أدلى الرئيس التنفيذي لشركة NVIDIA، Jen-Hsun Huang، مؤخرًا ببيان رائع آخر علنًا، مدعيًا "لقد حققنا الذكاء العام الاصطناعي (AGI)." ومع ذلك، كشفت تعبيراته وأمثلته في المقابلات المختلفة أيضًا أنه لا تزال هناك فجوة كبيرة بين المرحلة الناشئة لقدرات الذكاء الاصطناعي و"الذكاء على المستوى البشري".
في 22 مارس، سُئل هوانغ في مقابلة مع مضيف البودكاست ليكس فريدمان عن الموعد الذي سيتم فيه تحقيق الذكاء الاصطناعي العام. وفقًا لتعريف فريدمان، يجب أن يكون الذكاء الاصطناعي العام "نظامًا يمكنه القيام بعملك، بما في ذلك إنشاء وتشغيل وتنمية شركة تكنولوجيا تزيد قيمتها عن مليار دولار من الصفر". وعندما طُلب منه إعطاء جدول زمني مدته 5 أو 10 أو حتى 20 عامًا، أجاب هوانغ دون تردد: "أعتقد أنه الآن". ومع ذلك، أضاف على الفور أن الطرف الآخر ذكر "مليار دولار أمريكي" لكنه لم يذكر "إلى متى يمكن أن يستمر ذلك". وهذا يعادل فهم الذكاء الاصطناعي العام باعتباره عتبة مرحلية للإنجاز التجاري، وليس "عقلا" مستقرا طويل الأمد يتمتع بقدرات معرفية أشبه بالبشر.
وأوضح هوانغ رينكسون في نفس المقابلة: "أعتقد أننا حققنا الذكاء الاصطناعي العام". واعتبر الطبقة الحالية من أنظمة عملاء الذكاء الاصطناعي ذات الآمال الكبيرة كأمثلة، معتقدًا أن هذه الأنظمة أظهرت إمكانات ريادة الأعمال القوية في إطلاق التطبيقات الاجتماعية وإجراء التجارب الإبداعية. وذكر أن المشاريع مفتوحة المصدر بما في ذلك OpenClaw (منصة وكيل الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر التي استحوذت عليها OpenAI) تولد موجة من "موجات ريادة الأعمال" باستخدام الوكلاء الرقميين لإنشاء مؤثرين افتراضيين ومجتمعات رقمية آلية، وهو ما يبدو أنه يثبت أن الذكاء الاصطناعي العام "وصل".
ولكن مع التأكيد على هذه الموجة، اعترف هوانغ أيضًا بأن النجاح الحالي لهذه الأنظمة هو عرضي إلى حد كبير. وأشار إلى أن العديد من المشاريع "تهدأ بعد شهرين من إطلاق النار" وقال بصراحة أن "احتمال صنع NVIDIA واحدًا من بين 100000 من هذه العوامل هو صفر". يقر هذا البيان في الواقع بأن عملاء الذكاء الاصطناعي الحاليين ما زالوا بعيدين جدًا عن امتلاك القدرة الشاملة على بناء وتشغيل مؤسسات تكنولوجية واسعة النطاق بشكل منهجي لفترة طويلة. كما أنه يضعف حكمه الراديكالي السابق بأن "الذكاء الاصطناعي العام قد تم تحقيقه".
البيان المحيط بـ "ما إذا كان قد تم تحقيق الذكاء الاصطناعي العام" قد تطرق أيضًا إلى الاختلافات القديمة في الصناعة. لقد كان مفهوم الذكاء الاصطناعي العام بحد ذاته منذ فترة طويلة "مسيسًا" و"محرفًا" إلى حد كبير. في شروط العقد بين شركات مثل OpenAI وMicrosoft وشركائهم، غالبًا ما يرتبط "تحقيق الذكاء الاصطناعي العام" بشكل مباشر بمبالغ ضخمة من المال والتوجه الاستراتيجي. ولذلك، فإن أي بيان يدعي أن "الذكاء الاصطناعي العام قد تم إنجازه" يمكن أن يثير الجدل بسهولة. ظل قادة التكنولوجيا والباحثون يناقشون منذ سنوات ما إذا كانت أنظمة النماذج الحالية واسعة النطاق تجسد "الذكاء العام الحقيقي" أم أنها مجرد أجزاء محاكاة عالية من الذكاء البشري.
