Ali Ghodsi, CEO-ul Databricks — un important jucător din industria AI evaluat la 134 de miliarde de dolari — a făcut afirmații îndrăznețe despre inteligența artificială, contestând bănuielile comune privind progresul către inteligența artificială generală (AGI). Într-un articol în revista TIME, el afirmă faptul că AGI, mult timp considerată un obiectiv îndepărtat al AI-ului, este deja o realitate bazată pe capacitățile modelelor actuale de AI de a realiza sarcini similare celor umane, precum conversații fluentă, raționament complex și analiză a unor dataset-uri mari și diverse. Aceste abilități îndeplinesc criteriile de AGI pe care le-a învățat în cariera sa academică, punând accent pe înțelegerea trans-domeniu și rezolvarea problemelor în mod comparabil cu oamenii. Sub conducerea lui Ghodsi, Databricks se concentrează pe aplicații practice ale AI în afaceri, mai degrabă decât pe realizarea unor progrese spectaculoase în domeniul AI-ului autonom. Compania ajută organizațiile să integreze surse diverse de date și să dezvolte modele antrenate pentru sarcini înguste și specifice — o strategie pe care Ghodsi o numește "AI plictisitor". Deși termenul poate părea desconsiderat, el evidențiază angajamentul de a crea sisteme AI fiabile, eficiente, care oferă valoare tangibilă pentru afaceri. Prin construirea de agenți AI excelenți într-o anumită funcție, în loc de entități autonome totale, Databricks își propune să îmbunătățească analiza datelor, luarea deciziilor și accesibilitatea pentru utilizatorii non-tehnici din cadrul întreprinderilor. Această abordare contrastează puternic cu entuziasmul pentru modelele mari de limbaj și capacitățile speculative ale AI-ului, evidențiind o tendință mai largă a industriei spre AI gestionabil, specific fiecărei sarcini, care să genereze rezultate concrete în afaceri în prezent. Viziunea lui Ghodsi aduce, de asemenea, claritate discuțiilor despre AGI, subliniind că atingerea inteligenței generale implică implementarea AI care să completeze eficient sarcinile umane în mod controlat și măsurabil — și nu doar mărirea ambiției sau urmărirea autonomiei.

AI cu abilități de raționament și conversaționale reprezintă deja un instrument puternic, atunci când este folosit pentru obiective bine definite. Evaluarea puternică a Databricks reflectă expertiza sa în big data și inovarea în AI, integrând AI în ecosisteme de afaceri prin unelte care unifică peisaje fragmentate de date și sprijină dezvoltarea modelelor de învățare automată. Astfel, contribuțiile lor AI prioritizează utilizabilitatea și scalabilitatea. Conceptul de "AI plictisitor", deși modest, reprezintă zona în care avansează în mod sustenabil industria. Ghodsi subliniază că, în ciuda dezbaterilor despre riscurile și aspectele etice ale AGI, este esențial să recunoaștem inovațiile incremental, concentrate pe sarcini, care stau la baza transformărilor industriei. În concluzie, Ali Ghodsi propune o reevaluare convingătoare a stadiului AI, argumentând că AGI nu mai este un ideal îndepărtat, ci este deja realizată în capacitățile actuale ale AI-ului. Strategia pragmatistă a "AI plictisitor" a Databricks subliniază aplicațiile fiabile și specifice, în detrimentul unei inteligențe generale largi și glorificate, promovând o perspectivă echilibrată asupra AI-ului prezent și cel viitor. Această viziune încurajează inovația durabilă cu impact imediat pentru afaceri din întreaga lume.