AGI» است. این یک زیرمجموعه از هوش مصنوعی است که بر آموزش کامپیوترها برای یادگیری از داده‌ها و انجام پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌ها تمرکز دارد، و همه اینها بدون برنامه‌نویسی صریح اتفاق خواهد افتاد. به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به هوش مصنوعی کمک می‌کند تا با گذشت زمان قوی‌تر و هوشمندتر شود.
مثلا وقتی فیسبوک شروع به شناسایی چهره دوستانتان در عکس‌ها کرد را به یاد دارید؟ این نمونه یادگیری ماشین است. همچنین پشت توصیه‌های هوشمندانه فیلم در پلتفرم‌های تماشای ویدیو از یادگیری ماشین استفاده شده است و حتی یادگیری ماشین به خودروهای خودران کمک می‌کند تا در جاده‌ها هدایت شوند.
- یادگیری عمیق «Deep Learning»: پسرعموی باهوش
با پیشروی بیشتر در دنیای هوش مصنوعی، به یادگیری عمیق می‌رسیم. این نوعی از یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs) برای تقلید نحوه پردازش اطلاعات در مغز ما استفاده می‌کند. می‌توانید یادگیری عمیق را پسرعموی باهوش یادگیری ماشین در نظر بگیرید – عمیق‌تر (با قصد بازی با کلمات) وارد فرآیند یادگیری می‌شود.
یادگیری عمیق مسئول برخی از دستاوردهای واقعاً تأثیرگذار هوش مصنوعی است، مانند شکست قهرمان جهان در بازی باستانی «Go» توسط «AlphaGo» گوگل، یا تسلط «DeepMind» گوگل بر بازی ویدئویی «StarCraft II».
- شبکه‌های عصبی «Neural Networks»: مغز هوش مصنوعی
حالا، بیایید درباره شبکه‌های عصبی، جزء کلیدی یادگیری عمیق، صحبت کنیم. شبکه‌های عصبی مانند مغز هوش مصنوعی هستند، با «نورون‌های» به هم پیوسته که اطلاعات را پردازش و منتقل می‌کنند. آنها بر اساس مغز انسان مدل‌سازی شده‌اند، که به آنها اجازه می‌دهد به روشی مشابه یاد بگیرند و سازگار شوند.
این شبکه‌ها راز اصلی هستند که یادگیری عمیق را امکان‌پذیر می‌کنند و برای توسعه «AGI» حیاتی هستند. یک هوش مصنوعی را با مغزی تصور کنید که میتواند درست مثل مغز ما یاد بگیرد، فکر کند و سازگار شود – این قدرت شبکه‌های عصبی است!
با ترکیب این مفاهیم و فناوری‌های پیشرفته، ما به تحقق «AGI» نزدیک‌تر می‌شویم. اما مانند هر ماجراجویی بزرگی، راه رسیدن به «AGI» پر از پیشرفت‌های هیجان‌انگیز و چالش‌هاست که در ادامه به آنها خواهیم پرداخت.
بسیار عالی پیش رفته‌ایم اما سفر هنوز تمام نشده است!
اما راه رسیدن به «AGI»
پس، چه زمانی «AGI» بالاخره به واقعیت تبدیل خواهد شد؟ خب، این سوال یک میلیون دلاری است (یا اگر شما ایلان ماسک باشید، سوال چند میلیارد دلاری).
حقیقت این است که هیچ کس دقیقاً نمی‌داند چه زمانی «AGI» محقق خواهد شد. برخی از کارشناسان معتقدند ما فقط چند سال با دستیابی فاصله داریم، برخی می‌گویند چند دهه، و دیگران فکر می‌کنند ممکن است یک قرن یا بیشتر طول بکشد، البته اگر اصلاً امکان‌پذیر باشد.
پلتفرم پیش‌بینی «Meticulus» پیش‌بینی می‌کند که «AGI» در زمانی بین سال‌های ۲۰۲۷ و ۲۰۴۰ خواهد آمد.
یک متاآنالیز ساده از نظرسنجی‌های ۱۰ سال گذشته نشان می‌دهد که محققان هوش مصنوعی نظرات متفاوتی دارند، اما قوی‌ترین نظرات این است که «AGI» تا سال ۲۰۶۰ یا خیلی دیرتر خواهد آمد یا اصلاً نخواهد آمد.
یک نظرسنجی بزرگ دیگر از دانشمندان هوش مصنوعی، این بار در سال ۲۰۲۲ انجام شد، که نشان داد ۹۰٪ معتقدند ما آن را در ۱۰۰ سال آینده خواهیم دید، و نیمی گفتند قبل از سال ۲۰۶۱.
