Souhrn
Demis Hassabis, šéf a spoluzakladatel Google DeepMind, na okraj Světového ekonomického fóra v Davosu 2026 prohlásil, že AGI v horizontu 5–10 let urychlí vědecký pokrok a zdravotnictví, což povede k éře radikální hojnosti. Čína podle něj výrazně dohnala USA v technologickém závodě, ale postrádá schopnost vytvářet průlomové inovace, které by definovaly nové oblasti. Diskutoval také dopady AI na zaměstnanost a energetiku.
Klíčové body
- AGI umožní generovat nové vědecké teorie, nejen je ověřovat, což urychlí objevy v medicíně a vede k post-scarcity světu.
- Čína dohnala USA v AI schopnostech, ale chybí jí frontier inovace, jako jsou modely překonávající současné limity.
- Rok 2025 byl pro Google úspěšný díky modelu Gemini, který posílil pozici firmy.
- Hassabis, britský informatický vědec a nobelista, vede vývoj AI uvnitř Alphabetu společně se Sundarem Pichaim.
- Potenciální dopady zahrnují změny na trhu práce a zvýšenou spotřebu energie.
Podrobnosti
Demis Hassabis, který svou cestu za AGI zahájil v roce 2010, vidí v ní nástroj schopný nejen řešit existující matematické problémy nebo ověřovat teorie, ale generovat zcela nové hypotézy o fungování světa. V rozhovoru pro ET na Davosu popsal, jak AGI urychlí vědecký výzkum – například v oblasti proteinového skládání, kde DeepMind již s AlphaFold dosáhl průlomu, nebo v simulacích molekul pro nové léky. To by mohlo vést k personalizované medicíně, kde AI navrhne terapii na míru pro jednotlivce na základě jejich genetického profilu, což by dramaticky snížilo náklady a čas vývoje léků.
Geopoliticky Hassabis oceňuje, jak Čína investovala do AI infrastruktury – škálováním velkých jazykových modelů (LLM) jako jsou verze od Baidu Ernie nebo Alibaba Qwen, které dosahují výkonu srovnatelného s GPT-4. Čínské firmy vyrobily obrovské množství GPU-kompatibilních čipů a datových center, což jim umožnilo rychle dohnat USA v kvantitativních metrikách, jako je velikost tréninkových dat nebo počet parametrů modelů. Nicméně, podle Hassabise, Čína zatím nedosáhla kvalitativního skoku: nemá ekvivalent k technologiím jako o1 od OpenAI, který zlepšuje uvažování krok za krokem, nebo k DeepMindovým pokrokům v plánování a generalizaci mimo tréninková data. Tento rozdíl vidí v kulturních a regulačních faktorech – méně otevřený výzkum a závislost na státním financování brání organickému objevování.
Hassabis zmínil i rizika: AGI spotřebuje obrovské množství energie, což zatíží globální sítě, a změní trh práce tím, že nahradí rutinní kognitivní úkoly, ale vytvoří nové role v dohledu nad AI systémy. Rok 2025 byl pro Google klíčový díky upgradům modelu Gemini, který slouží k multimodálnímu zpracování textu, obrázků a videa, a integrován do služeb jako Google Search nebo Workspace pro automatizaci úkolů.
Proč je to důležité
Toto prohlášení od Hassabise, nobelisty za AlphaFold, podtrhuje konkurenční dynamiku v AI: USA drží náskok v inovacích díky otevřeným ekosystémům a talentu, zatímco Čína exceluje v nasazení. Pro průmysl znamená, že investice do AGI (jako DeepMindovy miliony do výpočetních zdrojů) urychlí aplikace v healthcare a materiálovém výzkumu, ale vyžaduje řešení etických otázek, jako je bias v modelech nebo bezpečnost AGI. Pro uživatele to předznamenává dostupnější AI nástroje – od diagnostických asistentů po personalizované vzdělávání – ale s rizikem nerovností, pokud Čína zůstane v catch-up módu. Kriticky: předpovědi AGI v 5–10 letech jsou optimistické; historicky se podobné odhady (jako od Raye Kurzweila) posouvaly, a současné LLM stále selhávají v robustní generalizaci mimo tréninková data.
Zdroj: 📰 The Times of India
