Ob es nun theoretisiert oder möglicherweise, vielleicht sogar verwirklicht wird, Künstliche allgemeine Intelligenz oder AGI , wurde ein häufiges Gesprächsthema in einer Welt, in der Menschen heute routinemäßig mit Maschinen sprechen. Der Begriff AGI weist jedoch ein inhärentes Problem auf, das in der Wahrnehmung verwurzelt ist. Wenn man einem System zunächst „Intelligenz“ zuweist, wird es sofort anthropomorphisiert, was den Eindruck verstärkt, dass es den Anschein eines menschlichen Geistes gibt, der hinter den Kulissen agiert. Diese Vorstellung von einem Geist vertieft die Wahrnehmung, dass es eine einzelne Entität gibt, die all dieses menschliche Denken manipuliert.
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Diese problematische Wahrnehmung wird durch die Tatsache verschärft, dass große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Bard, Claude und andere den Turing-Test lächerlich machen. Sie scheinen in der Tat sehr menschlich zu sein, und es ist nicht verwunderlich, dass sich Menschen als Therapeuten, Freunde usw. an LLMs gewandt haben Liebhaber (manchmal mit katastrophale Ergebnisse ). Kommt die Menschlichkeit ihrer Vorhersagefähigkeiten einer Art allgemeiner Intelligenz gleich?
Einigen Schätzungen zufolge wurden die kritischen Aspekte der AGI bereits durch die oben genannten LLMs erreicht. Ein aktueller Artikel in Noema von Blaise Agüera Y Arcas (Vizepräsident und Fellow bei Google Research) und Peter Norvig (Informatiker am Stanford Institute for Human-Centered A.I.) argumentieren, dass „die heutigen Grenzmodelle selbst bei neuartigen Aufgaben, für die sie nicht trainiert wurden, kompetent funktionieren und diese überschreiten.“ eine Schwelle, die frühere Generationen von K.I. und überwachte Deep-Learning-Systeme haben es nie geschafft. In Jahrzehnten werden sie als die ersten echten Beispiele für AGI gelten.“
Für andere, einschließlich OpenAI , AGI liegt immer noch vor uns. „Wir glauben, dass unsere Forschung letztendlich zur künstlichen allgemeinen Intelligenz führen wird“ verkündet ihre Forschungsseite , „ein System, das Probleme auf menschlicher Ebene lösen kann.“
Unabhängig davon, ob es bereits aufkommende Formen von AGI gibt oder sie noch einige Jahre entfernt sind, ist es wahrscheinlich, dass Unternehmen, die versuchen, diese leistungsstarken Technologien zu nutzen, eine Miniaturversion von AGI entwickeln. Unternehmen benötigen Technologie-Ökosysteme, die menschliche Intelligenz mit der kognitiven Flexibilität nachahmen können, um immer komplexere Probleme zu lösen. Dieses Ökosystem muss mithilfe bestehender Software orchestrieren, Routineaufgaben verstehen, riesige Datenmengen kontextualisieren, neue Fähigkeiten erlernen und in einem breiten Spektrum von Bereichen arbeiten. LLMs allein können nur einen Bruchteil dieser Arbeit leisten – sie scheinen am nützlichsten als Teil einer Konversationsschnittstelle zu sein, die es Menschen ermöglicht, mit Technologie-Ökosystemen zu kommunizieren. Es gibt derzeit Strategien, die von führenden Unternehmen genutzt werden, um in diese Richtung zu gehen, hin zu etwas, das wir organisatorische AGI nennen könnten.
