NVIDIA के सीईओ जेन-ह्सुन हुआंग ने हाल ही में सार्वजनिक रूप से एक और ब्लॉकबस्टर बयान दिया, जिसमें दावा किया गया कि "हमने कृत्रिम सामान्य बुद्धिमत्ता (एजीआई) हासिल कर ली है।" हालाँकि, विभिन्न साक्षात्कारों में उनकी अभिव्यक्ति और उदाहरणों से यह भी पता चला कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं के उभरते चरण और "मानव-स्तरीय बुद्धिमत्ता" के बीच अभी भी एक बड़ा अंतर है।
22 मार्च को, पॉडकास्ट होस्ट लेक्स फ्रिडमैन के साथ एक साक्षात्कार में हुआंग से पूछा गया कि एजीआई कब हासिल किया जाएगा। फ्रिडमैन की परिभाषा के अनुसार, एजीआई को "एक ऐसी प्रणाली होनी चाहिए जो आपका काम कर सके, जिसमें एक अरब डॉलर से अधिक की प्रौद्योगिकी कंपनी को शुरू करना, चलाना और बढ़ाना शामिल है।" जब हुआंग से 5, 10 या 20 साल की समय सारिणी देने के लिए कहा गया, तो उन्होंने बिना किसी हिचकिचाहट के जवाब दिया, "मुझे लगता है कि यह अभी है।" हालाँकि, उन्होंने तुरंत कहा कि दूसरे पक्ष ने "1 बिलियन अमेरिकी डॉलर" का उल्लेख किया लेकिन यह नहीं बताया कि "यह कितने समय तक चल सकता है।" यह एजीआई को मानव जैसी संज्ञानात्मक क्षमताओं वाले दीर्घकालिक स्थिर "दिमाग" के बजाय व्यावसायिक उपलब्धि के लिए एक चरणबद्ध सीमा के रूप में समझने के बराबर है।
हुआंग रेनक्सुन ने उसी साक्षात्कार में स्पष्ट किया: "मुझे लगता है कि हमने एजीआई हासिल कर लिया है।" उन्होंने एआई एजेंट सिस्टम के वर्तमान वर्ग को उच्च आशाओं के साथ उदाहरण के रूप में माना, उनका मानना है कि इन प्रणालियों ने सामाजिक अनुप्रयोगों को लॉन्च करने और रचनात्मक प्रयोगों का संचालन करने में मजबूत उद्यमशीलता क्षमता दिखाई है। उन्होंने उल्लेख किया कि ओपनक्लॉ (ओपनएआई द्वारा अधिग्रहित किया जा रहा एक ओपन सोर्स एआई एजेंट प्लेटफॉर्म) सहित ओपन सोर्स परियोजनाएं आभासी प्रभावकों और स्वचालित डिजिटल समुदायों को बनाने के लिए डिजिटल एजेंटों का उपयोग करके "उद्यमी तरंगों" की लहर पैदा कर रही हैं, जो साबित करती हैं कि एजीआई "आ गया है"।
लेकिन इस लहर पर जोर देते हुए हुआंग ने यह भी स्वीकार किया कि इन प्रणालियों की वर्तमान सफलता अत्यधिक आकस्मिक है। उन्होंने बताया कि कई परियोजनाएं "दो महीने की आग के बाद ठंडी हो गईं" और स्पष्ट रूप से कहा कि "वास्तव में 100,000 ऐसे एजेंटों में से एक NVIDIA बनाने की संभावना शून्य है।" यह कथन वास्तव में स्वीकार करता है कि वर्तमान एआई एजेंट अभी भी लंबे समय तक अल्ट्रा-बड़े पैमाने के प्रौद्योगिकी उद्यमों को व्यवस्थित रूप से बनाने और संचालित करने की व्यापक क्षमता रखने से बहुत दूर हैं। यह उनके पिछले क्रांतिकारी फैसले को भी कमजोर करता है कि "एजीआई हासिल कर लिया गया है"।
"क्या एजीआई का एहसास हुआ है" से संबंधित बयान ने उद्योग में लंबे समय से चले आ रहे मतभेदों को भी छुआ है। सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता की अवधारणा का लंबे समय से अत्यधिक "राजनीतिकरण" और "पूंजीकरण" किया गया है। ओपनएआई और माइक्रोसॉफ्ट जैसी कंपनियों और उनके साझेदारों के बीच अनुबंध की शर्तों में, क्या "एजीआई हासिल किया गया है" अक्सर सीधे तौर पर बड़ी मात्रा में धन और रणनीतिक दिशा से जुड़ा होता है। इसलिए, यह दावा करने वाला कोई भी बयान कि "एजीआई हासिल कर लिया गया है" आसानी से बहस को भड़का सकता है। प्रौद्योगिकी नेता और शोधकर्ता वर्षों से इस बात पर बहस कर रहे हैं कि क्या मौजूदा बड़े पैमाने के मॉडल सिस्टम "सच्ची सामान्य बुद्धिमत्ता" का प्रतीक हैं या केवल मानव बुद्धि के अत्यधिक सिम्युलेटेड टुकड़े हैं।
