توقع سام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، في أحدث منشور له على المدونة أنه في عام 2025 ، سيظهر نظام وكيل قادر على القيام بعمل معرفي حقيقي. في عام 2026 ، قد تظهر أنظمة قادرة على الخروج برؤى جديدة. في عام 2027 ، قد تظهر الروبوتات القادرة على أداء المهام في العالم الحقيقي. من بعض النواحي المهمة للغاية ، من المرجح أن تكون عام 2030 مختلفة تماما عن أي فترة سابقة ، حيث سيكون الذكاء والطاقة غنيين بشكل لا يصدق ، مع وفرة من الذكاء والطاقة (والإدارة الجيدة) ، من الممكن نظريا أن يكون لديك أي شيء آخر. وفي الوقت نفسه، نواجه أيضا تحديات خطيرة. يجب معالجة الأمن على المستويين التقني والمجتمعي ، ولكن بالنظر إلى الآثار الاقتصادية ، فإن الوصول إلى الاستخبارات الفائقة على نطاق واسع أمر بالغ الأهمية أيضا. قد تكون أفضل طريقة للمضي قدما هي: 1. معالجة مشكلة المواءمة ، والتي يمكن أن تضمن بقوة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتصرف في الاتجاه الذي تريده المجموعة حقا على المدى الطويل ؛ 2. ركز على جعل الذكاء الخارق رخيصا ، ومتاحا على نطاق واسع ، ولا يركز بشكل مفرط على أي فرد أو شركة أو بلد.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
سام ألتمان يتوقع أن تكون الذكاء والطاقة وفيرة بشكل استثنائي في ثلاثينيات القرن الواحد والعشرين، وقد تصبح الذكاء الخارق رخيصة وشائعة.
توقع سام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، في أحدث منشور له على المدونة أنه في عام 2025 ، سيظهر نظام وكيل قادر على القيام بعمل معرفي حقيقي. في عام 2026 ، قد تظهر أنظمة قادرة على الخروج برؤى جديدة. في عام 2027 ، قد تظهر الروبوتات القادرة على أداء المهام في العالم الحقيقي. من بعض النواحي المهمة للغاية ، من المرجح أن تكون عام 2030 مختلفة تماما عن أي فترة سابقة ، حيث سيكون الذكاء والطاقة غنيين بشكل لا يصدق ، مع وفرة من الذكاء والطاقة (والإدارة الجيدة) ، من الممكن نظريا أن يكون لديك أي شيء آخر. وفي الوقت نفسه، نواجه أيضا تحديات خطيرة. يجب معالجة الأمن على المستويين التقني والمجتمعي ، ولكن بالنظر إلى الآثار الاقتصادية ، فإن الوصول إلى الاستخبارات الفائقة على نطاق واسع أمر بالغ الأهمية أيضا. قد تكون أفضل طريقة للمضي قدما هي: 1. معالجة مشكلة المواءمة ، والتي يمكن أن تضمن بقوة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتصرف في الاتجاه الذي تريده المجموعة حقا على المدى الطويل ؛ 2. ركز على جعل الذكاء الخارق رخيصا ، ومتاحا على نطاق واسع ، ولا يركز بشكل مفرط على أي فرد أو شركة أو بلد.