Cosa è un'AGI? Vediamo a che punto siamo!

Summary

The video script discusses the concept of Artificial General Intelligence (AGI) through the lens of a paper titled 'Levels of AGI,' published in November 2023 and updated in January 2024. The paper critiques the traditional singular definitions of AGI, advocating for a multi-level approach to understanding the complexity of achieving true general intelligence. It emphasizes focusing on capabilities rather than mechanisms, the importance of generality and performance, and the potential for cognitive and metacognitive tasks. The script outlines a matrix of six levels of AGI, ranging from non-intelligence (Level 0) to artificial super intelligence (Level 5), and discusses the potential risks associated with each level, such as job displacement and societal shifts. The speaker also touches on the importance of ecological validity in benchmarks and the journey towards AGI, rather than a single endpoint. The video concludes by encouraging viewers to consider the implications of AGI and to educate themselves on the subject, pointing to resources like i360 Academy for further study.

Takeaways

• 📚 The paper 'Levels of AI' discusses a multi-level approach to understanding Artificial General Intelligence (AGI), moving away from a single definition to a spectrum of capabilities.
• 🔍 The paper critiques the idea of relying on a single, specific definition of AGI, suggesting that it can be misleading and counterproductive due to the complexity of the concept.
• 📈 It emphasizes focusing on capabilities rather than mechanisms, stating that how an AGI achieves its tasks is less important than what it can accomplish.
• 🧐 The importance of not equating AGI with human-like thinking or consciousness is highlighted; the consequences of AGI actions are of greater concern.
• 🌟 The paper introduces a matrix of six levels of AI quality, ranging from non-intelligence (Level 0) to artificial super intelligence (Level 5), providing a framework for understanding where we are in AGI development.
• ⚙️ Level 1 AIs are emerging, somewhat better than unskilled humans, while Level 2 AIs are competent, performing at the 50th percentile of skilled adults.
• 🤔 There is debate over whether we have already reached Level 1 or Level 2 AGI, with examples like Cloud 3 and CH G PT4 being considered by some as the first instances of AGI.
• 🚀 Level 3 AIs are experts, performing at the 90th percentile of skilled humans, and Level 4 AIs are virtuosos, at the 99.9th percentile, with examples like Deep Blue and AlphaGo.
• ☢️ Level 5 represents fully autonomous AI, surpassing human intelligence, which brings significant risks such as mass labor displacement and the decline of exceptional human traits.
• 🧮 The paper also discusses the risks associated with each level of AGI, from deskilling and industry disruption at Level 1 to concentration of power and misalignment at Level 5.
• 🌐 The importance of ecological validity is stressed, meaning that AGI should be measured on tasks that are useful and relevant to the real world, not just theoretical benchmarks.

Q & A

What is the main topic discussed in the video script?

The main topic discussed in the video script is the concept of Artificial General Intelligence (AGI), its definitions, levels, and the potential risks associated with each level as outlined in a paper by Deep Mind.

What does AGI stand for?

AGI stands for Artificial General Intelligence, which refers to the ability of an AI system to understand or learn any intellectual task that a human being can do.

What is the significance of the paper titled 'levels of AGI'?

The paper titled 'levels of AGI' is significant because it provides a structured approach to understanding AGI by breaking it down into different levels or steps, each with its own set of capabilities and potential risks.

What are the six levels of AGI performance as described in the paper?

The six levels of AGI performance are: Level 0 - Non-Intelligence (e.g., a calculator), Level 1 - Emerging (equal to or somewhat better than a skilled human), Level 2 - Competent (at the 50th percentile of skilled adults), Level 3 - Expert (at the 90th percentile of all skilled humans), Level 4 - Virtuoso (at the 99.99th percentile of humans), and Level 5 - ASI (Artificial Super Intelligence, surpassing human intelligence).

What is the potential risk associated with Level 1 AGI?

