Хотя было много попыток дать определение общему искусственному интеллекту (AGI), общепризнанного, а главное, проверяемого определения пока не существует. Мы называем общим искусственным интеллектом систему, которая способна выполнять любые когнитивные задачи на уровне человека или выше.

Широко распространены две точки зрения в отношении AGI: утопия, когда решения, принимаемые ИИ, устраняют все наши проблемы; и антиутопия, когда ИИ приводит к повсеместной безработице, социальному неравенству или возникновению потенциальных угроз самому человечеству.

Идея AGI уходит корнями в евгенику и трансгуманизм, которые по своей сути являются дискриминационными; современная идеология лонгтермизма фокусируется на гипотетических перспективах или рисках, связанных с ИИ, вместо вполне реальных рисков, актуальных сегодня.

Несмотря на отдельные заявления о наличии сознания у ИИ, нет никаких доказательств этого, хотя остаются открытыми вопросы о том, как может выглядеть искусственное сознание и возможно ли оно в принципе.

Обучение и масштабное внедрение LLM требует огромных вычислительных затрат и, следовательно, большого количества электроэнергии. Сложно подсчитать общее количество выбросов в CO₂‐эквиваленте за весь жизненный цикл LLM, но недавние оценки показывают, что выбросы от двух моделей примерно одинакового размера – BLOOM и GPT‐3 – составили примерно 25 и 502 тонн в CO₂‐эквиваленте соответственно.

В сообществе разработчиков LLM наблюдается стремление к более систематическому предоставлению отчетности о воздействии LLM на окружающую среду. Например, в технические отчеты начинают включать оценки углеродного следа. Также появляются инструменты с открытым исходным кодом, которые помогают измерить энергопотребление.

Утечка модели LLaMa на 4chan изменила правила игры для крупных разработчиков проприетарных LLM: в сообществе свободного ПО начался бум выпуска дешевых и производительных моделей.

Прозрачность и доступность LLM с открытым исходным кодом приводит к разнообразию точек зрения, инновациям и помогает свести к минимуму предвзятость. Однако злоумышленникам легче использовать LLM с открытым исходным кодом, в особенности потому, что в отличие от проприетарных моделей в них не встроены защитные механизмы.

Мы надеемся, что у вас есть возможность и желание участвовать в сообществе разработчиков LLM с открытым исходным кодом и помогать нам создавать открытое и инновационное будущее.