Alexander Embiricos, responsabile dello sviluppo prodotto per l’agente di codifica Codex di OpenAI, ha identificato la velocità di digitazione umana come un collo di bottiglia chiave per raggiungere l’intelligenza generale artificiale, o AGI. Domenica ha commentato il “Podcast di Lenny”.
Embiricos ha descritto la velocità di battitura umana, o la velocità multitasking durante la scrittura dei prompt, come “l’attuale fattore limitante sottovalutato” per AGI. L’AGI si riferisce all’intelligenza artificiale in grado di ragionare altrettanto bene o meglio degli esseri umani, un obiettivo perseguito dalle principali aziende di intelligenza artificiale.
“Puoi chiedere a un agente di controllare tutto il lavoro che stai svolgendo, ma se non hai l’agente che convalida anche il suo lavoro, allora sei ancora bloccato, ad esempio, puoi rivedere tutto quel codice?” Ha detto Embiricos.
Per superare questo problema, Embiricos ha chiesto di riprogettare i sistemi per alleviare gli esseri umani dalla scrittura di istruzioni e dalla convalida dell’output dell’intelligenza artificiale. Sosteneva che gli esseri umani non hanno la velocità necessaria per compiere rapidi progressi in questi compiti.
“Se riusciamo a ricostruire i sistemi in modo che l’agente sia utile per impostazione predefinita, inizieremo a sbloccare le mazze da hockey”, ha affermato. La crescita del bastone da hockey descrive un modello in cui il progresso rimane piatto prima di impennarsi improvvisamente verso l’alto.
Embiricos ha osservato che non esiste un unico percorso verso flussi di lavoro completamente automatizzati. Ogni caso d’uso richiederà un approccio su misura.
Ha previsto che a partire dal prossimo anno, i primi ad adottarlo sperimenteranno forti aumenti di produttività, descritti come guadagni da mazza da hockey. Negli anni successivi, le aziende più grandi raggiungeranno risultati simili.
L’AGI emergerà durante l’intervallo tra i picchi iniziali di produttività degli early adopter e il momento in cui i giganti della tecnologia automatizzeranno completamente i processi utilizzando agenti AI, ha affermato Embiricos.
“Quel gioco dell’hockey tornerà nei laboratori di intelligenza artificiale, ed è allora che saremo praticamente all’AGI”, ha detto. Questo ciclo di feedback di maggiore produttività nella ricerca sull’intelligenza artificiale guiderà la realizzazione dell’AGI.