The potential risks associated with Level 1 AGI include deskilling, where human skills may atrophy due to reliance on AGI, and disruption of established industries as AGI begins to outperform human workers in certain tasks.

Why is focusing on the capabilities of AGI important?

Focusing on the capabilities of AGI is important because it allows for a better understanding of what the AI can accomplish rather than just the mechanisms by which it operates. This approach helps to identify characteristics that are not necessarily prerequisites for AGI but are still important areas of research.

What does the term 'Ecological Validity' refer to in the context of AGI?

In the context of AGI, 'Ecological Validity' refers to the importance of measuring AGI's performance on tasks that are useful and relevant to the real world, as opposed to artificial or abstract tasks that may not accurately reflect its capabilities in practical applications.

What is the potential risk at Level 4 AGI?

At Level 4 AGI, the potential risks include mass labor displacement, where a significant number of jobs may be lost to AGI, and the decline of exceptional human capabilities, as AI may begin to outperform humans in nearly all tasks.

Why is the concept of 'alignment' important when discussing AGI?

The concept of 'alignment' is important because it refers to the challenge of ensuring that AGI systems are designed and operate in a way that aligns with human values and ethics. Misalignment could lead to unintended consequences and risks.

What is the role of benchmarks in evaluating AGI?

Benchmarks play a crucial role in evaluating AGI by providing objective measures of the AI's performance. They help to assess the AI's capabilities in a systematic and standardized way, allowing for comparison and progress tracking over time.

What is the potential risk at Level 5 AGI, also known as ASI?

The potential risks at Level 5 AGI, or ASI, include the concentration of power, where a few entities may control extremely advanced AGI systems, and the possibility of misalignment, where the AGI's goals and actions may not align with human values or interests.

Outlines

00:00

📈 AGI: Levels of Achievement and Perspectives

The first paragraph introduces the concept of Artificial General Intelligence (AGI) and discusses the importance of understanding it in layers rather than a single definition. It highlights the work of Deep Mind and emphasizes the need to look at AGI as a series of steps or levels, rather than a single endpoint. The paragraph also mentions the importance of considering various definitions of AGI from different sources and the potential pitfalls of relying on a single definition. It concludes with an invitation for viewers to support the channel and engage with the content.

05:00

🧐 Focusing on Capabilities and Generality in AGI

The second paragraph delves into the specifics of the paper titled 'levels of AGI,' discussing the focus on capabilities rather than the mechanisms behind AGI tasks. It stresses that AGI is not just about mimicking human thought processes but about the consequences of actions. The paragraph also touches on the importance of generality and performance in AGI, the potential need for a robotic embodiment, and the focus on potential rather than deployment. It concludes with a call to measure ecological validity and the importance of understanding the journey towards AGI, not just a single achievement.

10:02

📊 AGI Matrix: Measuring Quality and Performance

The third paragraph presents a matrix from the paper that outlines six levels of AI quality or performance, distinguishing between 'Narrow' and 'General' categories. It starts with level zero, equating to non-AI such as a calculator, and progresses through emerging, competent, expert, and virtuoso levels, culminating in artificial superintelligence (ASI). The paragraph discusses the current state of AI technologies in relation to these levels and the debate over whether we have already achieved certain levels of AGI.

15:03

🤖 Risks and Evolution of AGI

The fourth paragraph addresses the potential risks associated with each level of AGI, from the status quo at level zero to the profound societal changes that could result from ASI at level five. It discusses the possibility of industry disruption, over-reliance on AI tools, and the need for careful consideration as we progress towards higher levels of AGI. The paragraph also references the importance of considering ecological validity in AGI benchmarks and the societal impact of advanced AI systems.