Organisatorische AGI? (Augenverdrehen)
Es gibt berechtigte Gründe, sich vor einem weiteren unaufgeforderten Leckerbissen im Bereich der KI in Acht zu nehmen. Begriffe Matschhaufen. Unabhängig davon, wie wir das letztendliche Ergebnis dieser Aktivitäten nennen, gibt es derzeit Organisationen, die LLMs als Schnittstellenschicht verwenden. Sie schaffen Ökosysteme, in denen Benutzer über Kanäle wie Rich Web Chat (RCW) mit Software kommunizieren können und so die Machenschaften hinter den Kulissen verschleiern. Das ist eine schwierige Arbeit, die sich jedoch enorm auszahlt: Anstatt ständig zwischen Apps hin- und herzuwechseln, um etwas auf dem Computer zu erledigen, können Kunden und Mitarbeiter die Technologie bitten, Aufgaben für sie auszuführen. Es gibt den unmittelbaren und greifbaren Vorteil, wenn Menschen mühsame Aufgaben aus ihrem Leben eliminieren. Hinzu kommt der langfristige Vorteil eines aufkeimenden Ökosystems, in dem Mitarbeiter und Kunden mit digitalen Teamkollegen interagieren, die Automatisierungen durchführen und dabei alle Arten von Daten im gesamten Unternehmen nutzen können. Dabei handelt es sich um ein Ökosystem, das die Form eines digitalen Zwillings annimmt.
McKinsey beschreibt einen digitalen Zwilling als ' eine virtuelle Nachbildung eines physischen Objekts, „Eine Person oder ein Prozess, mit dem ihr Verhalten simuliert werden kann, um besser zu verstehen, wie es im wirklichen Leben funktioniert.“ Sie gehen näher darauf ein, dass ein digitaler Zwilling innerhalb eines Ökosystems, das dem ähnelt, was ich beschrieben habe, zu einem Unternehmensmetaversum werden kann, „einer digitalen und oft immersiven Umgebung, die jeden Aspekt einer Organisation repliziert und verbindet, um Simulationen, Szenarioplanung und Entscheidungsfindung zu optimieren.“ ”
In Bezug auf das, was ich zuvor über die Anthropomorphisierung von Technologie gesagt habe, sind die digitalen Teamkollegen innerhalb eines solchen Ökosystems eine Abstraktion, aber ich betrachte sie als intelligente digitale Arbeiter oder IDWs. IDWs sind analog zu einer Sammlung von Fähigkeiten. Diese Fähigkeiten stammen aus gemeinsam genutzten Bibliotheken und können auf vielfältige Weise angepasst und wiederverwendet werden. Skills sind in der Lage, alle im Unternehmen angehäuften Informationen zu nutzen, wobei LLMs unstrukturierte Daten wie E-Mails und aufgezeichnete Anrufe auswerten.
Diese Daten werden dank der Diagrammtechnologie, die in der Lage ist, Indizes von Fähigkeiten, Systemen und Datenquellen zu erstellen, aussagekräftiger. Graph geht über die bloße Auflistung hinaus und berücksichtigt, wie diese Elemente zueinander in Beziehung stehen und miteinander interagieren. Eine der Kernstärken der Graphentechnologie ist ihre Fähigkeit, Zusammenhänge darzustellen und zu analysieren. Für ein Netzwerk von IDWs ist das Verständnis, wie verschiedene Komponenten miteinander verknüpft sind, für eine effiziente Orchestrierung und einen effizienten Datenfluss von entscheidender Bedeutung.
Generative Tools wie LLMs und Graphtechnologie können zusammenarbeiten, um den Weg in Richtung digitaler Zwillinge oder organisatorischer AGI voranzutreiben. Zwillinge können alle Aspekte des Unternehmens umfassen, einschließlich Ereignisse, Daten, Vermögenswerte, Standorte, Personal und Kunden. Digitale Zwillinge werden zunächst wahrscheinlich eine geringe Wiedergabetreue aufweisen und einen eingeschränkten Blick auf das Unternehmen bieten. Je mehr Interaktionen und Prozesse innerhalb der Organisation stattfinden, desto höher wird jedoch die Genauigkeit des digitalen Zwillings. Das Technologie-Ökosystem einer Organisation versteht nicht nur den aktuellen Zustand der Organisation. Es kann sich auch selbstständig an neue Herausforderungen anpassen und darauf reagieren.
