Новости психофизиологии

Интервью Дарио Амодеи о приближении к AGI уже к 2027 году

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (бывший вице-президент OpenAI по исследованиям, основавший свой стартап) считает, что в течение ближайших трёх лет стоимость обучения фронтирных больших языковых моделей вырастет до 10 или даже 100 млрд $. Если учесть, что обучение GPT-4o стоило 100 млн $, а в настоящий момент обучаются модели стоимостью уже более миллиарда $, то виден экспоненциальный рост затрат на каждое следующее поколение генеративного ИИ. Вероятно, понадобятся сотни тысяч самых передовых видеокарт, а также небольшие (сначала) модульные ядерные реакторы, чтобы обеспечить электроэнергией их работу. Если проэкстраполировать тенденции на горизонт дальше трёх лет, то, вероятно, стоимость обучения возрастёт уже до триллионов $, причем инвесторов это вряд ли смутит. Если всё пойдёт в соответствие с этим планом, то уже к 2027 году на уровне "десяти-/стомиллиардных" моделей Амодеи ожидает градуального (не одномоментного) достижения примерного уровня AGI (он выражается осторожнее "уровня моделей, которые будут лучше большинства людей в большинстве задач"). Скорее всего, если проэкстраполировать его расчёты ещё дальше, то в процессе обучения "триллионных" моделей мы также градуально будем приближаться уже к ASI – вероятно, на горизонте около 10 лет. Если сделать скидку на излишний оптимизм и для реалистичности удвоить этот срок, то мы опять выходим на 2045 год как хорошую оценку времени наступления технологической сингулярности (хотя, конечно, в последнее время она начинает всё больше и больше казаться консервативной оценкой сверху).

🤔9❤3😁3⚡1🔥1🤨1👀1

www.tgoop.com/andrey_kiselnikov/939

1.13K viewsJul 8, 2024 at 00:12

Интервью Дарио Амодеи о приближении к AGI уже к 2027 году

Генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи (бывший вице-президент OpenAI по исследованиям, основавший свой стартап) считает, что в течение ближайших трёх лет стоимость обучения фронтирных больших языковых моделей вырастет до 10 или даже 100 млрд $. Если учесть, что обучение GPT-4o стоило 100 млн $, а в настоящий момент обучаются модели стоимостью уже более миллиарда $, то виден экспоненциальный рост затрат на каждое следующее поколение генеративного ИИ. Вероятно, понадобятся сотни тысяч самых передовых видеокарт, а также небольшие (сначала) модульные ядерные реакторы, чтобы обеспечить электроэнергией их работу. Если проэкстраполировать тенденции на горизонт дальше трёх лет, то, вероятно, стоимость обучения возрастёт уже до триллионов $, причем инвесторов это вряд ли смутит. Если всё пойдёт в соответствие с этим планом, то уже к 2027 году на уровне "десяти-/стомиллиардных" моделей Амодеи ожидает градуального (не одномоментного) достижения примерного уровня AGI (он выражается осторожнее "уровня моделей, которые будут лучше большинства людей в большинстве задач"). Скорее всего, если проэкстраполировать его расчёты ещё дальше, то в процессе обучения "триллионных" моделей мы также градуально будем приближаться уже к ASI – вероятно, на горизонте около 10 лет. Если сделать скидку на излишний оптимизм и для реалистичности удвоить этот срок, то мы опять выходим на 2045 год как хорошую оценку времени наступления технологической сингулярности (хотя, конечно, в последнее время она начинает всё больше и больше казаться консервативной оценкой сверху).

BY Новости психофизиологии