Waarom groeit generatieve AI zo onwijs hard - en waartoe leidt dat?

Kriebels van AI

In mei 2021 kreeg ik toegang tot de private beta van de OpenAI API. Hiermee kreeg ik ook toegang tot de Playground, waarin ik meteen aan het experimenteren sloeg. In de Playground kun je de parameters van het AI-model aanpassen en interactie hebben met het model. Daarnaast is er een heel aantal examples beschikbaar, waarbij het model ingesteld is om een bepaald gewenst gedrag te vertonen. Het eerste wat ik dacht toen ik de Playground betrad: WOW! Ik kreeg kriebels in mijn buik en voelde een raar gevoel van verbazing. Dit was pas het begin en ze waren echt al zó ver met hun AI. Holy shit, dit is revolutionair!

Generatieve AI en de S-curve

De natuur van technologische ontwikkelingen is dat ze met een S-curve gaan. De ontwikkeling komt langzaam op gang, gaat dan in een keer heel hard om uiteindelijk af te vlakken. Op het gebied van generatieve AI staan we echt nog aan het begin van die steile lijn omhoog. Wellicht zegt de term ‘generatieve AI’ je niet direct iets, maar de bekendste voorbeelden hiervan, ChatGPT en Midjourney, ken je vast. Waar AI voorheen veel werd gebruikt om te classificeren (‘dit is een plaatje van een hond, een koffiekopje, een laptop’), ontdekten de ontwikkelaars dat ze met die hele berg data uit hun netwerken vanuit een getraind model ook nieuwe teksten, afbeeldingen en audio konden genereren. Dat is generatieve AI zoals we die nu kennen.

ChatGPT: generatieve AI voor het grote publiek

Waar Playground vooral geschikt was voor mensen met een technische achtergrond, maakte OpenAI met ChatGPT hun generatieve AI bruikbaar voor het grote publiek. Al snel gingen ze van versie 3 naar versie 3.5, een meer accurate en alweer intelligentere versie. Momenteel kunnen paid users ChatGPT-4 gebruiken en is het ongelimiteerde model hiervan al beschikbaar voor een selecte groep wetenschappers. Toen ik zag wat deze versie kan, viel ik bijna van mijn stoel. Het is niet langer enkel een tekstueel model, maar multimodaal. Naast tekst en afbeeldingen kan GPT-4 ook audio verwerken. De versie is zo slim dat hij de gevolgen van bepaalde acties kan doorzien. Denk aan een foto van heliumballonnen aan een ijzeren staaf. Vraag je: wat gebeurt er als ik de touwtjes doorknip? Dan begrijpt GPT-4 dat de ballonnen wegvliegen. Datzelfde GPT-4 solliciteerde als developer bij Amazon en behaalde een 100 procent score tijdens het job assessment …

Er staat ons nog heel wat te wachten

Regelmatig krijg ik de vraag: waar denk jij nou dat het heengaat met AI? Kunnen we de groei van AI als mensheid onder controle houden? Natuurlijk heb ik geen glazen bol, maar als ik afga op wat de experts erover zeggen, staat ons nog heel wat te wachten. Net als bij het zwarte gat, wordt er ook bij AI gerept over singulariteit. Ze noemen het zo, omdat je voorbij een bepaald punt niet meer weet wat er gaat gebeuren. Of in dit geval: of machine intelligence het menselijk intellect gaat overschaduwen.

De drie fases van AI

De ontwikkeling van AI kent drie fases: narrow artificial intelligence (Narrow AI), artificial general intelligence (AGI)  en artificial superintelligence (ASI). Hieronder een korte uitleg van de verschillende soorten AI:

Narrow AI

Narrow AI-systemen zijn geoptimaliseerd voor een specifieke taak. Voorbeelden hiervan zijn spraakherkenning, beeldclassificatie of om - laten we zeggen - heel goed te kunnen schaken. Hoewel narrow AI-systemen vaak zeer capabel zijn in hun specifieke domein, hebben ze geen bewustzijn, algemeen begrip of zelflerend vermogen buiten hun beperkte toepassingsgebied. Ze zijn ontworpen om te excelleren in één specifieke taak, maar ze missen de bredere context die kenmerkend is voor menselijke intelligentie. Alle huidige AI-toepassingen vallen nog onder narrow AI.

AGI

Artificial general intelligence verwijst naar het concept van een AI-systeem dat in staat is om een breed scala aan taken uit te voeren die normaal gesproken menselijke intelligentie vereisen. In tegenstelling tot narrow AI kan AGI een hoger niveau van algemene intelligentie bereiken, vergelijkbaar met menselijke intelligentie. Een AGI zou in staat zijn om te redeneren, begrijpen, leren en probleemoplossende vaardigheden te vertonen. Het zou ook een vorm van bewustzijn kunnen hebben. Hier zijn we nog niet, maar persoonlijk denk ik dat AGI ergens tussen 2030 en 2040 werkelijkheid wordt.

ASI

Artificial superintelligence verwijst naar een vorm van AI die superieur is aan menselijke intelligentie op vrijwel alle gebieden. ASI wordt bereikt wanneer het AI-systeem een bepaald niveau van intelligentie bereikt dat verder gaat dan menselijke capaciteiten, in staat is om complexe problemen op te lossen, te leren en te innoveren op een manier die ver buiten ons begrip ligt. ASI zal de wereld onherkenbaar veranderen. Wijlen Arthur Clarke - sciencefictionschrijver, uitvinder en futuroloog - zegt hierover: “Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.” Ik ben nu 28 en denk dat ik ASI nog ga meemaken in mijn leven.

AI en Virtual Sciences Conclusion

Als integratiespecialist met een AI-opleiding volg ik de ontwikkelingen op de voet. Ik hoop dat je wat wijzer bent geworden van mijn verhaal. In de volgende blog, die binnenkort wordt gepubliceerd, ga ik dieper in op de rol die AI momenteel speelt in data-integratie en de mogelijkheden die ik op dit vlak zie. Ook vertel ik over de kansen en bedreigingen waar Virtual Sciences Conclusion en onze klanten voor staan op het gebied van AI.