20:04

🚀 AGI's Societal Impact and the Alignment Problem

The fifth and final paragraph discusses the societal impact of AGI, particularly at the highest levels where AI could displace a massive amount of labor and lead to a decline in what is considered exceptional human ability. It touches on the psychological and social effects of such changes and the potential concentration of power in the hands of a few entities controlling advanced AI. The paragraph also mentions the alignment problem, questioning how we can ensure AI respects human values and the importance of understanding and addressing these challenges. It concludes with a recommendation to study AI further and not ignore the ongoing AI revolution.

Keywords

💡AGI (Artificial General Intelligence)

AGI refers to a form of artificial intelligence that possesses the ability to understand, learn, and apply knowledge across a wide range of tasks at a level equal to or beyond that of a human being. In the video, AGI is the central theme, with discussions about its various levels and the implications of its development.

💡Deep Mind

Deep Mind is a leading artificial intelligence company that has developed significant models and research in the field of AGI. The video references a paper by Deep Mind, indicating the company's influence on the topic and its role in shaping the understanding of AGI.

💡Benchmarks

Benchmarks are standardized tests or measurements used to assess the performance of AI systems. The video emphasizes the importance of ecological validity in benchmarks, meaning that they should reflect real-world tasks and scenarios to accurately evaluate AGI capabilities.

💡Ecological Validity

Ecological validity refers to the extent to which the results of an experiment or test can be generalized to real-world conditions. In the context of the video, ecological validity is crucial for creating meaningful AGI benchmarks that reflect actual tasks and environments.

💡Levels of AGI

The video outlines different levels of AGI, ranging from non-intelligence (Level 0) to superintelligence (Level 5). Each level represents a progressive step in the capabilities of AGI, from performing specific tasks (Narrow AGI) to surpassing human intelligence across all tasks (ASI or Artificial Super Intelligence).

💡Risks of AGI

The video discusses potential risks associated with the development of AGI, such as job displacement, disruption of industries, and the potential for AI systems to make decisions that are misaligned with human values. These risks are considered in the context of each AGI level.

💡Alignment Problem

The alignment problem refers to the challenge of ensuring that AGI systems act in a way that is aligned with human values and intentions. The video mentions this as a significant concern, especially as AGI becomes more autonomous and capable.

💡Consciousness in AI

The video touches on the question of whether AGI systems need to be conscious or sentient to be considered truly intelligent. It suggests that the focus should be on the capabilities and consequences of AGI actions, rather than on whether the AI has a human-like consciousness.

💡Task Performance

Task performance is a measure of how well an AI system can complete specific tasks. The video differentiates between the performance on narrow tasks (specific, well-defined problems) and general tasks (a broader range of problems), emphasizing the importance of both for AGI.

💡Cognitive and Metacognitive Tasks

Cognitive tasks refer to mental activities that involve learning, memory, perception, and problem-solving. Metacognitive tasks involve thinking about and regulating one's own cognitive processes. The video suggests that AGI should be capable of performing both types of tasks to demonstrate general intelligence.

💡Embodiment in AGI

Embodiment in the context of AGI refers to the idea that an AI system may require a physical form or 'body' to fully interact with the world and exhibit general intelligence. The video discusses this concept, questioning whether a physical form is a prerequisite for AGI.

Highlights

The paper discusses the multi-level structure of AGI (Artificial General Intelligence), emphasizing a layered approach rather than a single definition.

It critiques the idea of relying on a single definition of AGI, advocating for a more nuanced understanding that encompasses various capabilities and levels of performance.

The paper provides a historical overview of different AGI definitions, starting from the Turing Test and moving through various definitions over time.

It introduces the concept of focusing on capabilities rather than the mechanisms behind how AGI achieves its tasks, highlighting the importance of outcomes over processes.

The paper argues that achieving AGI does not necessarily mean developing systems with consciousness, emphasizing the significance of consequences over the nature of thought.

It stresses the importance of generality and performance in AGI, stating that the intelligence should be both broadly capable and highly effective.

The paper questions the need for a physical robotic embodiment for an AGI system, suggesting that it may not be a requirement for achieving general intelligence.

