Nvidia'nın Çarşamba günkü kazanç çağrısında CEO Jensen Huang, şirketin 'AGI'ye ulaştığını' rahatça duyurdu; teknoloji endüstrisinin en çok imrenilen kilometre taşlarından biri - bazı büyük oyuncuların yıllar ve milyarlarca dolar harcayarak peşinden koştuğu bir ödül. Ardından, kullanılmış bir mendili atar gibi bir umursamazlıkla Huang, bu başarıyı 'anlamsız' olarak nitelendirdi.

Yanılmıyor. Yapay zeka yarışında sözde bir bitiş çizgisi için, yapay genel zekanın gerçekte ne anlama geldiği konusunda bir fikir birliği yok, hele ki onu geçtiğimizi nasıl bileceğimiz konusunda hiç yok. Bu da 'başarmayı', kuralları üzerinde kimsenin anlaşmadığı bir oyunda zafer ilan etmek kadar anlamlı kılıyor.

OpenAI'ın AGI arayışı sorulduğunda Huang, Nvidia için 'birçok görevde AGI'ye zaten ulaştığımızı söyleyebiliriz' dedi. Kesin bir tanım veya kıyaslama ile uğraşmadı ve ekledi: 'Tüm bu kilometre taşlarını ve tüm bunları düşünüyorum, bilirsiniz, bu noktada bir anlamları yok.' Ayrıca yapay zekanın basit komutlara yanıt vermekten, yeni beceriler öğrenebilen ve kendini 'yinelemeli olarak' geliştirebilen otonom ajanlara evrildiğini düşündüğünü söyledi. Huang'a göre asıl önemli olan, yapay zekanın 'üretken ve faydalı işler yapması' ve 'karlı tokenler üretmesi'; daha fazla hesaplama gücü daha fazla token - ve kaçınılmaz olarak daha fazla kar - demek. 'Tam olarak bu aşamadayız. Bu yüzden herkes öne eğiliyor.'

Bu, Huang'ın AGI'ye ulaşıldığını ilan ettiği ilk olay değil. Mart ayında Lex Fridman podcast'inde açıkça 'Bence AGI'ye ulaştık' dedi. Fridman kendi tuhaf derecede spesifik tanımını önerdiğinde - 'temelde sizin işinizi yapabilen', yani 1 milyar dolardan fazla değere sahip başarılı bir teknoloji şirketi kurabilen, büyütebilen ve yönetebilen bir yapay zeka sistemi - Huang geri adım attı ve '100.000 ajanın Nvidia'yı kurma olasılığı yüzde sıfır' olduğunu kabul etti.

Yıllar boyunca diğer teknoloji liderleri terimin bulanıklığından yararlandı ve aynı belirsiz kavramın etrafında dönen bir dizi tanım ve kıyaslama üretti: geniş bir alan yelpazesinde insan zekasını eşleştirebilen veya aşabilen yapay zeka. Bu, 'zeka'nın kendisinin evrensel olarak kabul edilmiş bir tanımının olmamasına rağmen.

Açıkça AGI inşa etme hedefiyle kurulan OpenAI, tüzüğünde AGI'yi 'çoğu ekonomik açıdan değerli işte insanlardan daha iyi performans gösteren yüksek derecede otonom sistemler' olarak tanımlıyor. Sam Altman bunun pek ölçülebilir olmadığını kabul etti ve AGI'yi 'çok kullanışlı bir terim değil' olarak nitelendirdi. İşleri karmaşıklaştırmak için, OpenAI'ın Microsoft ile birlikte yürüttüğü mali odaklı tanımın, en az 100 milyar dolar kar üretebilen sistemlere atıfta bulunduğu bildiriliyor. Son Time haberinde baş araştırma görevlisi Mark Chen, OpenAI'ın AGI'ye 'yüzde 80 yakın' olduğunu tahmin ederken, Altman yıl sonuna kadar şirketin AGI diyeceği bir şeye sahip olacağını söyledi.

Hem AGI'nin hem de eşiğinin tanımsız kalması bir sır değil - teknoloji liderleri bunu kendileri söylüyor, hatta buna dayalı tahminler yaparken. Anthropic CEO'su Dario Amodei, AGI'yi 'belirsiz', hatta bir 'pazarlama terimi' olarak nitelendirdi ve 'güçlü yapay zeka' hakkında konuşmayı tercih etti. Diğerleri de kendi terimlerini kullandı: Meta 'kişisel süper zeka'dan, Microsoft 'hümanist süper zeka'dan ve Amazon 'faydalı genel zeka'dan bahsediyor. Google DeepMind'dan Demis Hassabis, 'tekilliğin eteklerine' ulaştığımızı anlatmaya başladı. Ve OpenAI kurucu ortağı Ilya Sutskever, bildirildiğine göre çalışanları 'AGI'yi hisset' diye bağırmaya yönlendirdi, şimdi Safe Superintelligence adlı bir şirketi yönetiyor.

Yeni terminoloji anlamı daha somut hale getirmedi. AGI yetersiz tanımlanmış ve dikkatsizce kullanıldığı sürece, her şey anlamsız. Yani, ilerlemeyi abartmak için kullanışlı bir araç istemiyorsanız. Bu yüzden endüstrinin - Huang dahil - AGI konuşmalarını sürdürmesini bekleyin. Belki bir gün bir AGI ortaya çıkar ve bize AGI'nin gerçekte ne anlama geldiğini söyler.