L'AGI rappresenta un futuro in cui i modelli AI possono condurre ricerche autonome, sollevando domande sul ruolo umano. Chen sottolinea che la crescita esponenziale dei modelli e l'innovazione tecnologica stanno rendendo questa realtà sempre più concreta. Tuttavia, ci sono sfide significative come la crisi di valutazione e la frontiera frastagliata delle capacità dell'IA.
Durante un’intervista recente, Chen ha spiegato che la tecnologia, sta rapidamente evolvendo verso un futuro in cui i modelli potranno condurre ricerche autonome e innovative, delegando le attività di ricerca stessa ad entità basate su silicio.
Chen ha illustrato questo concetto cucinando una zuppa, mentre parlava di come l’AGI rappresenti l’ultimo baluardo della civiltà umana. Se le AI possono quindi “auto-ricercarsi”, qual è il ruolo dell’umanità che si prefigge in questa nuova era?
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Per comprendere meglio, dobbiamo tornare al 2016, quando AlphaGo sconfisse Lee Sedol nel gioco del Go. Con una mossa specifica, quella che viene chiamata come “mossa 37”, tutto cambiò. Da quel momento tutti i giocatori compresero come l’IA stesse superando le capacità umane.
Chen osserva che quasi ogni campo sta sperimentando una sorta di “divinità” nell’intelligenza artificiale. I modelli AI possono svolgere compiti complessi e a lungo termine. Questo non è più un sogno fantascientifico, ma una realtà emergente. La chiave di questo progresso risiede nella curva di crescita esponenziale e nello scaling dei modelli, che continua a superare le aspettative.
Chen ha respinto con forza le affermazioni secondo cui il pre-training sia morto o che i modelli linguistici non possano raggiungere l’AGI. Sostiene che ogni volta che si è detto che una tecnologia aveva raggiunto il suo limite, OpenAI ha trovato nuove soluzioni tecniche per superarlo. Un esempio significativo è stato il progetto o1 di OpenAI, che ha introdotto un nuovo paradigma di ragionamento, cambiando radicalmente l’industria.
Chen prevede che in futuro i ricercatori top non saranno più quelli che scrivono ogni riga di codice, ma quelli che “sentono” la direzione giusta. Questo concetto è stato definito come il “Vibe Researcher“, dove gli umani propongono idee e i modelli AI le implementano.
Tuttavia, il cammino verso l’AGI non è privo di ostacoli. Chen ha identificato due principali problemi: la crisi di valutazione e la frontiera frastagliata delle capacità dell’IA. La prima riguarda la difficoltà di creare benchmark affidabili per valutare le prestazioni dei modelli AI. La seconda riguarda la capacità degli AI di applicare le conoscenze acquisiste in un contesto a un altro, una sfida che gli umani trovano naturale ma che è estremamente complessa per i modelli.
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Nonostante queste sfide, Chen rimane ottimista. Egli crede fermamente che l’IA continuerà a evolversi e superare questi ostacoli. Quando gli è stato chiesto cosa farà dopo l’AGI, Chen ha risposto scherzosamente che vorrebbe aprire una piccola trattoria. Questo riflette la sua convinzione che, in un futuro dove l’IA può condurre ricerche autonome, le esperienze umane diventeranno la risorsa più preziosa.
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Carolina Vivianti è consulente/Advisor autonomo in sicurezza informatica con esperienza nel settore tech e security. Ha lavorato come Security Advisor per Ford EU/Ford Motor Company e Vodafone e ha studi presso la Sapienza Università di Roma.
Aree di competenza:Cybersecurity, IT Risk Management, Security Advisory, Threat Analysis, Data Protection, Cloud Security, Compliance & Governance
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