تجدر الإشارة إلى أنه قبل ثلاثة أيام فقط من إصدار مقابلة فريدمان في 19 مارس، ركز Huang Jen-Hsun بشكل مختلف تمامًا على التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي عندما كان ضيفًا على All-In Podcast خلال مؤتمر NVIDIA GTC (مؤتمر تكنولوجيا GPU). في تلك المحادثة، لم يركز على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي العام قد تم تحقيقه، بل ركز بدلاً من ذلك على ما إذا كان المهندسون البشريون يستفيدون بشكل كامل من أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية، بل وحذر بعبارات قوية من أنه سيصاب بصدمة عميقة إذا لم ينفق المهندسون الذين يتقاضون أجوراً عالية ما يكفي من المال على الذكاء الاصطناعي.
وقال هوانغ: "إذا كان المهندس الذي يتقاضى راتبًا سنويًا قدره 500 ألف دولار أمريكي ولا يستهلك ما لا يقل عن 250 ألف دولار أمريكي من رموز الذكاء الاصطناعي سنويًا، فسأكون يقظًا للغاية". وأوضح أن "الرمز المميز" هو وحدة القياس الأساسية لمعالجة النماذج الكبيرة وتوليد اللغة، كما أنه انعكاس مباشر لتكاليف حوسبة الذكاء الاصطناعي وقدرات العمل. ومن وجهة نظره، فإن الاستخدام غير الكافي للرموز يعني أن المهندسين ليس لديهم القدرة على الاستفادة الكاملة من الذكاء الاصطناعي، وهو ما يعادل إهدار الإنتاجية المحتملة.
حتى أن هوانغ قارن هذا السلوك بمصممي الرقائق الذين يرفضون استخدام أدوات أتمتة التصميم الإلكتروني مثل CAD و"العودة إلى عصر الورقة والقلم" لرسم مخططات الدوائر. وكشف أن Nvidia تحاول حاليًا تخصيص حوالي 2 مليار دولار من ميزانية الرمز المميز للفريق الهندسي وتفكر في دمج الرموز المميزة مباشرةً في حزم تعويضات الموظفين. وتخيل أنه بالإضافة إلى الراتب الأساسي الذي يبلغ مئات الآلاف من الدولارات سنويا، سيحصل المهندس أيضا على "حصة رمزية" تبلغ قيمتها حوالي نصف الراتب الأساسي، حتى يتمكن من "تضخيم كفاءة عمله بمقدار 10 مرات" باستخدام عدد كبير من أدوات الذكاء الاصطناعي.
بالنظر إلى هذين الظهورين العلنيين بفارق عدة أيام، استخدم هوانغ جين هسون، من ناحية، لغة استفزازية للغاية للادعاء بأن الذكاء الاصطناعي العام "وصل" وحقق تعريفًا معينًا لـ "الذكاء العام" الموجه نحو إنجازات الأعمال؛ من ناحية أخرى، عند الحديث عن الإدارة الداخلية والممارسات الهندسية، أكد أن نظام الذكاء الاصطناعي الحالي لا يزال يعتمد بشكل كبير على المبادرة البشرية والاستخدام المكثف، وأن احتمالية النجاح في ممارسة ريادة الأعمال في العالم الحقيقي منخفضة للغاية. يعكس التوتر بين الملاحظات السابقة واللاحقة بالضبط التأرجح الدقيق بين "حدود الضجيج" و"القدرات الواقعية" لصناعة الذكاء الاصطناعي الحالية: فرغم التنافس على الموارد من خلال المبالغة في التوقعات، يتعين على المرء أن يعترف بأن التكنولوجيا لا تزال بعيدة عن الوصول إلى "الذكاء على المستوى البشري" المثالي في العديد من الأبعاد الرئيسية.