В последнее десятилетие идея разработки Искусственного Общего Интеллекта (Artificial General Intelligence, AGI) приобрела значительную популярность в научном сообществе и среди широкой общественности. Прогресс в области машинного обучения и технологий больших данных позволил существенно повысить эффективность существующих алгоритмов, что привело к надежде на скорое достижение AGI — искусственного интеллекта, способного решать любые задачи на уровне или лучше человека.
Однако рынки капиталов, судя по всему, пока не принимают всерьез перспективу появления AGI в ближайшее время. Согласно гипотезе эффективности рынков (Efficient Market Hypothesis, EMH), рыночная цена активов мгновенно отражает всю имеющуюся публичную информацию. Если бы инвесторы действительно считали, что AGI появится в ближайшие десятилетия, мы увидели бы существенное увеличение стоимости акций компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, инвестиций в стартапы, работающие над созданием AGI, и общего роста активности в сфере венчурного финансирования.
Но фактов, подтверждающих такую активность инвесторов, крайне немного. Компании, занимающиеся разработками в области AGI, не испытывают огромного притока инвестиционного капитала. Фондовые индексы, отражающие состояние сектора искусственного интеллекта, не растут экспоненциально, а остаются относительно стабильными. Такое поведение финансовых рынков свидетельствует о том, что участники рынка пока не видят оснований ожидать быстрого достижения AGI.
Почему рынки не верят в быстрое появление AGI?
- Недостаточная надежность текущих технологий. Хотя прогресс очевиден, большинство разработчиков признают, что нынешние алгоритмы сильно зависят от качественных данных и узконаправлены. Переход от узкого искусственного интеллекта (narrow AI) к общему требует радикально иного подхода, которого ученые пока не достигли.
- Проблемы этики и выравнивания (alignment problem). Вопрос о том, как обеспечить, чтобы общий искусственный интеллект действовал в интересах человечества, остается открытым. Инвестиционное сообщество осторожничает, понимая возможные риски невыполненности миссии и неопределенность последствий внедрения AGI.
- Высокие затраты и долгосрочность исследований. Создание AGI потребует значительных ресурсов и времени, а сегодняшние успехи искусственного интеллекта основаны преимущественно на масштабировании вычислительных мощностей и увеличении объемов данных. Инвесторам трудно предсказать окупаемость вложений в разработку AGI.
- Рыночная неопределенность. Даже если AGI станет возможным, неясно, как это повлияет на экономику и промышленность. Могут появиться совершенно новые отрасли экономики, старые структуры рухнут, возникнет неопределенность относительно прибыли и рентабельности инвестиций.
Несмотря на скепсис со стороны финансовых рынков, нельзя исключать, что дальнейшие технологические прорывы могут привести к изменению парадигмы. В частности, если исследователи найдут пути решения проблемы "выравнивания" (alignment) или предложат принципиально новые архитектуры моделей искусственного интеллекта, рынок может отреагировать мгновенным ростом инвестиций и переоценкой стоимости соответствующих активов.
Тем не менее, исходя из нынешней динамики рынка, создается впечатление, что финансовый сектор ожидает постепенного, эволюционного прогресса в развитии искусственного интеллекта, а не революционных изменений, необходимых для появления AGI. Пока инвесторы смотрят осторожно, полагая, что серьезное внедрение AGI займет значительно больше времени, чем кажется многим энтузиастам.