Google DeepMind ka kërkuar prova se inteligjenca artificiale po e përshpejton zhvillimin e vetvetes, por nuk ka gjetur asnjë shenjë të tillë. Në raportin e sigurisë për modelin më të fuqishëm të kompanisë, Gemini 4 Argon, laboratori arrin në përfundimin se hulumtimi në fushën e AI nuk po lëviz më shpejt, edhe pse pjesa dërrmuese e kodit që përdorin inxhinierët e DeepMind tani shkruhet nga vetë sistemet e AI.
Gjetja bie ndesh me skenarin që ka shqetësuar drejtuesit e industrisë dhe i ka shtyrë disa prej tyre të kërkojnë ngadalësim të zhvillimit. Skenari njihet si "vetë-përmirësim rekursiv": një sistem AI ndërton një version më të zgjuar të vetvetes, i cili nga ana e tij ndërton një tjetër edhe më të aftë, derisa përparimi kalon aftësinë e njeriut për ta testuar, rregulluar apo fikur.
Sipas Haydn Belfield, studiues në DeepMind që ka punuar në këtë vlerësim, "aktualisht nuk ka ndonjë përshpejtim të ndjeshëm, nga fillimi në fund, të kërkim-zhvillimit në machine learning, qoftë i shkaktuar nga AI apo jo". Ai shtoi se, për pasojë, rreziku nga automatizimi i këtij lloji të kërkimit konsiderohet aktualisht i ulët.
Një indeks i brendshëm për matjen e aftësive
Për të matur përparimin, ekipi ka ndërtuar një indeks të brendshëm të quajtur GCI v1, i cili kombinon rezultatet e 123 modeleve AI në 92 teste krahasuese, duke prodhuar një shifër të vetme për secilin model, diçka e ngjashme me një koeficient inteligjence. Sipas të dhënave, aftësitë kryesore të familjes Gemini janë përmirësuar me një ritëm mjaft të qëndrueshëm, rreth 0.1 pikë indeksi në muaj.
Modeli Argon shfaqet pak mbi këtë trend në grafik, por Belfield shpjegon se kjo rritje i detyrohet investimeve më të mëdha në fuqi llogaritëse dhe burime organizative, jo ndonjë përshpejtimi të shkaktuar nga vetë AI. Google e prezantoi Gemini 4 Argon në fund të shtatorit.
Njeriu mbetet vendimtar në procesin e kërkimit
Shumica e kodit që prodhohet aktualisht në DeepMind, mbi 75% e tij, shkruhet nga AI, ndërsa pjesa e ndryshimeve të kodit të deleguara plotësisht tek sistemet automatike është rritur nga 7.5% në 11.9% gjatë gjashtë muajve të fundit. Megjithatë, rreth 88% e këtyre ndryshimeve kërkojnë ende ndërhyrje të vazhdueshme njerëzore ose autorësi të drejtpërdrejtë nga njerëzit, dhe çdo ndryshim kalon nëpër shqyrtim njerëzor përpara se të vendoset në përdorim.
Një anketim me 12 drejtues dhe studiues të lartë të DeepMind ka zbuluar se automatizimi është më i lartë në detyra ekzekutimi të qarta dhe të verifikueshme, ndërsa është më i ulët në detyra si gjenerimi i ideve shkencore origjinale, hartimi i eksperimenteve të reja apo diagnostikimi i problemeve delikate gjatë trajnimit të modeleve. Me fjalë të tjera, inteligjenca artificiale tregohet shumë e aftë në zbatimin e udhëzimeve, por ende e kufizuar kur vjen puna te vendosja se cilat ide meritojnë të ndiqen.