اما یک چیز قطعی است: راه رسیدن به «AGI» با پیشرفت‌های هیجان‌انگیز و چالش‌ها هموار شده است. بیایید نگاهی به برخی از نقاط عطف کلیدی که باید به آنها برسیم و موانعی که باید برای رسیدن به آنجا بر آنها غلبه کنیم، بیندازیم.
نشانگرهای پیشرفت «AGI»
- الگوریتم‌های بهتر:
همانطور که الگوریتم‌ها و مدل‌های پیشرفته‌تری را توسعه می‌دهیم، به دستیابی به «AGI» نزدیک‌تر می‌شویم. این مانند دادن یک جعبه ابزار بزرگتر و بهتر به هوش مصنوعی ما برای کار کردن است، که امکانات و قابلیت‌های جدیدی را سبب می‌شود.
- داده‌های بیشتر:
«AGI» به مقدار عظیمی از داده برای یادگیری و رشد نیاز دارد. همانطور که داده‌های بیشتری جمع‌آوری و پردازش می‌کنیم، در واقع موتور «AGI» را تغذیه می‌کنیم و به خط پایان نزدیک‌تر می‌شویم.
- افزایش قدرت محاسباتی:
برای اجرای این الگوریتم‌های پیشرفته و پردازش تمام آن داده‌ها، ما به قدرت محاسباتی جدی نیاز داریم. خوشبختانه، ما در عصری زندگی می‌کنیم که پیشرفت‌های سریعی در این محاسبات وجود دارد. به عنوان مثال محاسبات کوانتومی، محاسبات کوانتومی کمک می‌کند، رشد سریع به سمت یک «AGI» واقعی به شدت تسریع شود. تخمین زده می‌شود تا سال ۲۰۳۰، چندین هزار کامپیوتر کوانتومی وجود خواهد داشت.
موانع توسعه «AGI»
- اخلاق و ایمنی:
همواره به یاد داشته باشید که با قدرت زیاد، مسئولیت زیادی هم می‌آید. بنابراین، همانطور که AGI را توسعه می‌دهیم، باید پیامدهای اخلاقی را در نظر بگیریم و از استقرار ایمن آن اطمینان حاصل کنیم. یک چارچوب محکم برای اخلاق و ایمنی هوش مصنوعی برای جلوگیری از سوء استفاده احتمالی یا پیامدهای ناخواسته ضروری است.
- تخصیص منابع:
«AGI» به منابع قابل توجهی، مانند بودجه و استعداد انسانی نیاز دارد. به عنوان مثال، «ChatGPT» از «OpenAI» را در نظر بگیرید. نسخه سوم آن ۱۷۵ میلیارد پارامتر اطلاعات ذخیره شده داشت که به حدود ۸۰۰ گیگابایت فضای هارد دیسک نیاز داشت. «GPT-4» اکنون منتشر شده و ارقامه مربوطه آن بسیار بالاتر است، با تخمین چیزی حدود ۱۰۰ تریلیون پارامتر. متأسفانه، «OpenAI» هیچ یک از جزئیات خاص در مورد نحوه ساخت آن را منتشر نکرده است، احتمالاً این به دلیل تبدیل یک شرکت غیرانتفاعی به یک شرکت انتفاعی است. دلیل دیگر ممکن است این باشد که برنامه‌نویسی زیربنایی بسیار ساده باشد. در هر صورت، تخصیص کارآمد یک سری منابع برای اطمینان از پیشرفت بدون به جا گذاشتن سایر حوزه‌های مهم، ضروری است. ما نمی‌خواهیم دنیایی ایجاد کنیم که در آن «AGI» به دست بیاید، اما مسائل حیاتی مانند بهداشت، آموزش یا محیط زیست فراموش شود.
- همکاری:
توسعه «AGI» یک تلاش جهانی است که نیاز به همکاری بین محققان، موسسات و دولت‌ها دارد. متأسفانه برای همه ما، نگرانی‌های ژئوپلیتیکی و همچنین شرکت‌های انتفاعی که سعی در کسب درآمد از نسخه‌های اولیه دارند، مانع یک جبهه متحد برای توسعه می‌شوند. حتی گروه بزرگی از متخصصان صنعت خواستار توقف ۶ ماهه توسعه در سراسر جهان شدند، اما این درخواست عمدتاً نادیده گرفته می‌شود.
راه رسیدن به «AGI» یک سفر هیجان‌انگیز، چالش‌برانگیز و نامطمئن است، اما سفری است که نوید آینده‌ای پر از امکانات باورنکردنی را می‌دهد. «AGI» ممکن است فقط آغاز یک فصل کاملاً جدید در تاریخ بشریت باشد.
