Sam Altman, CEO OpenAI, opublikował w czerwcu 2025 roku wpis na swoim blogu zatytułowany “The Gentle Singularity”, w którym przedstawia śmiałą wizję przyszłości sztucznej inteligencji. Według niego ChatGPT już dziś przewyższa możliwości każdego człowieka, który kiedykolwiek żył, a ludzkość znajduje się tuż przed zbudowaniem superinteligencji.
AGI w zasięgu ręki? OpenAI stawia śmiałe prognozy
“Jesteśmy już poza horyzontem zdarzeń; start nastąpił” – pisze Altman, sugerując, że proces prowadzący do Sztucznej Ogólnej Inteligencji (AGI) jest nieodwracalny. W wywiadzie dla Bloomberga stwierdził, że AGI prawdopodobnie zostanie opracowane podczas kadencji Donalda Trumpa, czyli do stycznia 2029 roku.
OpenAI definiuje AGI jako systemy, które są generalnie inteligentniejsze od ludzi. Altman twierdzi, że firma wie już, jak zbudować taką technologię, a w 2025 roku mogą pojawić się pierwsze agenty AI, które “dołączą do siły roboczej” i znacząco zmienią wydajność firm.
Model o3 – przełom czy marketingowe sztuczki?
Podstawą tych optymistycznych prognoz są wyniki najnowszego modelu OpenAI – o3, który osiągnął 87,5% w teście ARC-AGI, uważanym za jeden z najważniejszych benchmarków w kierunku AGI. Test ten mierzy zdolność AI do rozwiązywania nowych, nieznanych problemów bez polegania na danych treningowych.
Dla porównania, poprzednie modele OpenAI osiągały zaledwie 5% na tym teście, podczas gdy człowiek średnio rozwiązuje 85% zadań. To skok z 5% do 87,5% w ciągu zaledwie kilku miesięcy – postęp, który zaskoczył nawet ekspertów AI.
Koszt inteligencji
Jednak sukces modelu o3 przychodzi z astronomiczną ceną. Rozwiązanie jednego zadania kosztuje około 3460 dolarów, a łączne koszty obliczeń dla wysokowydajnej wersji wyniosły około 346 000 dolarów. Dla porównania, człowiek rozwiązuje podobne zadania za około 17 dolarów.
Wątpliwości ekspertów
Nie wszyscy eksperci podzielają entuzjazm Altmana. François Chollet, twórca testu ARC-AGI, opublikował już nową wersję benchmarku – ARC-AGI-2, na którym nawet najlepsze modele OpenAI osiągają zaledwie 3-4%, podczas gdy ludzie nadal rozwiązują 60% zadań.
Gary Marcus otwarcie krytykuje OpenAI za “oszukiwanie” w sposobie trenowania modelu o3 na danych z testu ARC-AGI. Inni badacze wskazują, że model był dostrojony specjalnie do tego benchmarku, co podważa wiarygodność wyników.
Wizja “łagodnej osobliwości”
Altman przedstawia wizję przyszłości, w której postęp AI będzie stopniowy i możliwy do zaadaptowania przez społeczeństwo. “Z perspektywy relatywistycznej osobliwość dzieje się kawałek po kawałku, a połączenie następuje powoli” – wyjaśnia.
Według jego prognoz, do 2030 roku inteligencja i energia staną się “zbyt tanie, by je mierzyć”. Może to prowadzić do:
- Przyspieszenia odkryć naukowych w niespotykanym tempie
- Automatyzacji całych łańcuchów dostaw przez roboty humanoidalne
- Rozwoju technologii, które dziś wydają się science fiction
Koszty środowiskowe AI
Dane przedstawione przez Altmana pokazują skalę zużycia zasobów przez AI. Każde zapytanie do ChatGPT zużywa 0,34 watogodziny energii (tyle, ile piekarnik w ciągu sekundy) i 0,000085 galona wody (około 1/15 łyżeczki) na chłodzenie serwerów.
Reakcje branży
Prognozy OpenAI wywołały mieszane reakcje w branży technologicznej. Elon Musk i Dario Amodei z Anthropic również przewidują, że systemy AI mogą przewyższyć ludzi do 2026 roku.
Microsoft, główny inwestor OpenAI, już wcześniej twierdził, że GPT-4 wykazuje “iskry AGI”. Jednak krytycy wskazują na wcześniejsze problemy z zarządem OpenAI i nieprecyzyjne komunikowanie osiągnięć firmy.
Przyszłość pracy w erze AI
Altman nie ukrywa, że “całe klasy zawodów mogą zniknąć” wraz z rozwojem AI, ale argumentuje, że świat tak szybko się wzbogaci, iż będzie można rozważyć nowe polityki społeczne. “Historia pokazuje, że znajdziemy nowe rzeczy do robienia i nowe potrzeby” – dodaje.
W praktyce oznacza to, że zawody wymagające kreatywności i interakcji międzyludzkich mogą pozostać domeną człowieka, podczas gdy zadania analityczne i rutynowe coraz częściej będą wykonywane przez AI.
Czy to rzeczywiście przełom?
Osiągnięcia OpenAI są bez wątpienia imponujące, ale czy oznaczają rzeczywiste AGI? Eksperci są podzieleni. Z jednej strony skok wydajności modelu o3 jest spektakularny. Z drugiej strony – koszt obliczeń i ograniczenia w nowych testach sugerują, że prawdziwa inteligencja ogólna może być nadal daleko.
Najnowsze badania pokazują, że nawet najbardziej zaawansowane modele AI mają fundamentalne ograniczenia w rozumowaniu abstrakcyjnym i adaptacji do nowych kontekstów – kluczowych cech ludzkiej inteligencji.
Czytaj też: Do przeglądarki Chrome wkroczy wkrótce “Tryb AI”. Co się zmieni?
Niezależnie od tego, czy AGI nadejdzie w 2025, czy dopiero za dekadę, jedno jest pewne: branża AI rozwija się w tempie, które jeszcze kilka lat temu wydawało się niemożliwe. Czas pokaże, czy optymizm Altmana jest uzasadniony, czy jedynie skuteczną strategią marketingową.