गौरतलब है कि 19 मार्च को फ्रिडमैन के साक्षात्कार के जारी होने से ठीक तीन दिन पहले, हुआंग जेन-ह्सुन ने एआई के व्यावहारिक अनुप्रयोग पर पूरी तरह से अलग जोर दिया था जब वह एनवीडिया जीटीसी (जीपीयू प्रौद्योगिकी सम्मेलन) के दौरान ऑल-इन पॉडकास्ट पर अतिथि थे। उस बातचीत में, उन्होंने इस बात पर ध्यान केंद्रित नहीं किया कि क्या एजीआई को "एहसास" हुआ था, बल्कि इस बात पर ध्यान केंद्रित किया था कि क्या मानव इंजीनियर मौजूदा एआई उपकरणों का पूरा उपयोग कर रहे थे, और यहां तक कि कड़े शब्दों में चेतावनी दी थी कि अगर उच्च भुगतान वाले इंजीनियरों ने एआई पर पर्याप्त पैसा खर्च नहीं किया तो उन्हें "गहरा झटका" लगेगा।
हुआंग ने कहा, "अगर 500,000 अमेरिकी डॉलर के वार्षिक वेतन वाला एक इंजीनियर प्रति वर्ष एआई टोकन में कम से कम 250,000 अमेरिकी डॉलर का उपभोग नहीं करता है, तो मैं बहुत सतर्क रहूंगा।" उन्होंने "टोकन" को बड़े मॉडल प्रसंस्करण और भाषा निर्माण के लिए माप की मूल इकाई के रूप में समझाया, और एआई कंप्यूटिंग लागत और कार्य क्षमताओं का प्रत्यक्ष प्रतिबिंब भी बताया। उनके विचार में, टोकन के अपर्याप्त उपयोग का मतलब है कि इंजीनियरों के पास एआई का पूरी तरह से उपयोग करने की क्षमता नहीं है, जो संभावित उत्पादकता को बर्बाद करने के बराबर है।
हुआंग ने इस व्यवहार की तुलना चिप डिजाइनरों से की, जिन्होंने सीएडी जैसे इलेक्ट्रॉनिक डिजाइन स्वचालन उपकरण का उपयोग करने से इनकार कर दिया और सर्किट आरेख बनाने के लिए "कागज और पेंसिल युग में लौट आए"। उन्होंने खुलासा किया कि एनवीडिया वर्तमान में इंजीनियरिंग टीम के लिए टोकन बजट में लगभग 2 बिलियन डॉलर अलग रखने की कोशिश कर रहा है और टोकन को सीधे कर्मचारी मुआवजा पैकेज में शामिल करने पर विचार कर रहा है। उन्होंने कल्पना की कि प्रति वर्ष सैकड़ों हजारों डॉलर के मूल वेतन के अलावा, एक इंजीनियर को मूल वेतन का लगभग आधा मूल्य का "टोकन कोटा" भी मिलेगा, ताकि वह बड़ी संख्या में एआई टूल का उपयोग करके "अपनी कार्य कुशलता को 10 गुना बढ़ा सके"।
कई दिनों के अंतर पर इन दो सार्वजनिक प्रस्तुतियों को देखते हुए, एक ओर, हुआंग जेन-ह्सुन ने यह दावा करने के लिए अत्यधिक उत्तेजक भाषा का इस्तेमाल किया कि एजीआई "आ गया" है और व्यावसायिक उपलब्धियों की ओर उन्मुख "सामान्य बुद्धिमत्ता" की एक निश्चित परिभाषा को पूरा कर चुका है; दूसरी ओर, जब आंतरिक प्रबंधन और इंजीनियरिंग प्रथाओं के बारे में बात की गई, तो उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि वर्तमान एआई प्रणाली अभी भी मानवीय पहल और गहन उपयोग पर अत्यधिक निर्भर है, और वास्तविक दुनिया उद्यमशीलता अभ्यास में सफलता की संभावना बेहद कम है। पिछली और बाद की टिप्पणियों के बीच तनाव वर्तमान एआई उद्योग की "प्रचार सीमा" और "यथार्थवादी क्षमताओं" के बीच सूक्ष्म झूले को दर्शाता है: संभावनाओं को बढ़ा-चढ़ाकर पेश करके संसाधनों के लिए प्रतिस्पर्धा करते समय, किसी को यह स्वीकार करना होगा कि प्रौद्योगिकी अभी भी कई प्रमुख आयामों में आदर्श "मानव-स्तर की बुद्धिमत्ता" तक पहुंचने से बहुत दूर है।