In diesem Sinne repräsentiert jeder Teil einer Organisation ein intelligentes Bewusstsein, das sich um gemeinsame Ziele dreht. In meinen Augen spiegelt es das Nervensystem eines Kopffüßers wider. Wie Peter Godfrey-Smith in seinem Buch schreibt: Andere Köpfe (2016, Farrar, Straus und Giroux) „Bei einem Oktopus befinden sich die meisten Neuronen in den Armen selbst – insgesamt fast doppelt so viele wie im Zentralhirn. Die Arme verfügen über eigene Sensoren und Controller. Sie haben nicht nur den Tastsinn, sondern auch die Fähigkeit, Chemikalien wahrzunehmen – zu riechen oder zu schmecken. Jeder Saugnapf am Arm eines Oktopus verfügt möglicherweise über 10.000 Neuronen, die für den Geschmacks- und Tastsinn zuständig sind. Selbst ein operativ entfernter Arm kann verschiedene Grundbewegungen ausführen, wie zum Beispiel Greifen und Greifen.“
Klingt das chaotisch?
Eine Welt voller selbstbewusster Marken wäre ziemlich hektisch. Laut Gartner wird die generative KI bis 2025 wird in 90 Prozent der Unternehmen weltweit ein Workforce-Partner sein . Dies bedeutet jedoch nicht, dass alle diese Unternehmen auf organisatorische AGI umsteigen werden. Generative KI und insbesondere LLMs können die Automatisierungsanforderungen eines Unternehmens allein nicht erfüllen. Der gesamten Belegschaft Zugriff auf GPTs oder Copilot zu gewähren, wird in puncto Effizienz keinen großen Unterschied machen. Es mag den Leuten helfen, schneller bessere E-Mails zu schreiben, aber es erfordert viel Arbeit, LLMs zu zuverlässigen Ressourcen für Benutzeranfragen zu machen.
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Ihre Halluzinationen sind gut dokumentiert und es ist eine Herkulesaufgabe, ihnen beizubringen, vertrauenswürdige Informationen bereitzustellen. Jeff McMillan , Chief Analytics und Data Officer bei Morgan Stanley (MS) , erzählte mir Sein Team brauchte neun Monate, um GPT-4 zu trainieren auf mehr als 100.000 internen Dokumenten. Diese Arbeit begann vor dem Start von ChatGPT und Morgan Stanley hatte den Vorteil, direkt mit Leuten bei OpenAI zusammenzuarbeiten. Sie konnten einen persönlichen Assistenten erstellen, mit dem die Berater der Investmentbank chatten und so einen großen Teil ihres kollektiven Wissens nutzen können. „Jetzt geht es darum, es mit jedem System zu verkabeln“, sagte er im Hinblick auf die Schaffung der Ökosysteme, die für organisatorische KI erforderlich sind. „Ich weiß nicht, ob das fünf Jahre, drei Jahre oder 20 Jahre sind, aber ich bin zuversichtlich, dass das der Fall sein wird.“
Unternehmen wie Morgan Stanley, die bereits den Grundstein für sogenannte Organisations-AGI legen, haben einen enormen Vorteil gegenüber Wettbewerbern, die immer noch versuchen, zu entscheiden, wie sie LLMs und angrenzende Technologien in ihre Abläufe integrieren können. Anstelle einer Welt voller selbstbewusster Organisationen wird es also wahrscheinlich in jeder Branche ein paar Marktführer geben.
Dies bezieht sich auf die umfassendere AGI in dem Sinne, dass diese intelligenten Organisationen mit anderen intelligenten Organisationen interagieren müssen. Es ist schwer, sich genau vorzustellen, wie intensiv der Informationsaustausch zwischen diesen Eliteorganisationen sein wird, aber im Laufe der Zeit könnten diese Interaktionen eine Rolle bei der Entstehung von AGI oder Singularität, wie es auch genannt wird, spielen.
Ben Goertzel, der Gründer von SingularityNET und die Person, der oft der Erfinder des Begriffs zugeschrieben wird, ist ein überzeugendes Argument dafür, dass AGI dezentralisiert werden sollte , basierend auf Open-Source-Entwicklung sowie dezentralem Hosting und Mechanismen für die Verbindung von KI. Systeme, um voneinander zu lernen und voneinander zu lehren.
