Musk: AI er klogere end mennesker allerede i 2025
Elon Musk forudser, at kunstig intelligens vil være klogere end mennesker inden udgangen af 2025.
Se også: Elon Musk sagsøger OpenAI – opgiver oprindelig mission for profit
Udviklingen inden for AI går hurtigere end nogen anden teknologi
I et interview på X siger han, at AI-sektoren boomer, og at “verdens klogeste mennesker” er på vej ind i AI. Det er det område, hvor udviklingen går hurtigere end nogen anden teknologi, mener Elon Musk.
Der er dog forhindringer på vejen i form af mangel på træningsdata, mangel på grafikchips og det abnormt høje energiforbrug fra datacentre, der driver de datatunge og energikrævende algoritmer. Det kan forsinke udviklingen af AI-teknologi, der er klogere end os.
“Mit gæt er, at vi vil have AI, der er klogere end noget menneske, sandsynligvis omkring slutningen af næste år,” oplyste Elon Musk under et live-interview med Norges Banks direktør Nicolai Tangen på X tidligere på ugen. Det foregik som en episode af Nicolai Tangens podcast “In Good Company”.
Tesla-direktøren tilføjer, at den “samlede mængde af sentient computing” – et begreb, der henviser til AI, der tænker og handler uafhængigt – vil overstige hele menneskeheden om fem år.
Elon Musks tidslinje for, hvornår AI vil overgå den menneskelige hjernekapacitet, er blevet kortere med tiden. I marts skrev han på X, at AI vil være klogere end “alle mennesker tilsammen” i 2029. Nu siger han, at AI kan overgå det menneskelige intellekt allerede i 2025.
Det sker, fordi der lige nu er så meget fart på udviklingen, så AI-industrien lige nu tiltrækker nogle af “verdens klogeste mennesker” såsom alverdens forskere og kapaciteter, der nu fokuserer på AI.
Se også: Vi frygter, at AI er ude efter vores job – mange ledere kan lide idéen
Udfordringer kan give forsinkelser
Elon Musk mener, at hardwarebegrænsninger kan komme i vejen for hurtige AI-fremskridt. Sidste år blev udviklingen holdt tilbage på grund af mangel på computerchips, der var nødvendige for at drive træningen såvel som afviklingen af algoritmerne.
Elon Musk forsøger inden maj at få fat i cirka 20.000 grafikchips i form af Nvidias meget eftertragtede AI-chips til hans AI-sekskab xAI. Til udviklingen af selskabets mest avancerede AI-model, Grok 3, anslår Elon Musk, at der er behov for 100.000 grafikchips til yderligere træning. Dem forudser han store udfordringer med at skaffe.
Der er også andre forhindringer i år. Her peger Elon Musk på udfordringen med at skaffe strøm nok til at kunne drive de energikrævende AI-systemer. Desuden mener han, at der simpelthen mangler data og informationer, som er gode nok til at træne AI og sprogmodeller.
Det er de udfordringer, som Elon Musk selv forventer at møde under udviklingen af Grok. Det er en AI-chatbot udviklet af hans startup xAI. Elon Musk siger, at den nuværende “begrænsende faktor” for at gøre xAIs Grok AI-model endnu mere kraftfuld er de enorme mængder computerdata, der er nødvendige for at træne den. Der er simpelthen ikke data nok – selv hvis man medtager alle de bøger, som menneskeheden nogensinde har skabt.
Lykkes det ikke at skaffe data nok, bliver det tilsyneladende svært at træne AI-sprogmodeller.
Se også: Din næste jobsamtale kan blive med en AI
Video og kunstige data til hjælp
Elon Musk peger på syntetiske data og ægte video som en mulig alternativ kilde til træningsdata. Det er ikke kun Elon Musk, der har udfordringer med mangel på data. Det gælder også OpenAI.
Her diskuterer man, om det er muligt at fodre sin kommende GPT-5-sprogmodel med transskriptioner fra YouTube-videoer for at undgå en potentiel mangel på informationer.
Selv Google ser ud til at have udfordringer. I februar indgik søgegiganten en aftale til 60 millioner dollar om året med det sociale medie Reddit for at træne sine AI-modeller på mediets mange offentligt tilgængelige brugerindlæg. Det har dog vakt bekymringer hos brugere og kritikere.
Se også: Hvad er kunstig intelligens? Sådan ser fremtiden med AI ud
Professor: Stadig lang vej igen
På trods af udfordringerne er Elon Musk overbevist om, at AI udvikler sig så hurtigt, at vi som mennesker altså bliver overhalet inden for de næste par år. Det er dog ikke alle eksperter, der er enige.
Daphne Koller, der er direktør hos Insitro og tidligere professor i datalogi ved Stanford University, mener, at der stadig er lang vej igen. Hun siger, at AI simpelthen mangler evnen til at indsamle data fra vores fysiske verden. Evnen til at erfare den fysiske verden er ifølge hende netop det, der gør, at mennesker er så gode til at lære ting. Så længe AI ikke kan ”opleve” den fysiske verden og gøre sig erfaringer der, vil algoritmernes forståelse af verden og deres intelligens være udfordret.
