توقع سام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، في أحدث منشور له على المدونة أنه في عام 2025 ، سيظهر نظام وكيل قادر على القيام بعمل معرفي حقيقي. في عام 2026 ، قد تظهر أنظمة قادرة على الخروج برؤى جديدة. في عام 2027 ، قد تظهر الروبوتات القادرة على أداء المهام في العالم الحقيقي. من بعض النواحي المهمة للغاية ، من المرجح أن تكون عام 2030 مختلفة تماما عن أي فترة سابقة ، حيث سيكون الذكاء والطاقة غنيين بشكل لا يصدق ، مع وفرة من الذكاء والطاقة (والإدارة الجيدة) ، من الممكن نظريا أن يكون لديك أي شيء آخر. وفي الوقت نفسه، نواجه أيضا تحديات خطيرة. يجب معالجة الأمن على المستويين التقني والمجتمعي ، ولكن بالنظر إلى الآثار الاقتصادية ، فإن الوصول إلى الاستخبارات الفائقة على نطاق واسع أمر بالغ الأهمية أيضا. قد تكون أفضل طريقة للمضي قدما هي: 1. معالجة مشكلة المواءمة ، والتي يمكن أن تضمن بقوة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتصرف في الاتجاه الذي تريده المجموعة حقا على المدى الطويل ؛ 2. ركز على جعل الذكاء الخارق رخيصا ، ومتاحا على نطاق واسع ، ولا يركز بشكل مفرط على أي فرد أو شركة أو بلد.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
تنبؤات سام ألتمان: ستظهر وكلاء المعرفة الذكية في عام 2025، وستكون الذكاء والطاقة فائضين بشكل كبير في الثلاثينيات.
توقع سام ألتمان ، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI ، في أحدث منشور له على المدونة أنه في عام 2025 ، سيظهر نظام وكيل قادر على القيام بعمل معرفي حقيقي. في عام 2026 ، قد تظهر أنظمة قادرة على الخروج برؤى جديدة. في عام 2027 ، قد تظهر الروبوتات القادرة على أداء المهام في العالم الحقيقي. من بعض النواحي المهمة للغاية ، من المرجح أن تكون عام 2030 مختلفة تماما عن أي فترة سابقة ، حيث سيكون الذكاء والطاقة غنيين بشكل لا يصدق ، مع وفرة من الذكاء والطاقة (والإدارة الجيدة) ، من الممكن نظريا أن يكون لديك أي شيء آخر. وفي الوقت نفسه، نواجه أيضا تحديات خطيرة. يجب معالجة الأمن على المستويين التقني والمجتمعي ، ولكن بالنظر إلى الآثار الاقتصادية ، فإن الوصول إلى الاستخبارات الفائقة على نطاق واسع أمر بالغ الأهمية أيضا. قد تكون أفضل طريقة للمضي قدما هي: 1. معالجة مشكلة المواءمة ، والتي يمكن أن تضمن بقوة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي تتعلم وتتصرف في الاتجاه الذي تريده المجموعة حقا على المدى الطويل ؛ 2. ركز على جعل الذكاء الخارق رخيصا ، ومتاحا على نطاق واسع ، ولا يركز بشكل مفرط على أي فرد أو شركة أو بلد.