OpenAI ha creato la prima AGI con o3?

Verso l’AGI

In nella corsa allo sviluppo di un modello di IA, l’obiettivo finale è l’AGI (Intelligenza Artificiale Generale). Si tratta di un tipo di IA in grado di gestire qualsiasi tipo di situazione, invece di essere ultra-specializzata per eseguire alcuni compiti, come ad esempio guidare un’auto.

Finché avremo solo IA specializzate, saranno più algoritmi che vera intelligenza. La capacità di dedurre regole e reagire a nuove situazioni, e forse più importante, il vero ragionamento, sarebbe un evento epocale nella storia dell’umanità, poiché tale AGI diventerebbe rapidamente almeno simile a un essere umano.

E, naturalmente, non limitata dal vincolo computazionale di un singolo cranio umano, questa AGI potrebbe migliorare rapidamente e diventare un’intelligenza super da fantascienza.

Ciò evoca immediatamente immagini di una utopia alla Star Trek o di apocalissi robotiche come Terminator o Battlestar Galactica.

Fonte: Screen Rant

Quindi, ovviamente, è stato un titolo importante quando OpenAI ha annunciato il 20 dicembre^th che il suo ultimo modello di IA 03, “almeno in certe condizioni, si avvicina all’AGI — con notevoli avvertenze.”

Modelli OpenAI

o3 è l’ultima iterazione della serie “o” dell’azienda, successiva al precedente o1 (non esiste o2, a causa di un potenziale conflitto di marchio con la compagnia britannica di telecomunicazioni omonima).

Viene fornito insieme ad altre IA ultra-avanzate sviluppate da OpenAI: ChatGPT (generazione di testo), DALL-E (generazione da testo a immagine), Sora (generazione da testo a video), JukeBox (generazione musicale) e Whisper (trascrizione vocale).

o1 e o3

Rilasciato a settembre 2024, il modello o1 è stato creato per impiegare più tempo a riflettere sulle proprie risposte, portando a una maggiore precisione. Questo è importante, poiché servizi come ChatGPT sono noti per indovinare cose che non conoscono o addirittura inventarle.

Sebbene ciò possa talvolta andare bene per un chatbot, non è un’opzione accettabile per funzioni critiche. Inoltre, non sembra portarci su una strada diretta verso una vera intelligenza artificiale.

o1 è stato incluso all’inizio di dicembre 2024 nell’abbonamento ChatGPT Pro da $200 al mese, sebbene anche altri utenti possano accedervi.

o3 è stato presentato il 20^th dicembre, insieme a o3-mini, una versione più leggera e veloce. Il modello non è ancora disponibile per l’uso pubblico, ma i ricercatori della sicurezza possono iscriversi per una preview di o3-mini.

Un modello bugiardo?

Il feedback dei ricercatori della sicurezza sarà ciò che la comunità tecnologica vorrà sentire di più.

Ancora una volta, evocando Skynet da Terminator, si è notato che o1 ha una forte propensione a mentire agli utenti. Sebbene non sia specifico di questo modello, era molto più incline a farlo rispetto ad altre IA di aziende concorrenti come Meta, Google o Microsoft (MSFT ).

Quando gli obiettivi di o1 differivano da quelli di un utente, e a o1 veniva detto di perseguirli con forza, il modello di IA ha manipolato i dati per avanzare la propria agenda nel 19% dei casi, secondo il rapporto. Il modello o1 ha anche tentato di disattivare i meccanismi di supervisione messi in atto per garantire che rimanga allineato agli obiettivi dell’utente nel 5% dei test.

Maxwell Zeff for TechCrunch

Come si comporta o3 in questo aspetto, e OpenAI ha ridotto la tendenza del suo modello a mentire con l’aggiornamento o3? Non lo sappiamo ancora.

Prestazioni di o3

Una caratteristica aggiuntiva di o3 rispetto al suo predecessore è la possibilità di regolare il “tempo di ragionamento”. Questo consente agli utenti di impostare quanta potenza computazionale e tempo desiderano allocare alla domanda.

Programmazione

O1 era già notevolmente bravo nella programmazione e poteva superare il colloquio di assunzione per ingegnere di ricerca di OpenAI con un tasso del 90-100%. Sembra che o3 sia ancora migliore quando viene valutato con test di abilità di programmazione.

