Hassabis tõi AGI prognoosi lähemale: praegused AI-agendid on suure hüppe peaproov

Google DeepMindi juht Demis Hassabis nihutas üldise tehisintellekti ootust taas tänasele lähemale. Pärast Google I/O-d Axiosile antud intervjuus ütles ta, et AGI võib ilmuda 2030. aasta paiku, pluss-miinus aasta, ning 2029 näib juba reaalse võimalusena. Veel olulisem on teine rõhk: tema sõnul tuleks praeguseid AI-agente võtta treeninguna enne süsteeme, mis on märksa võimsamad.

Neuro.ee jaoks jätkab see jaanuarikuist Hassabise teemat: siis rääkis ta 5-10 aasta horisondist, nutiprillidest ja usaldusest Gemini vastu. Nüüd on fookus tuleviku kasutajaliideselt palju maisemal küsimusel: mis juhtub siis, kui agendid ei vasta enam lihtsalt küsimustele, vaid planeerivad ise tööd, kirjutavad koodi, käivitavad tegevusahelaid ja aitavad kiirendada uute mudelite arendust.

Miks prognoos karmimaks muutus

Hassabis ei seleta uut tooni äkilise taipamisega, vaid sellega, et tööstus näeb tema sõnul üha selgemalt õiget tehnilist rada. Google I/O-l ütles ta, et inimesed seisavad „singulaarsuse jalamil“, ning täpsustas Axiosile, et selline sõnastus peab sundima mitte ainult tehnoloogiasektorit, vaid ka majandusteadlasi, valitsusi ja ettevõtteid teemat tõsisemalt võtma.

Mõiste AGI on endiselt udune. Sam Altman on nimetanud seda halvasti defineerituks, Dario Amodei eelistab rääkida „võimsast AI-st“. Hassabisel on oma mõtteline test: kui mudelile anda teadmised ainult kuni 1901. aastani, kas see suudaks ise jõuda Einsteini 1905. aasta taseme avastusteni, sealhulgas erirelatiivsusteooriani. Tema hinnangul pole tänased süsteemid selleks selgelt valmis. Kuid ta ei pea seda vahet enam kaugeks.

Agendid kui proov enne AGI-d

Intervjuu kõige praktilisem osa ei puuduta filosoofiat, vaid agente. Hassabis ütleb, et praegune agentide aasta meenutab proovi: süsteemid hakkavad juba täitma mitmesammulisi ülesandeid, kirjutama koodi ja kokku panema väikseid tooteid kiiremini, kui inimene seda käsitsi teeks. Ta toob isikliku näite koodiagentidest, mis aitavad tal öösiti teha mänguprototüüpe, millele varem kulunuks kuid.

See on tähtis tavakasutajatele ja ettevõtetele. Kui agent eksib kirjas, arendusülesandes või finantstabelis, paistab see praegu kohaliku probleemina. Aga just sellised vead näitavad, kuhu on vaja ligipääsuõigusi, tegevuslogisid, inimese kinnitust ja selgeid vastutuspiire. Peaproovi ei vaja ainult mudelid, vaid ka organisatsioonid, mis püüavad aru saada, mida autonoomsetele süsteemidele anda.

Kus on peamine risk

Eraldi tõstab Hassabis esile süsteeme, mis aitavad parandada AI-d ennast. Laborite jaoks on see selge kiirendi: kiirem uurimistöö, kiiremad katsed, kiirem arhitektuuride ja vigade otsing. Aga kui mudel hakkab osalema järgmise põlvkonna mudelite loomises, kasvab ka vea, vale eesmärgi või nõrga kontrolli hind.

Seetõttu tasub tema prognoosi lugeda mitte maagilise kuupäeva lubadusena, vaid hoiatusena tempo kohta. 2026. aastal on agenttööriistad juba muutumas töökihiks brauseri, koodi, dokumentide ja ettevõttesüsteemide kohal. Kui AGI jõuab tõesti 2029-2030. aasta lähedale, ei ole järgmised 12-18 kuud tuleviku ootamine, vaid taristu proov: kes õpib agente nüüd turvaliselt kasutama, kohtub järgmise hüppega paremas seisus.