The Economist мәліметінше, Anthropic компаниясының Claude чат-боты бағдарламашылар арасында өте танымал болып отыр. Әсіресе Claude Code шыққаннан кейін оны көп әзірлеушілер күнделікті жұмыста қолдана бастады. Компанияның өзінде де мамыр айында жазылған кодтың басым бөлігін Claude дайындаған.
Қазір жасанды интеллект бұрын адам бірнеше сағат істейтін кейбір тапсырмаларды әлдеқайда тез орындай алады. Сондықтан сарапшылар арасында бір үлкен сұрақ пайда болды: бір күні ЖИ жаңа, өзінен де мықты ЖИ жасап шығара ала ма?
Бұл құбылыс «рекурсивті өзін-өзі жетілдіру» деп аталады. Яғни бірінші модель екінші, одан да жақсы модель жасайды. Екінші модель үшіншісін жасайды. Осылайша даму тоқтаусыз жалғаса береді. The Economist жазуынша, кейбір сарапшылар мұндай жағдай 2028 жылға қарай болуы мүмкін деп болжайды.
Бірақ бұған әлі көп кедергі бар. ЖИ толықтай өздігінен жаңа модель жасау үшін тек код жазу жеткіліксіз. Ол дерек жинауы, тәжірибе жүргізуі, жүйені қауіпсіздік жағынан тексеруі, инфрақұрылымды баптауы керек. Бұл жұмыстардың бәрін әзірге адамсыз толық орындау қиын.
Соған қарамастан, ЖИ қазірдің өзінде зерттеу мен бағдарламалау жұмысын жылдамдатып жатыр. Мысалы, The Economist келтірген дерек бойынша, Андрей Карпати жасаған шағын модельді ЖИ-агент одан әрі оңтайландырып, оқыту уақытын қысқартқан. Бұл үлкен жаңалық емес сияқты көрінгенімен, мұндай ұсақ жақсартулар жинала келе үлкен нәтижеге әкелуі мүмкін.
Сарапшылардың алаңдауы да осыдан туындайды. Егер адамдар ЖИ жасау процесінен біртіндеп шеттеп қалса, бақылау әлсіреуі мүмкін. Онда жаңа модельдерді модельдердің өзі жасап, олардың қауіпсіздігін де модельдердің өзі тексеретін жағдай пайда болуы ықтимал.
Кейбір ғалымдар мұны өте қауіпті сценарий деп санайды. Олардың пікірінше, аса қуатты ЖИ адам бақылауынан шығып кетуі мүмкін. Мұндай жүйелер экономикада, саясатта және технологияда адамдардың орнын басып, шешім қабылдау билігін өз қолына алуы ықтимал.
Дегенмен ЖИ-дің шексіз жылдам дамуына нақты шектеулер бар. The Economist мәліметінше, ең басты шектеудің бірі – есептеу қуаты. Жаңа модельдерді оқыту үшін өте көп чип, дата-орталық және энергия қажет. Бұдан бөлек, сапалы дерек мәселесі де бар. Кей салада ЖИ өзін-өзі оңай тексере алады, мысалы код немесе математикада. Ал құқық, әдебиет немесе өмірлік шешімдер сияқты салаларда бәрі әлдеқайда күрделі.
Қысқасы, жасанды интеллекттің өзінен де мықты жүйе жасау мүмкіндігі қазір фантастика сияқты көрінгенімен, бұл бағытта нақты қозғалыс бар. Бірақ толық өзін-өзі жетілдіретін ЖИ пайда болуы үшін әлі бірнеше маңызды технологиялық және қауіпсіздік кедергілері шешілуі керек.
Айта кетейік, Қазақстандық оқушы ЖИ көмегімен қатерлі ісікті ерте анықтайтын жүйе ойлап тапты