It discusses the potential and risks associated with each level of AGI, from level 0 (no AI) to level 5 (Artificial Super Intelligence).

The paper introduces a matrix that categorizes AGI into six levels of intelligence quality, with examples for each level and the potential risks involved.

It differentiates between 'Narrow' and 'General' AI, with the former being highly skilled in specific tasks and the latter capable of handling a wide range of tasks.

The paper suggests that we may already be at AGI level 1, with tools like Google's products and services showing signs of emerging general intelligence.

It debates the potential societal impacts, such as job displacement and the decline of human exceptionalism, as AGI levels increase.

The paper raises concerns about the concentration of power in the hands of a few entities that control advanced AGI technologies.

It emphasizes the need for ecological validity in AGI benchmarks, advocating for real-world task measurements over theoretical ones.

The paper provides a framework for understanding the progression towards AGI, encouraging a focus on the journey rather than a single endpoint.

It discusses the importance of aligning AGI with human values and the challenges of ensuring that AGI respects and upholds these values.

The paper is praised for its comprehensive and well-structured analysis, offering a clear view of the current state and future trajectory of AGI.

The speaker recommends the paper to anyone interested in studying AGI, stating that understanding this revolution is crucial and not something to ignore.

An interview with Elon Musk is mentioned, where he predicts AGI could be achieved by 2025, highlighting the urgency and potential timeline of AGI development.

