Google mühəndisi: öz-özünü təkmilləşdirən AI hələ uzaqdır, avtomatlaşmanın irəliləşməsinə baxmayaraq

Google mühəndisi Heydən Belfild öz-özünü təkmilləşdirən AI hələ uzaq olduğunu, şirkət daxilində əhəmiyyətli avtomatlaşma artıq mövcud olduğuna baxmayaraq bildirir. Belfildən görə, Google DeepMind-nin AI tərəfindən AI araşdırmasına gətirilən ölçülə bilən sürətlənməni görmür.

Avtomatlaşma artır, amma insanlar hələ də daxildir

Belfildən görə, Google-da AI indi istehsal kodunun 75%-dən çoxunu yazır. Bununla belə, kod dəyişikliklərinin təxminən 88%-i hələ də insan nəzarəti və ya yoxlamasını tələb edir və hər dəyişiklik göndərməzdən əvvəl insan yoxlayır. Tamamilə AI-ə həvalə edilmiş kod dəyişikliklərinin payı 7,5%-dən 11,9%-ə qədər artdı və tapşırıq nə qədər çətin və vaxt aparıcı olarsa, AI onu müstəqil həll etmək ehtimalı bir o qədər az olur.

Argon agentinin 1 389 daxili işlərində insan müdaxiləsi olmadan uğur göstəricisi çətinlikdə artdıqca kəskin şəkildə düşdü. Belfildən görə, insanlar yaradıcı araşdırmaya, yeni eksperimentlərin dizaynına, təlim zamanı yaranan qeyri-sabitliklərin diaqnostikasına və uzunmüddətli planlaşdırma üçün hələ də vacibdir. DeepMind-in on iki baş araşdırmacının sorğusu bu nümunəyi təsdiqlədi: avtomatlaşma yaxşı müəyyən edilmiş, yoxlanılabilən tapşırıqlarda ən yüksəkdir və açıq elmi ideyaların generasiyasında ən aşağıdır.

74 realistik ML mühəndislik tapşırığını əhatə edən DeepMind-in daxili RE-Bench testində Argon onların təxminən yarısını həll edir. Bu, Gemini 3,7 Flash-in 27% nəticəsinə nisbətən böyük bir sıçrayışdır, lakin tam avtomatlaşma üçün lazım olacaq kamil nəticədən hələ də uzaqdır.

AI araşdırmasında ölçülə bilən sürətlənmə yoxdur

Tərəqqiyə sistematik nəzarət etmək üçün komanda 123 model və 92 testi əhatə edən ümumi qabiliyyət indeksi (GCI) yaratdı. Gemini modellərinin qabiliyyətləri ayda təxminən 0,1 GCI xalı ilə sabit temp ilə artır, sürətdə əhəmiyyətli dəyişiklik olmadan. Komanda Gemini 4-ün Argon-un trend xəttində bir qədər yuxarı olmasını daha çox hesablama resursu və təşkilati investisiya ilə izah edir, AI-nin gətirdiyi sürətlənmə ilə yox.

Komanda hal-hazırda AI ilə gətirilən araşdırma avtomatlaşmasının riskini aşağı qiymətləndirir, lakin gələcəkdə sürətlənmə əlamətlərinə nəzarət etmək üçün ölçə bilən infrastruktur yaradır.

Hər kəs razı deyil

Belfild-in nəticələri son araşdırmalarla üst-üstə düşür, lakin sahədə hər kəs razı deyil. 20-dan çox AI araşdırmacı, onlara Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio və OpenAI-ın Jakub Pachocki daxil olmaqla, az əvvəl elmi məqalədə mümkün «intellekt patlaması» barədə xəbərdar etdilər. Onların fikrincə, AI sistemləri bir neçə il ərzində bütün AI araşdırması və inkişafın avtomatlaşmasını bacara bilər və bu, adətən illərlə gedən tərəqqini yalnız bir neçə ayda sıxıb çıxaracaq.

Mənbələr: The Decoder