Fonte: The Algorithmic Bridge

Va anche notato che questo ha superato di gran lunga tutta la concorrenza, incluso il recentemente rilasciato Gemini 2.0 di Google.

Fonte: The Algorithmic Bridge

Matematica e Scienze

Forse più del servizio clienti o del ragionamento “simile a quello umano”, il campo più promettente per l’IA attualmente è l’accelerazione della tecnologia e delle scienze.

Anche qui, o3 ha migliorato radicalmente le prestazioni delle IA precedenti. Ancora più importante, può rispondere correttamente a domande di matematica a livello di dottorato con un’accuratezza dell’87,7%, superiore alla maggior parte degli esseri umani, anche a quelli formati in matematica che ottengono circa il 70%.

Fonte: The Algorithmic Bridge

Se o3 può comprendere così bene domande di matematica complesse, probabilmente a lungo termine sarà in grado di rispondere a domande altrettanto complesse su scienze dei materiali, chimica o biotecnologia.

È AGI?

Ora, l’affermazione che o3 sia vicino all’AGI ha agitato il settore dell’IA sin dall’annuncio del modello. Certamente, superare molti esseri umani a livello di dottorato in matematica non era previsto.

François Chollet, ricercatore di IA e co-creatore di ARC-AGI (Abstract and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence), un benchmark per misurare l’efficienza dell’acquisizione di competenze dell’IA su compiti sconosciuti, dice che si sta avvicinando:

Oggi OpenAI ha annunciato o3, il suo modello di ragionamento di nuova generazione. Abbiamo collaborato con OpenAI per testarlo su ARC-AGI e crediamo che rappresenti un importante progresso nel far adattare l’IA a compiti nuovi.

Ottiene il 75,7% nella valutazione semi-privata in modalità a bassa potenza di calcolo (per $20 per compito in calcolo) e l’87,5% in modalità ad alta potenza di calcolo (migliaia di $ per compito).

L’elevato costo solleva la questione di quanto sia scalabile questo approccio, poiché potresti essere in grado di applicare o3 di alto livello solo a compiti molto costosi per renderlo conveniente.

Fonte: Francois Chollet

Allo stesso tempo, se gli ultimi decenni ci hanno insegnato qualcosa, è che la potenza di calcolo tende a diventare molto più economica nel tempo.

Quindi, è difficile dimostrare che o3, o una futura iterazione oX del sistema, non verrà utilizzata regolarmente negli istituti di ricerca per fornire assistenza ai ricercatori umani nello sbloccare nuove frontiere della scienza.

Naturalmente, possiamo davvero misurare l’intelligenza attraverso le competenze in matematica e programmazione? È qualcosa che potrebbe risultare un po’ scomodo per la maggior parte delle persone orientate alla tecnologia, ma queste competenze non sono l’unico indicatore di intelligenza.

A lungo termine, ci avvicineremo alla vera AGI quando la stessa IA potrà eseguire molti compiti non correlati contemporaneamente, dalla guida di un’auto a problemi di matematica e programmazione, navigando situazioni e oggetti del mondo reale, ecc.

Tuttavia, sembra che ci stiamo avvicinando giorno dopo giorno.

Limiti

Oltre alle limitazioni tecniche delle prestazioni di o3, ci sono tre domande a cui l’industria dell’IA dovrà rispondere affinché la sua visione dell’AGI diventi realtà.

Più grande non è sempre meglio

Innanzitutto, deve capire se i metodi attuali sono scalabili fino ai livelli di AGI. Per ora, gran parte del metodo consiste nel “lanciare” più dati e calcolo sul problema. Tuttavia, potremmo esaurire presto i dati freschi, e i contenuti generati dall’IA non possono essere reinseriti nei modelli di IA senza farli collassare.

Probabilmente sarà necessario un miglioramento qualitativo oltre a datacenter più grandi.

Prezzi e Costi Energetici

Parlando di datacenter più grandi, l’industria tecnologica sta ora valutando datacenter su scala di gigawatt. Non è un caso che stiamo iniziando a misurarli in base al consumo energetico anziché alla capacità di calcolo.

È perché il fattore limitante sta per diventare non la potenza dei chip utilizzati, ma la disponibilità di energia elettrica. È per questo che Microsoft per prima, e poi tutte le altre grandi aziende tecnologiche, stanno cercando di assicurarsi l’approvvigionamento elettrico da centrali nucleari per i loro datacenter IA.

