Президент и сооснователь OpenAI Грег Брокман в беседе с Мэттью Берманом заявил, что обретение общего искусственного интеллекта (AGI) возможно в течение ближайших одного-трёх лет, при этом он склоняется к более позднему сроку — около 2028 года. По его словам, если к 2030 году человечество не достигнет AGI, это будет свидетельствовать о серьёзных сбоях в развитии. При этом Брокман уточнил, что термин AGI до сих пор остаётся расплывчатым: под ним подразумеваются системы, способные выполнять экономически значимую работу на уровне человека.
Он также отметил, что его взгляд на AGI за последние годы изменился. Ранее он рассматривал его как фиксированную цель, но теперь воспринимает скорее как постепенный и непрерывный процесс. По его словам, момент, когда ИИ сможет полноценно конкурировать с человеком в профессиональной деятельности, будет важной вехой, но не финальной точкой.
Брокман связал движение к AGI с развитием так называемых «мировых моделей» — ИИ-систем, формирующих внутреннее представление о физическом мире. Он упомянул модель Sora 2 как пример такого подхода: она демонстрирует более глубокое понимание физики, движения и причинно-следственных связей, что критично для создания ИИ, способного видеть, воспринимать и взаимодействовать с окружающей средой.
В то же время он подчеркнул, что одним из ключевых ограничений остаются вычислительные ресурсы. Брокман признал, что внутри OpenAI остро ощущается нехватка GPU, а распределение доступных мощностей между проектами сопровождается «болью и страданиями». Он назвал это одним из основных узких мест, тормозящих прогресс и масштабирование новых моделей, необходимых для достижения AGI.
Он также отметил, что его взгляд на AGI за последние годы изменился. Ранее он рассматривал его как фиксированную цель, но теперь воспринимает скорее как постепенный и непрерывный процесс. По его словам, момент, когда ИИ сможет полноценно конкурировать с человеком в профессиональной деятельности, будет важной вехой, но не финальной точкой.
Брокман связал движение к AGI с развитием так называемых «мировых моделей» — ИИ-систем, формирующих внутреннее представление о физическом мире. Он упомянул модель Sora 2 как пример такого подхода: она демонстрирует более глубокое понимание физики, движения и причинно-следственных связей, что критично для создания ИИ, способного видеть, воспринимать и взаимодействовать с окружающей средой.
В то же время он подчеркнул, что одним из ключевых ограничений остаются вычислительные ресурсы. Брокман признал, что внутри OpenAI остро ощущается нехватка GPU, а распределение доступных мощностей между проектами сопровождается «болью и страданиями». Он назвал это одним из основных узких мест, тормозящих прогресс и масштабирование новых моделей, необходимых для достижения AGI.
