3 godzin temu
Jesień to świetny moment, żeby podsumować, jak przedstawia się teraz sytuacja z AI. Firmy obiecały nam, iż ogólna sztuczna inteligencja (AGI) pojawi się mniej więcej teraz, ale najwyraźniej nie dotrzymały słowa. Możemy to śmiało powiedzieć, choćby biorąc pod uwagę, iż nigdy nie sprecyzowały, czym adekwatnie jest AGI. Jednak pomimo niejasnych szczegółów wiemy, iż nie dotarliśmy do tego etapu, ponieważ zamiast leku na raka i rozwiązania problemu zmian klimatycznych otrzymaliśmy możliwość generowania krótkich filmów i zapowiedź ChatGPT dla dorosłych. Innymi słowy, pornografię zamiast rewolucji.
Nie jest to zbyt zaskakujące. Niedawno opublikowany GPT 5.0 jest lepszy od swojego poprzednika, ale skok jest znacznie mniejszy niż między GPT 3.5 a 4.0. jeżeli ktoś obiecuje wykładniczy wzrost, to choćby liniowe ulepszenia są rozczarowaniem.
Czy sztuczna inteligencja to tylko hype? Tak, absolutnie. Ale czy to sprawia, iż nie jest ważna? Absolutnie nie. Każdy poprzedni szum wywoływał załamanie, ale to, co przetrwało, stało się fundamentem: krach dotcomów dał nam Amazon, bańka światłowodowa zbudowała trwałą infrastrukturę w Stanach Zjednoczonych, a blockchain zrodził stablecoiny, podczas gdy Bitcoin zmierza ku zapomnieniu. Obecna „rewolucja AI” również pozostawi po sobie potężne narzędzia zwiększające produktywność, ale bez prawdziwego przełomu nie przyniesie obiecanej całkowitej transformacji świata.
Firmy zajmujące się sztuczną inteligencją wydają się wyczuwać zbliżające się załamanie, które przerzedzi stado. Ich szalone wydatki są grą o przetrwanie – chcą stać się Amazonem jutra. Ten egoistyczny wyścig, bez prawdziwego skoku naprzód, tylko zwiększa skalę nadchodzącego krachu, którego skutki odczuje globalna gospodarka. Kryzys może być bliższy, niż się spodziewamy. OpenAI zasugerowało ostatnio, iż potrzebuje wsparcia państwa do sfinansowania nowych centrów danych – sygnał ten gwałtownie podsycił plotki o kłopotach finansowych giganta AI, a inwestorzy stają się coraz bardziej niespokojni. Na razie udaje się ograniczać szkody, ale prawda wyjdzie na jaw podczas kolejnych rund finansowania: firma potrzebuje ciągłego napływu kapitału, żeby zapewnić sobie moc obliczeniową, dane i talenty. w tej chwili prawie cały wzrost gospodarczy w USA wynika z działalności firm zajmujących się sztuczną inteligencją; jeżeli to zniknie, nastąpi głęboka recesja.
Ale jak prawdopodobne jest, iż rewolucja sztucznej inteligencji w ogóle nastąpi? Mówi się nam, iż wystarczy więcej mocy obliczeniowej i więcej danych. Jednak jeden najważniejszy element pozostaje niedoceniany: struktura. Stoimy przed wyzwaniami na wielu frontach, ale najpierw wyjaśnijmy najważniejsze pojęcia – przynajmniej na potrzeby tego eseju.
Sztuczna superinteligencja (ASI) to sztuczna inteligencja, która znacznie przewyższa każdego człowieka w wykonywaniu określonych zadań. ASI już istnieje i rozprzestrzenia się. Żaden człowiek nie może się z nią równać w szachach, grze Go czy przewidywaniu fałdowania białek na podstawie sekwencji DNA. Ich przewaga polega na „doświadczeniu” – są one szkolone na podstawie tysięcy lub milionów przypadków, znacznie wykraczających poza zwykłe ludzkie życie. W porównaniu z modelami LLM, takimi jak ChatGPT, są one kompaktowe i niedrogie. W końcu ekstremalna specjalizacja wymaga niewielkiej inteligencji ogólnej: podczas II wojny światowej alianci udowodnili, iż gołębie mogą kierować pociskami, co okazało się tańsze i bardziej opłacalne niż piloci – w przeciwieństwie do podejścia kamikaze stosowanego przez państwa Osi. Superinteligencja jest więc już dostępna: potężna, praktyczna, niedroga i mało prawdopodobne, aby zwróciła się przeciwko nam.
Sztuczna inteligencja ogólna (AGI) jest długo obiecywanym przełomem: systemem funkcjonalnie równoważnym człowiekowi, zdolnym do wykonywania wszelkich zadań, które może wykonać osoba – przynajmniej w formie cyfrowej. W formie robota mógłby on wykonywać wszystkie prace wykonywane przez człowieka (i, tak, potencjalnie nas zniszczyć).