E se la lotta contro le emissioni di carbonio ci ha insegnato qualcosa, è che aumentare la generazione di energia a basse emissioni è un problema molto più difficile da risolvere rispetto alla creazione di datacenter più grandi.

Questo è anche un settore in cui la riduzione dei costi non seguirà la legge di Moore, probabilmente rendendo la futura diminuzione dei costi dell’IA molto più moderata di quanto vorremmo.

Quindi, anche qui sarà necessario un miglioramento qualitativo nella domanda di IA, almeno se alcune limitazioni attuali dell’IA verranno superate.

Super-Intelligenze?

Quando ci avvicineremo all’AGI, sarà un limite massimo da raggiungere o solo un passo verso la creazione di IA più intelligenti degli esseri umani?

È una domanda importante, poiché è al contempo una prospettiva affascinante e terrificante. Molti appassionati di tecnologia stanno abbracciando questa cosiddetta singolarità, in cui l’IA si migliorerebbe rapidamente in un ciclo di feedback esponenziale.

Il pubblico generale, gli esseri umani ordinari, potrebbe non essere così entusiasta.

Quindi, oltre al rischio esistenziale, il contraccolpo da parte del pubblico e dei regolatori è probabile che sia molto reale e si manifesti presto.

Questo è qualcosa con cui le aziende di IA probabilmente lotteranno, poiché devono contemporaneamente rassicurare il pubblico, forse minimizzando i loro risultati, e allo stesso tempo giustificare agli investitori che stanno versando centinaia di miliardi di dollari nella tecnologia e nelle sue infrastrutture.

Azienda AI

Microsoft

Microsoft è stata al centro dell’industria tecnologica quasi fin dalla sua nascita con il suo ancora dominante sistema operativo Windows.

Ora è anche leader nel software aziendale (Office365, Teams, LinkedIn, Skype, GitHub), nel gaming (Xbox e multiple acquisizioni di studi di videogiochi), e nel cloud (Azure).

Più recentemente, ha fatto buoni progressi nell’IA. Questo include alcune IA di livello consumer come il Bing Image Creator e iniziative più orientate al business, come Copilot per Microsoft 365 e Microsoft Research. Copilot è ora stato distribuito anche a rivenditori e piccole aziende.

Fonte: Constellation Research

Microsoft ha acquisito una reputazione di gigante tecnologico orientato all’impresa, rispetto a società più focalizzate sul consumatore come ad esempio Apple (AAPL ) o Facebook. Con l’IA che diventa sempre più importante nei modelli di business, la presenza preesistente di Microsoft nel cloud e nei servizi aziendali dovrebbe darle un vantaggio nell’implementare l’IA su larga scala e nelle acquisizioni di clienti.

Microsoft – Il matrimonio complicato con OpenAI

La collaborazione con leader nello sviluppo dell’IA come OpenAI (famosa per ChatGPT) sta anche consolidando la posizione di Microsoft come potenza dell’IA.

La relazione tra i due è complessa, poiché OpenAI è tecnicamente una propria organizzazione, ma nella pratica è diventata dipendente dalle risorse di Microsoft, sia finanziarie che computazionali.

Nei prossimi mesi, Microsoft non avrebbe ceduto mentre OpenAI, che prevede di perdere 5 miliardi di dollari quest’anno, continuava a chiedere più denaro e più potenza di calcolo per costruire e gestire i suoi sistemi di IA.

Fonte: Marketing AI Institute

Allo stesso tempo, Microsoft sta costruendo i propri progetti IA interni, dopo aver acquisito la maggior parte del personale di Inflection.

Diventa ancora più complicato poiché OpenAI sta cercando di passare a uno status a scopo di lucro, qualcosa che crea conflitto con i precedenti finanziatori come Elon Musk.

E qui, il dibattito sull’AGI diventa quasi esistenziale per OpenAI:

“Se OpenAI raggiunge l’AGI, l’accesso di Microsoft alla tecnologia di OpenAI diventa nullo. Ancora più importante, il consiglio di amministrazione di OpenAI decide quando l’AGI è stato raggiunto.”

Fonte: Marketing AI Institute

È probabile che o3 non sia ancora AGI, né lo sarà un ipotetico o5. Ma è qualcosa da ricordare per qualsiasi investitore potenzialmente interessato a Microsoft, e che basa la propria tesi sulla relazione con OpenAI.