Im DeAGI-Manifest von SingularityNET heißt es: „Es besteht ein breiter Wunsch, dass AGI ethisch und für die gesamte Menschheit von Vorteil ist. Der einfachste Weg, dies zu erreichen, scheint darin zu bestehen, dass AGI im Kontext des Dienens und der Führung durch die gesamte Menschheit „aufwächst“ oder eine möglichst gute Annäherung darstellt.“
Es ist heikel, wenn sich AGI zum Teil aus den aggressiven Aktivitäten gewinnorientierter Unternehmen manifestiert. Wie Goertzel betonte: „Man stellt sich die Frage, wer diese potenziell gruseligen und konfigurierbaren menschenähnlichen Roboterassistenten besitzt und kontrolliert … und inwieweit ihre grundlegende Motivation darin besteht, Menschen zu helfen, anstatt ihnen Dinge zu verkaufen oder sie einer Gehirnwäsche zu unterziehen.“ Medienwerbeanordnung der Unternehmensregierung.“
tiefe Fragen, die man einem Hellseher stellen kann
Es gibt gute Argumente dafür, dass die Treue zum Profit das Versprechen, das diese Technologien für die Menschheit als Ganzes bieten, zunichte machen wird. Seltsamerweise geht das Skynet-Szenario in „Terminator“, in dem ein System sich seiner selbst bewusst wird, erkennt, dass die Menschheit eine ernsthafte Bedrohung darstellt, und alles Leben ausrottet, davon aus, dass das System, isoliert auf ein einzelnes Unternehmen, auf einen Überlebensinstinkt programmiert wurde. Man muss sagen, dass das Überleben um jeden Preis das Entscheidende ist, was darauf hindeutet, dass wir bei der Entwicklung dieser Systeme in Umgebungen, in denen Profit über alles andere steht, besonders vorsichtig sein sollten.
Vielleicht ist es am wichtigsten, diese Technologie in den Händen der Menschen zu belassen und die Idee voranzutreiben, dass die unzähligen Technologien, die mit der KI verbunden sind, nicht mehr funktionieren. sollten nur auf eine Weise verwendet werden, die der gesamten Menschheit zugute kommt, marginalisierte Gruppen nicht ausbeutet und keine synthetischen Vorurteile in großem Maßstab verbreitet.
Was auch immer es ist, es geht letztendlich um den Menschen
Als ich einige dieser Ideen zur organisatorischen AGI ansprach Jaron Lanier , Mitschöpfer der VR-Technologie, wie wir sie kennen, und Microsofts Octopus (Büro des Chief Technology Officer Prime Unifying Scientist), sagte er mir, mein Wortschatz sei unsinnig und mein Denken sei nicht mit seiner Wahrnehmung von Technologie vereinbar. Unabhängig davon hatten wir das Gefühl, dass wir uns über Kernaspekte dieser Technologien einig waren.
„Ich denke nicht an KI.“ als Schaffung neuer Einheiten. Ich betrachte es als eine Zusammenarbeit zwischen Menschen.“ sagte Lanier . „Nur so kann man darüber nachdenken, es sinnvoll zu nutzen … für mich ist das alles eine Form der Zusammenarbeit.“ Je früher wir das erkennen, desto eher können wir nützliche Systeme entwerfen … für mich gibt es nur Menschen.“
In diesem Sinne ist AGI ein weiteres Werkzeug, das weit unter dem Spektrum der Steine liegt, mit denen unsere Vorfahren Baumnüsse zertrümmerten. Es ist eine Manifestation unseres Einfallsreichtums und unserer Wünsche. Werden wir es nutzen, um jede Baumnuss auf der Erde zu zerschlagen, oder werden wir es nutzen, um Wege zu finden, genug Baumnüsse anzubauen, damit jeder sie genießen kann? Die Wege, die wir in diesen frühen Momenten eingeschlagen haben, sind von großer Bedeutung.
„Wir befinden uns im Anthropozän. Wir befinden uns in einer Zeit, in der unser Handeln alles in unserer biologischen Umgebung beeinflusst.“ Blaise Aguera – Y Arcas (Offizielles Musikvideo) erzählte mir . „Die Erde ist endlich und ohne die Art von Solidarität, bei der wir anfangen, das Ganze sozusagen als unseren Körper zu betrachten, sind wir irgendwie am Arsch.“
Josh Tyson ist Co-Autor von Zeitalter der unsichtbaren Maschinen , einem Buch über Konversations-KI, und Director of Creative Content bei OneReach.ai. Er ist Co-Moderator zweier Podcasts: Unsichtbare Maschinen Und N9K .