آینده هوش مصنوعی چیست؟
بیایید لحظه‌ای به آینده هوش مصنوعی نگاه کنیم و درباره آنچه ممکن است در بر داشته باشد، تامل کنیم. آیا «AGI» یک آرمان‌شهر را به ارمغان خواهد آورد که در آن ماشین‌ها در کنار ما کار می‌کنند و به ما در حل بزرگترین چالش‌های بشریت کمک می‌کنند؟ یا ما در یک کابوس دیستوپیایی گرفتار خواهیم شد که در آن هوش مصنوعی از کنترل خارج می‌شود و همه ما دعا خواهیم کرد تا چیزی مارا از شر آن خلاص کند؟
بیایید برخی از سناریوهای احتمالی را بررسی کنیم.
- اگر هوش مصنوعی متحد ما باشد
در یک دنیای ایده‌آل، هوش مصنوعی عمومی «AGI» به شریک قابل اعتماد ما تبدیل می‌شود و در کنار ما برای حل فوری‌ترین مسائل جهان کار می‌کند. هوش مصنوعی‌ای را تصور کنید که به ما در توسعه داروهای جدید، یافتن راه‌حل‌های نوآورانه برای تغییرات اقلیمی، یا حتی کشف اسرار جهان کمک می‌کند. با «AGI» در کنار ما، امکانات تقریباً بی‌پایان خواهند بود.
در این آینده، هوش مصنوعی میتواند:
مراقبت‌های بهداشتی را با تشخیص دقیق‌تر بیماری‌ها و توسعه برنامه‌های درمانی شخصی‌سازی شده بهبود بخشد.
آموزش را با ایجاد تجربیات یادگیری سفارشی متناسب با نیازهای هر دانش‌آموز ارتقا دهد.
بهره‌وری را با خودکارسازی وظایف تکراری افزایش دهد و به ما فضا بدهد تا بر کارهای خلاقانه‌تر و رضایت‌بخش‌تر تمرکز کنیم.
همکاری جهانی را با از بین بردن موانع زبانی و ارتباط دادن افراد از همه اقشار جامعه تقویت کند.
سیاست را برای کاهش حزب‌گرایی، فساد و ناکارآمدی متحول کند.
سیستم قضایی را اصلاح کند، پرونده‌های دروغین و قضاوت‌های مغرضانه را کاهش دهد و به کاهش کلی میزان جرم در جامعه کمک کند.
- اگر هوش مصنوعی در طرف تاریک ماجرا باشد
همیشه این امکان وجود دارد که «AGI» مورد سوء استفاده قرار گیرد یا پیامدهای ناخواسته‌ای داشته باشد. در یک سناریوی کمتر از ایده‌آل، «AGI» ممکن است:
مشاغل را جابجا کند و باعث تحولات اجتماعی و اقتصادی شود.
برای اهداف شیطانی مانند توسعه سلاح‌های پیشرفته یا امکان نظارت گسترده استفاده شود.
معضلات اخلاقی ایجاد کند زیرا ما با سوالاتی در مورد حقوق و مسئولیت‌های هوش مصنوعی دست و پنجه نرم می‌کنیم.
منجر به از دست دادن ارتباط انسانی شود زیرا ما به طور فزاینده‌ای به ماشین‌ها وابسته می‌شویم.
به دلیل فقدان «اخلاقیات» یا استانداردهای مشابه ما، تصمیمات نادرست تحول‌آفرین جامعه را اتخاذ کند.
توسط یک فرد، شرکت یا کشور با مزیت نسبی در توسعه «AGI» مورد سوء استفاده قرار گیرد.
آینده هوش مصنوعی عمومی «AGI»
همانطور که سفر هیجان‌انگیز ما در دنیای «AGI» به پایان میرسد، مشخص است که ما در آستانه یک دوران بالقوه تغییر دهنده هستیم. آینده هوش مصنوعی میتواند یک مشارکت باورنکردنی با «AGI» باشد، که مرزهای جدیدی را باز می‌کند و زندگی را آنطور که می‌شناسیم متحول می‌کند. یا ممکن است در طول مسیر با چالش‌های بسیار دشواری مواجه شویم، با معماهای اخلاقی دست و پنجه نرم کنیم و اطمینان حاصل کنیم که دوستان هوش مصنوعی خود را تحت کنترل نگه می‌داریم.
هیچ کس نمی‌تواند آینده را پیش‌بینی کند، اما یک چیز مسلم است: ما تازه سفری باورنکردنی را آغاز کرده‌ایم.
همانطور که ما به کاوش و شکل دادن به دنیای «AGI» ادامه می‌دهیم، به عنوان یک جامعه باید به یاد داشته باشیم که با حواسی جمع پیش برویم، پایبند باشیم و مهمتر از همه، اطمینان حاصل کنیم که از این ابزارهای قدرتمند برای بهبود بشریت استفاده می‌کنیم، نه یک فرد یا گروه کوچک.
