AI die net zo slim is als mensen, komt toch niet over een paar weken – verwachtingen moeten zelfs flink bijgesteld, aldus Sam Altman

CEO Sam Altman van OpenAI, het bedrijf achter AI-bot ChatGPT, voelde zich maandag geroepen om de AI-hype een beetje te temperen. Altman tikte een waarin stond dat de “Twitter-hype op hol is geslagen” en dat we in februari maand geen AGI te hoeven verwachten. AGI staat voor artificial general intelligence, een vorm van kunstmatige intelligentie die zou kunnen wedijveren met mensen.

Zo ver is het nog niet, aldus Altman. Hij zou graag zien dat we onze verwachtingen fors bijstellen. De opmerkingen van Altman zijn op zijn minst bijzonder te noemen.



De man die bekend staat als het boegbeeld van de AI-sector gaf begin deze maand immers nog aan, dat hij er zeker van is dat AI-experts weten hoe ze een AGI-model moeten bouwen. Dit schreef hij in van 6 januari. AGI, of Artificial General Intelligence, wordt regelmatig aangehaald als het ultieme doel van de ontwikkeling van kunstmatige intelligentie.

Op dat punt zou de kunstmatige intelligentie namelijk op een menselijk niveau moeten kunnen nadenken en belangrijker nog, kunnen handelen. Hierdoor zou AI inzetbaar zijn om taken van mensen autonoom over te nemen. De eerste voorbeelden van deze ontwikkeling zouden we in 2025 al van OpenAI moeten kunnen verwachten.

We weten nu in ieder geval zeker dat dit niet deze maand en ook niet volgende maand gaat gebeuren. Geen AGI en zeker geen superintelligentie Dit punt onderstreept onderzoeker Noam Brown van OpenAI, die zich bezighoudt met de redeneercapaciteiten van kunstmatige intelligentie. afgelopen vrijdag schreef hij op X dat de AI-hype uit de hand loopt op basis van vage claims.

Vervolgens reageerde hij op een reactie waarin hij bevestigde dat OpenAI nog geen superintelligentie bereikt had. Toch laat Brown in het midden of AGI haalbaar is dit jaar. Hij haalt superintelligentie aan, wat doorgaans gezien wordt als de volgende stap na AGI.

Tegelijk schrijft Brown dat er binnen OpenAI geen grote veranderingen zijn geweest sinds de introductie van het o3-model. De ontwikkeling en het schalen van het model gebeurt op dezelfde manier als tussen o1 en o3 gebeurde. Eind vorig jaar gaf een aantal AI-makers aan dat de ontwikkelingen op het gebied van artificial intelligence als het ware tegen een muur botsen.

Tot dusver werd aangenomen dat het verhogen van de hoeveelheid trainingsdata en rekenkracht zou leiden tot beter presterende AI-modellen. Nu dat niet meer het geval lijkt te zijn, wijken AI-bedrijven uit naar andere oplossingen zoals het langer laten nadenken van modellen voordat ze tot een beter antwoord komen. Dat brengt weer andere nadelen met zich mee, want het kost niet alleen meer energie om deze manier van werken aan te houden, het is ook veel duurder.

Vooral dat eerste is een probleem, omdat AI-bedrijven er in toenemende mate tegenaan lopen dat er simpelweg niet voldoende energie is om aan de vraag te voldoen. LEES OOK:.