Ali Ghodsi, izvršni direktor Databricks-a—velikog igrača u AI industriji vrijednog 134 milijarde dolara—napisao je hrabre tvrdnje o umjetnoj inteligenciji, osporavajući uobičajene stavove o napretku prema općoj umjetnoj inteligenciji (AGI). U intervjuu za časopis TIME, tvrdi da je AGI, dugo smatrana udaljenim AI postignućem, već realnost, zasnovana na sposobnostima trenutnih AI modela da obavljaju zadatke slične ljudskim, kao što su tečan razgovor, složeno razmišljanje i analiza velikih, raznovrsnih skupova podataka. Ove sposobnosti ispunjavaju kriterije za AGI koje je naučio tokom svoje akademske karijere, ističući razumijevanje više domena i rješavanje problema, što je usporedivo s ljudima. Pod Ghodsiemovim vođstvom, Databricks se fokusira na praktične AI primjene u poslovanju, umjesto da teži senzacionalnim autonomnim AI prekretnicama. Kompanija pomaže organizacijama da integriraju različite izvore podataka i razvijaju modele obučene za uske, specifične zadatke—strategija koju Ghodsi naziva "dosadni AI". Iako taj termin može zvučati omalovažavajuće, on ističe predanost izradi pouzdanih, efikasnih AI sistema koji donose vidljivu poslovnu vrijednost. Kreiranjem AI agenata koji se ističu u određenim funkcijama, a ne u svim segmentima, Databricks želi poboljšati analizu podataka, donošenje odluka i dostupnost za nenaučne korisnike unutar preduzeća. Ovaj pristup oštro se razlikuje od uzbuđenja koje izazivaju veliki jezični modeli i spekulativne AI mogućnosti, ističući širu industrijsku tendenciju prema upravljivoj, zadatak-specifičnoj AI koja danas donosi stvarne poslovne rezultate. Ghodsiev stav također pruža jasnoću u diskusije o AGI-ju, naglašavajući da ostvarenje opće inteligencije uključuje primjenu AI koja efikasno nadopunjuje ljudske zadatke na kontrolisan i mjerljiv način—ne samo povećanjem ambicija ili težnjom za autonomijom.

AI sa sposobnostima razmišljanja i konverzacije već služi kao moćan alat kada se koristi za jasno definirane ciljeve. Snažna procjena vrijednosti Databricks-a odražava njihovo iskustvo u velikim podacima i inovacijama u AI, integrirajući AI u poslovne ekosisteme putem alata koji objedinigaju fragmentirane podatkovne krajobraze i podržavaju razvoj modela mašinskog učenja. To osigurava da njihovi AI doprinosi prioritet daju upotrebljivosti i skalabilnosti. Koncept "dosadnog AI, " iako podcijenjen, predstavlja područja u industriji u kojima se odvijaju održiva napredovanja. Ghodsi ističe da je, usred rasprava o rizicima i etici AGI-ja, ključno prepoznati sitne, zadatak-orijentisane inovacije koje tiho mijenjaju industrije. Ukratko, Ali Ghodsi nudi uvjerljivu reevaluaciju stanja AI-ja, tvrdeći da AGI više nije udaljeni ideal, već je ugrađena u trenutne AI mogućnosti. Pragmatična strategija "dosadnog AI" Databricks-a naglašava pouzdane, specifične AI primjene nad širokom, idealiziranom inteligencijom, potičući uravnotežen pogled na sadašnje i buduće AI. Ovaj pogled promoviše održivu inovaciju s trenutnim značajem za poslovanje širom svijeta.