Transcripts

Agi di qua Agi di là a destra a sinistra

sotto in goop non si capisce niente

visto che facciamo ormai da parecchio

tempo diversi video sulgi qui sopra e

c'è sempre qualcuno che nei commenti

giustamente mi fa notare ma dipende cosa

intendi per egi Raffaele ho citato più

volte che io eh come riferimento adoro

quello sviluppato da Deep Mind in un

Paper e quindi oggi voglio parlarvi di

questo di questo Paper dove loro fanno

una struttura a livelli è una matrice in

In verità e fanno vedere diversi livelli

di Agi mi piace molto quell'approccio

credo che andare su una definizione

singola quella di Wikipedia quella di

Open Eye quella di Google sia sempre una

visione parziale della questione

Soprattutto molto che tira l'acqua al

proprio mulino No perché ognuno se la

definisce come vuole perché ovviamente

dice di averla raggiunto secondo la

propria definizione quella di Deep Mind

mi piace perché invece la mette su una

questione di livelli No del dire non ci

fissiamo su punto d'arrivo no se ci

fosse questo traguardo da un certo punto

da superare Ma capiamo che sono una

serie di step ci arriveremo

progressivamente un po' alla volta Ecco

il paper e prima di tuffarci nel

guardare insieme Alcuni passaggi

interessanti Vi ricordo che se volete

supportare questo canale potete farlo

cliccando il pulsantino grazie Qui sotto

e facendo piovere denaro dal cielo

facendo una donazione di qualche euro

Decidete voi di quanto oppure se proprio

Ve la sentite e dite questo Raffaele è

veramente bravo mi svolta le giornate

con i suoi fantastici contenuti su

YouTube Allora potete fare un

abbonamento che è una donazione

automatica ricorrente tutti i mesi anche

lì di qualche euro che vi sblocca pure

delle funzionalità su YouTube Allora

questo è il paper che si chiama levels

of Agi pubblicato a novembre del 2023 e

poi aggiornato a gennaio del

2024 non ve lo leggo tutto sono una

ventina di pagine vi lascio il link qui

sotto così ve lo potete scaricare e

leggere Voi ci sono un paio di cose

interessanti che voglio farvi vedere di

questo Paper innanzitutto parte dalle

definizioni no c'è questa sezione qua

defining Agi case studies dove va

prendere una serie di definizioni note

quindi parte veramente molto indietro

dal test di Touring attraversando una

serie di definizioni che sono state date

nel tempo no un po' in ordine

cronologico se volete c'è anche quella

famosa di openi basata sul valore

economico che riesce a fare

un'intelligenza artificiale comunque c'è

il test del caffè pure questa molto

molto famosa Eh ci sono tutta una serie

di definizioni loro le vanno un pochino

ad analizzare il ragionamento che fanno

come dicevo nell'introduzione è queste

definizioni così nette così specifiche

No così ehm precise Guardano solo a un

pezzo della questione che invece è molto

più complessa e fissarci su una singola

definizione potrebbe essere fuorviante

potrebbe essere controproducente mi

trova molto d'accordo questa cosa Quindi

cosa fanno loro partono dal definire

alcuni principi e cioè dicono Ecco sei

principi che noi abbiamo sviluppati

sviluppato per poter fare una

definizione di Agi li vediamo

velocemente insieme Poi vi faccio vedere

due tabelle che secondo me sono la parte

veramente importante di questo Paper

Allora la prima cosa è focalizziamoci

sulle capacità Ok questa è una cosa

molto interessante cioè dice la maggior

parte delle definizioni di Agi si

fissano su quello che l'agi può

accomplish No quello che può che può

fare non sul meccanismo con il quale

riesce a fare questi questi Task dice

però Quest importante per identificare

quelle caratteristiche che non sono

necessariamente un prerequisito per

raggiungere le Gi Ma che sono però

comunque degli argomenti interessanti di

ricerca Eh invece dice concentrarci

sulla sulle sulle capacità ci permette

di fare alcune cose no di definire

alcuni requisiti per per le Gi cioè il

fatto che le Gi non implica che il

sistema debba pensare o ragionare in un

modo umano Ok questo importante e

interessante ne abbiamo parlato spesso

nei video che sto facendo su cloud 3 se

non l'avete visto andatevi a vedere la

serie di video che sto facendo su cloud

3 no dove lo metto alla prova e ci

facciamo queste chiacchierate

filosofiche abbiamo provato a capire se

Senziente o meno ma quello che abbiamo

capito è che conta veramente poco sul

fatto che sia veramente cosciente

Senziente Se pensa come pensa un essere

umano perché ci dobbiamo concentrare

sulle conseguenze Cioè se Uni ci ammazza

tutti ma a noi ci interessa veramente

capire se ci ammazza perché pensa come

noi o pensa in un modo diverso La

questione è capire se E perché queste a

ci vuole ammazzare e come la possiamo

fermare ho fatto l'esempio estremo No ma

per dire concentriamoci su quello che

poi è il risultato No di questa di

questa cosa Ehm e seconda cosa la

seconda conseguenza del primo punto dice

ovviamente a raggiungere un Agi non

significa per forza che arriveremo ad

