Ali Ghodsi, a vezérigazgatója a Databricksnek – egy jelentős mesterséges intelligencia iparági szereplőnek, amelyet 134 milliárd dollárra értékelnek – merész állításokat tett a mesterséges intelligenciáról, kihívóan megkérdőjelezve a közvélemény azon gondolatait, hogy mikor fog elérkezni a mesterséges általános intelligencia (AGI). A TIME magazin cikkében kijelenti, hogy az AGI, amelyet régóta egy távoli AI mérföldkőként tartanak számon, már valóság – az aktuális AI modellek képességeinek köszönhetően, amelyek képesek emberhez hasonló feladatok elvégzésére, mint a folyékony beszélgetés, összetett érvelés és nagy, változatos adatok elemzése. Ezek a képességek megfelelnek azoknak az AGI-kritériumoknak, amelyeket az akadémiai pályafutásán során tanult meg, hangsúlyozva az átkötő területek közötti megértést és a problémamegoldást, ami összehasonlítható az emberi képességekkel. Ghodsi vezetésével a Databricks a gyakorlati AI alkalmazásokra összpontosít az üzleti szférában, nem pedig arra, hogy szenzációt keltő autonóm AI áttöréseket érjen el. A cég segít szervezeteknek különféle adatforrásokat integrálni és olyan modelleket fejleszteni, amelyek szűk, konkrét feladatokra vannak kiképezve – ezt a stratégiát Ghodsi „unalmas AI”-nak nevezi. Bár ez a kifejezés talán hangzik lekezelően, hangsúlyozza a megbízható, hatékony AI-rendszerek kialakításának elkötelezettségét, amelyek kézzelfogható üzleti értéket szolgáltatnak. Azáltal, hogy AI-ügynököket épít, amelyek kiválóak bizonyos funkciókban, nem pedig mindenre kiterjedő autonóm lényekben, a Databricks célja az adatelemzés, a döntéshozatal és a hozzáférhetőség javítása vállalatokon belül, különösen a nem technikai szakemberek számára. Ez a megközelítés élesen szemben áll az ilyen nagy nyelvi modellek és spekulatív AI-képességek körüli izgalommal, és inkább az iparág egy szélesebb trendjét mutatja, amely a kezelhető, feladatspecifikus AI irányába mutat, és ma már valódi üzleti eredményeket hajt végre. Ghodsi nézőpontja tisztázza az AGI-tárgyalásokat is, hangsúlyozva, hogy a általános intelligencia eléréséhez olyan AI-t kell telepíteni, amely hatékonyan kiegészíti az emberi feladatokat kontrollált, mérhető módon – nem pusztán az ambíciók növelése vagy az autonómia felé való törekvés a cél.

A következetes és érvelő beszélgetési képességekkel rendelkező AI már ma is erős eszköz, ha jól meghatározott célokra használják. A Databricks erős értékelése a big data és az AI innováció iránti szakértelmét tükrözi, mely az AI-t beépíti az üzleti ökoszisztémákba olyan eszközök révén, amelyek egységesítik a szétszórt adatkörnyezeteket és támogatják a gépi tanulási modellek fejlesztését. Ez biztosítja, hogy az AI-kapcsolatok elsődlegesenis a használhatóságot és a skálázhatóságot helyezik előtérbe. A „unalmas AI” fogalma, bár szerényen hangzik, azokon a helyeken történő fenntartható iparági haladásokon alapul, ahol csendben történnek az innovációk. Ghodsi hangsúlyozza, hogy az AGI kockázataival és etikájával folytatott viták közepette kiemelten fontos felismerni, hogy ebben az iparágban az apró, feladatközpontú fejlesztések – amelyeket észrevétlenül hajtanak végre – már most is megváltoztatják az iparágakat. Összefoglalva, Ali Ghodsi meggyőzően újraértékeli az AI jelenlegi állását, úgy véli, hogy az AGI már nem egy távoli ideál, hanem a jelenlegi AI-képességeken keresztül valóság. A Databricks pragmatikus „unalmas AI” stratégiája a megbízható, specifikus AI alkalmazásokat helyezi a középpontba a széles, gyakran túlértékelt intelligencia helyett, és egy kiegyensúlyozott nézőpontot kínál a jelen és a jövő AI-jával kapcsolatban. Ez a szemlélet fenntartható innovációt ösztönöz, mely azonnali jelentőséggel bír a vállalatok számára világszerte.