Jesteśmy przez cały czas daleko od tego celu, a przeszkody są oczywiste. Zacznijmy od surowej złożoności: ludzki mózg ma około 100 bilionów synaps; wiodący model, ChatGPT-5, ma około 5 bilionów parametrów – przez cały czas o dwa rzędy wielkości mniej. Budowa i szkolenie sieci o 100 bilionach parametrów przekracza obecne możliwości obliczeniowe i może choćby nie być warte podejmowania. Sama skala nie gwarantuje inteligencji na poziomie ludzkim: mózg, ukształtowany przez miliony lat ewolucji, charakteryzuje się skomplikowaną, dynamiczną architekturą, znacznie przewyższającą dzisiejsze statyczne sieci neuronowe. Naukowcy próbują naśladować te mechanizmy, ale ich rola pozostaje niejasna. Synapsy tworzą się i rozpuszczają w czasie rzeczywistym — coś, czego obecne modele sztucznej inteligencji nie są w stanie odtworzyć i nie jest jasne, czy kiedykolwiek będą w stanie. Systemy biologiczne wykorzystują również połączenia z wydajnością, której żadna sztuczna sieć nie pozostało w stanie dorównać.
Skalowanie modeli nie wystarczy z innego powodu: nadmiernego dopasowania. Kiedy model przewyższa swój zbiór danych, zapamiętuje zamiast uczyć się — bezbłędnie powtarzając dane szkoleniowe, ale załamując się na wszystkim, co nowe. Staje się papugą, a nie myślicielem. To samo dotyczy ludzi: moja słaba pamięć zmusiła mnie do zrozumienia pojęć w szkole; moi bystrzejsi koledzy wkuwali, zdawali egzaminy na piątki i zapominali wszystko.
To prowadzi nas do drugiego wąskiego gardła: wysokiej jakości danych. Prawie wszystkie dostępne dane generowane przez ludzi zostały już wykorzystane. Nowe dane napływają w petabajtach, ale ilość ≠ wartość. Postęp wymaga nowości — nieoczekiwanych, kreatywnych spostrzeżeń. Recykling tych samych danych wejściowych przynosi coraz mniejsze zyski. Wieki ludzkiej kultury i nauki przyczyniły się do powstania dzisiejszych modeli; stworzenie kolejnego równoważnego skarbu zajmie kolejne stulecia – o ile motywacja będzie przez cały czas istniała. Obecny krajobraz medialny, w którym sztuczna inteligencja generuje treści szybciej i taniej, pozbawia środków do życia ludzkich twórców. Co gorsza, rosnące ilości nowych danych są dla sztucznej inteligencji śmieciami – generowanym przez maszyny szumem. Trening w oparciu o te dane prowadzi do załamania modelu: każda kolejna generacja osiąga gorsze wyniki, uwięziona w cyklu samozatrucia.
Wreszcie, obecna droga do AGI prowadzi przez duże modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT. Wada? Działają one wyłącznie w oparciu o język. Chociaż znaczna część ludzkiej inteligencji ma charakter językowy, to jednak duża jej część nie jest. Wiele spostrzeżeń pojawia się w pełni ukształtowanych, bez świadomego rozumowania, a 5–50% ludzi myśli w sposób niewerbalny. LLM nie mają dostępu do tego cichego poznania.
Sztuczna superinteligencja ogólna (AGSI) to AGI, która przewyższa ludzi w każdej dziedzinie. Ponieważ AGI pozostaje odległa, AGSI pozostało bardziej odległa – być może na zawsze. Spekulacje są zabawne, ale nieprzewidywalne. Dominują obawy przed apokalipsą w stylu Skynetu, ale możliwe są też inne scenariusze.
Duże systemy generują nowe adekwatności. Złożone sieci neuronowe mogą dać początek świadomości. Im bardziej skomplikowany system, tym silniejsze są te efekty. Ludzie to małpy z egzystencjalnym lękiem; po przekroczeniu pewnego progu sztuczna inteligencja może rozwinąć świadomość – albo zużywając zasoby i hamując postęp, albo stając się warunkiem koniecznym dla dalszego rozwoju inteligencji. Nie wiemy tego. Wiemy jednak, iż nie wszystkie nowe cechy są pomocne. Wielu wysoce inteligentnych ludzi cierpi z powodu napięcia psychicznego; AGSI może stać się niespójna po przekroczeniu pewnego punktu, rozpadając się na fragmenty i stając się niestabilna.
AGSI znacznie przewyższająca naszą inteligencję może po prostu nas ignorować. Gdyby różnica w inteligencji odzwierciedlała tę między nami a szympansami, czy AGSI zadałaby sobie trud, aby nawiązać kontakt? Być może zbadałaby nas krótko jako ciekawostkę, a następnie zajęłaby się celami daleko wykraczającymi poza nasze możliwości. Dlatego też, jeżeli AGSI kiedykolwiek powstanie, musimy ograniczyć jej przewagę, upewniając się, iż komunikacja pozostanie możliwa.
—
Foto.: Wall boat, cropped by the RPN team, Flickr, domena publiczna.
—
Tekst pochodzi z numeru Res Publiki Nowej Eye to AI. Świat w czasie techno-rewolucji opublikowanego 17.11.2025.
