Nathan Labenz (pemandu AI:AM) memperkirakan akan ada fase percepatan dalam waktu dekat, ketika sistem AI mengoptimalkan infrastruktur pelatihannya sendiri—pada dasarnya memetik peluang mudah di dalam tumpukan perangkat lunak itu sendiri. Ini bisa berarti model menyetel hiperparameter secara otomatis, menulis ulang alur data, atau mengoptimalkan alokasi komputasi dengan cara yang belum pernah dijajaki manusia.
Perkiraan titik akhirnya: AI melakukan R&D dengan kecepatan supermanusia, dari minggu ke minggu. Bukan AGI fiksi ilmiah, melainkan sistem yang dapat mengulang proses pemecahan masalah riset lebih cepat daripada tim manusia yang bekerja penuh waktu. Pertumbuhan eksponensial itu tidak akan bertahan selamanya—tetapi fase mendatar mungkin baru tiba setelah sebagian besar kontributor manusia sudah tidak lagi dibutuhkan dalam prosesnya.
Singkatnya: Kurvanya pada akhirnya akan mendatar, tetapi mungkin baru setelah Anda tersingkir dari permainan. Perlombaan ini bukan untuk mencapai AGI—melainkan untuk tetap relevan selama masa percepatan.
Perkiraan titik akhirnya: AI melakukan R&D dengan kecepatan supermanusia, dari minggu ke minggu. Bukan AGI fiksi ilmiah, melainkan sistem yang dapat mengulang proses pemecahan masalah riset lebih cepat daripada tim manusia yang bekerja penuh waktu. Pertumbuhan eksponensial itu tidak akan bertahan selamanya—tetapi fase mendatar mungkin baru tiba setelah sebagian besar kontributor manusia sudah tidak lagi dibutuhkan dalam prosesnya.
Singkatnya: Kurvanya pada akhirnya akan mendatar, tetapi mungkin baru setelah Anda tersingkir dari permainan. Perlombaan ini bukan untuk mencapai AGI—melainkan untuk tetap relevan selama masa percepatan.