Under Nvidias resultatsamtal på onsdagen meddelade vd:n Jensen Huang helt sonika att företaget hade 'uppnått AGI', en av techindustrins mest eftertraktade milstolpar – ett pris som några av dess största aktörer har jagat i åratal och med miljarder dollar. Sedan, med samma nonchalans som någon som slänger en använd näsduk, avfärdade Huang bedriften som 'meningslös'.

Han har inte fel. För en tänkt mållinje i AI-kapplöpningen finns det ingen konsensus om vad artificiell allmän intelligens faktiskt betyder, än mindre hur vi ska veta när vi har passerat den. Det gör 'att uppnå' den ungefär lika meningsfullt som att förklara sig segra i ett spel där ingen har kommit överens om reglerna.

Frågad om OpenAIs jakt på AGI sa Huang att för Nvidia, 'för många uppgifter kan vi säga att vi redan har uppnått AGI'. Han brydde sig inte om att ge en exakt definition eller riktmärke, utan tillade: 'Jag tänker på alla dessa milstolpar och alla dessa, du vet, de är liksom meningslösa vid det här laget.' Han funderade också på hur AI utvecklas från att svara på enkla uppmaningar till autonoma agenter som kan lära sig nya färdigheter och förbättra sig själva 'rekursivt'. Det som verkligen spelar roll, menade Huang, är att AI 'gör produktivt och användbart arbete' och 'genererar lönsamma tokens', med mer beräkningskraft som producerar fler tokens – och, oundvikligen, mer vinst. 'Det är exakt den fas vi befinner oss i. Det är därför alla lutar sig in.'

Det här är inte Huangs första rodeo med att förklara AGI uppnått. I mars, i Lex Fridman-podden, sa han rakt ut: 'Jag tror att vi har uppnått AGI.' När Fridman föreslog sin egen märkligt specifika definition – ett AI-system som kan 'i princip göra ditt jobb', det vill säga starta, växa och driva ett framgångsrikt techföretag värt mer än 1 miljard dollar – backade Huang och medgav att 'oddsen för att 100 000 sådana agenter bygger Nvidia är noll procent'.

Under åren har andra techledare utnyttjat termens luddighet och producerat en veritabel påse med definitioner och riktmärken, alla kretsande kring samma nebulösa koncept: AI som kan matcha eller överträffa mänsklig intelligens inom en bred uppsättning domäner. Detta trots att 'intelligens' i sig saknar en allmänt accepterad definition.

OpenAI, ett företag grundat med det uttryckliga målet att bygga AGI, definierar det i sitt stadga som 'högt autonoma system som överträffar människor i det mesta ekonomiskt värdefulla arbetet'. Sam Altman har medgett att detta knappast är mätbart och kallat AGI 'inte en särskilt användbar term'. För att göra det hela mer komplicerat, rapporteras OpenAIs finansiellt drivna definition, framtagen med Microsoft, syfta på system som kan generera minst 100 miljarder dollar i vinst. I en nyligen publicerad Time-artikel uppskattade forskningschefen Mark Chen att OpenAI är '80 procent av vägen' till AGI, medan Altman sa att företaget före årets slut skulle ha något han skulle kalla AGI.

Att både AGI och dess tröskelvärde förblir odefinierade är ingen hemlighet – techledare säger det själva, även när de gör förutsägelser baserade på det. Anropics vd Dario Amodei har kallat AGI 'oprecist', till och med ett 'marknadsföringsbegrepp', och föredrar att tala om 'kraftfull AI'. Andra har likaså tagit till egna termer: Meta pratar om 'personlig superintelligens', Microsoft om 'humanistisk superintelligens' och Amazon om 'användbar allmän intelligens'. Google DeepMinds Demis Hassabis har börjat beskriva vår ankomst till 'singularitetens fotspår'. Och OpenAIs medgrundare Ilya Sutskever, som enligt uppgift ledde anställda i ramsor av 'känn AGI', driver nu ett företag som heter Safe Superintelligence.

Ny terminologi har inte gjort innebörden mer påtaglig. Så länge AGI förblir dåligt definierat och slarvigt använt är hela grejen meningslös. Tja, om du inte vill ha ett praktiskt verktyg för att hypa framsteg. Så förvänta dig att branschen – inklusive Huang – fortsätter med AGI-snacket. Kanske dyker en AGI så småningom upp och berättar vad AGI faktiskt betyder.