生產出像人一樣真正對話、推理和設計規劃的AI的步驟正在加快,專家預測,也許今年底AI就會達到通用人工智能水平(AGI)。這也使更多的人擔憂AI給人類帶來的災難。
不久前,Meta和OpenAI的高管都表示,希望做出像人類一樣能夠真正說話(對話)、推理和規劃計劃的生成式AI,而不是那種只擅長一次性的任務或能力有限的AI。原因是當AI具備推理和規劃或計劃的能力,才能稱為「通用人工智能」(Artificial general intelligence, AGI)。所謂AGI,就是具備與人類同等智慧、或超越人類的AI,能表現正常人類所具有的所有智能行為。
OpenAI和Meta都表示,不久後將推出 GPT-5和Llama 3模組,希望能達到AGI水平。Tesla的CEO馬斯克4月8日在X平台上表示,「我預測2025年底AI將比任何人類都聰明,且它們的能力可能會在未來5年內(2029年前)完全超過全人類。」
另外,X平台上一個名為傑克森(Jackson)的帳號發表了一份關於OpenAI預計在2027年發表有爭議的AI Q*(發音為Q-Star)的相關報告。該份報告稱,有許多間接的證據表明Q*可能在2027年被發表,那時候它已達到AGI的程度,且擁有相當於人類145的智商。
Q*的被曝光是在2023年。當時,網上傳出關於OpenAI前員工們給董事會的檢舉信,信中提到該公司的高層向整個社會和董事會隱瞞了他們正在進行會威脅到人類安全的AI Q*項目。
去年9月,被稱為「AI教父」的前Google高管、75歲的杰弗里·辛頓(Geoffrey Hinton)警告說,未來10年內,AI技術在某些方面將比人類聰明,這將給人類帶來毀滅性的災難。
他預計,AGI將在5年內出現,導致大量「殺手機械人」、假新聞和失業的出現。
辛頓發明的技術成了Chatgpt和Google Bard這類系統的基岩。
4月5日,全球最大人力資源服務公司之一的藝珂集團( Adecco Group)公布了一項對全球2,000家大公司的高管的訪問調查。結果顯示,有約41%的高管認為在未來5年內員工數量會減少,其主要原因就是AI取代真人。有專家甚至認為,AI可能會在未來幾年奪走人類80%的工作。
此外,一些從事文化藝術創作的人已經開始焦慮AI正在替代他們的智慧。最近,兩款新的音樂生成式AI Suno和Udio和文字生成影像AI Sora的相繼問世,讓這種擔憂變得更加真實。滾石雜誌的作家布萊恩·希亞特(Braian Hiatt)曾在上個月表示,Suno創作出來的歌曲讓他感到驚訝和不安,因為這完全是外星人的東西。
另外,比莉艾利甚(Billie Eilish)、妮琪·米娜(Nicki Minaj)等200多名著名的藝術家和音樂家不久前聯署了一封公開信,呼籲禁止音樂產業中的「掠奪性AI」搶走他們的飯碗和藝術創作動力。他們還呼籲禁止AI毫無節制的使用,或竊取藝術家的聲音和肖像,因為這侵犯了創作者的權利,也破壞了整個音樂的生態系統。
曾任職於OpenAI市場推廣的高階主管札克·卡斯(Zack Kass)今年1月曾大膽預言,若持續發展下去,「(AI)恐怕是人類最後一項技術發明,屆時它會代替人們的商業、文化、醫學、教育等職業和專業。」
日本的電腦工程師清原仁(Kiyohara jin)對大紀元表示,「AI的發展會使原本就競爭激烈的創作和工作市場變得更加激烈,這可能導致許多人類被淘汰或代替。這對於人類的發展來說是一件很可怕的事情。屆時會有很多人失業,且會衍生許多難以解決的問題。」
AI將加重全球能源負擔
AI的快速發展也在考驗著許多國家的電網系統承載能力,因為AI的發展離不開晶片、能源和資料儲存空間,加上現代科技特別依賴能源和網絡。然而。各國的電網系統卻容易因天災或黑客攻擊,出現大面積斷電的現象。
儘管馬斯克在採訪時認為,電力和晶片問題可能會在這一兩年內得到解決,而台積電等晶片生產大廠,也確實相繼在美國、日本、歐洲等地方進行擴廠,同時投下更多的資金和人力解決晶片荒,但生產越多晶片代表需要更多的能源。
當AI進行機器學習、演算和資料儲存時,它需要依靠龐大的電力支持,而目前發展的電動車也需要龐大的充電站支持。這些項目很可能會讓原本就脆弱且緊張的電力系統出現過度負載的狀況,甚至可能威脅到人們正常生活所需的電力。
阿姆斯特丹自由大學(Vrije Universiteit Amsterdam)的博士生亞歷克斯·德弗里斯(Alex de Vries)用電腦計算出AI領域到2027年時每年至少要消耗85至134 TWh(一兆瓦時)的電力,這個數字相當於荷蘭的年度能源需求,且佔比全球電力的0.5%,而國際能源總署也提供一份類似的預估。
先前有報告估計光是訓練ChatGPT的GPT-3這樣語言模型,估計就要花費1,300MWh(百萬瓦時)的電力,這大約相當130個美國家庭每年消耗的電力,或人們使用Netflix觀看162.5萬小時所需要消耗的電量。另外,有人估計訓練GPT-4進行學習可能花費51,772 MWh。
然而,這些統計數據還未把科技公司在維護伺服器、GPU、資料儲存和AI回答問題時所需花費的電力、水源等成本納入進去。有科學家發現,訓練GPT-3需要消耗70萬公升的乾淨水,回答20~50個簡單問題需要500毫升的乾淨水,OpenAI的CEO奧特曼(Sam Altman)表示,每天會有1億人讓ChatGPT回答問題。若是上億的ChatGPT用戶讓GPT-4回答問題,那消耗的水更是難以估計。
另外,OpenAI、Meta和Google等也相繼表示他們會推出更強大的AI模型,這也意味著這些AI需要消耗更多的能源、晶片和乾淨水,可能會衝擊人類賴以生存的電力和水源。
雖然微軟和OpenAI兩家公司,曾提出推動小型的核電廠給AI計算和資料儲存中心提供電力,同時還能將部份電力提供給普通家庭使用,但它們對於核電廠設置的位置及產生的核廢料儲放,並沒有給出明確的解決方案。@
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