avere dei dei sistemi che hanno

sviluppato una coscienza oppure che sono

senzienti e così via No anche questo

abbiamo parlato molto nei video che

abbiamo fatto su cloud 3 andatevi a

vedere quei video perché secondo me sono

veramente un gioiellino di questo canale

poi dice secondo punto secondo criterio

per un importante è focalizzarci sulla

questione della generalità perciò si

chiama egi No la G sta per artificial

General intelligence e performance

Quindi dice Entrambe le cose molti si

concentrano sulla questione della

generalità ma veramente pochi invece

pensano alla questione della performance

e noi crediamo che siano entrambe

importanti no Quindi sia le performance

che la generalità quindi sì deve essere

generale ma poi deve pure funzionare

bene non basta essere solo generale poi

dice ci concentriamo anche

su Task cognitivi e metacognitivi e qua

diciamo si va un po' più nel tecnico

Dice non sappiamo ancora se c'è bisogno

di avere un robot embodiment che in

italiano non saprei come tradurre No

però avere un un corpo robotico

mettiamola così qualcuno d'accordo

qualcuno No dice senza un corpo non si

può avere diciamo un egi nel senso

classico del termine eccetera eccetera i

Qua f una riflessione sul dire Guardate

che sono importanti i Task cognitivi

anche quelli metacognitivi E cioè eh la

capacità di un di un sistema di gestire

dei Task fisici aumenta la sua

generalità ma non deve essere un

requisito per le gii poi seconda cosa

concentriamoci sul potenziale e non sul

deployment e questa è una cosa che dico

molto spesso quando parliamo di app di

strumenti di sistemi No concentriamoci

sempre sul potenziale Proviamo a

guardare in in prospettiva Eh quindi

dice dimostrare che un sistema può

performare una serie di Task a un certo

livello dovrebbe essere necessario per

dichiarare che quel sistema è un Agi

cioè dice se noi capiamo che questa cosa

effettivamente potrebbe fare quella roba

allora a tutti gli effetti dobbiamo

considerarlo come se quella cosa le

stesse facendo ed ecco perché secondo

molti le gii ce l'abbiamo già da quando

abbiamo

avuto Cloud 2 e CH G pt4 No quella

categoria di enti sono stati i primi ad

essere identificati come G questo

qualcuno la pensa così qualcuno la pensa

in un altro modo sapete Queste sono

opinioni e scule di pensiero non c'è un

modo giusto o sbagliato Anzi se volete

mi dite la vostra nei commenti come

sempre con educazione rispettando le

opinioni di tutti perché sono scuole di

pensiero non c'è un unico modo giusto di

rispondere a questa domanda poi dice

concentrarsi su ecological validity

quindi su la validità di quelle che

vengono fatti qua c'è la grossa

questione diciamo dei dei Benchmark no

del dire servono dei cazzo di Benchmark

che ci permettono veramente di fare una

valutazione oggettiva delle cose che

stiamo misurando e quindi dice noi qua

enfatizzi l'importanza di misurare su

dei Task utili per il mondo reale Ok

Ecco perché vi dico spesso nei Benchmark

si vedono delle cose che lasciano un po'

il tempo che trovano e questo secondo me

il più importante concentriamoci sul

percorso verso le Gi non su un singolo

endpoint altrimenti perdiamo di vista la

questione no pensare di dire perfetto il

giorno eh primo Aprile abbiamo raggiunto

le gii no e e brindiamo o soffiamo sulla

candelina Non è questo quello che

succederà ma c'è un processo un percorso

una serie di step durante questi step ci

sarà un aumento delle performance

cerchiamo di capire di misurare e di

individuare benissimo tutti questi step

intermedi e fatemi prendere un secondo

ne voglio approfittare per ringraziare

lo sponsor di questo video che è cookie

Bot come sapete negli anni col gtpr è

cambiato completamente lo scenario della

privacy e online e ad oggi Chiunque

abbia un sito web e dico chiunque quindi

aziende professionisti ma anche

semplicemente i vostri siti personali

deve mettersi in regola Quindi se stai

guardando questo video e hai un sito web

sappi che ti serve per legge uno

strumento per gestire i cookie e anche

tutte le tecnologie di tracciamento che

utilizzi sul tuo sito web uno strumento

anche che ti faccia un po' da raccolta

del consenso degli utenti e che ti

archivi poi tutti questi questi consensi

Ecco cibot fa esattamente questa cosa ad

oggi è uno strumento utilizzato da 1

milione e mezzo di siti web 1 milione e

mezzo in tutto il mondo e supporta 47

lingue e lo so prima che me lo chiedete

la risposta è sì supporta pure

l'italiano quindi tra queste 47 lingue

ci sono pure ci ha supportato anche

l'italiano loro usano una tecnologia di

scansione del sito web che individua da

solo automatico i cookie e anche i

servizi di tracciamento e poi ti

permette una personalizzazione completa

in base sia alla lingua eh E in base

anche alle normative del del paese e sì

perché c'è un aspetto importante da dire

e cioè che non funziona allo stesso modo

in tutto il mondo e cookiebot quindi ti

aiuta a automatizzare diciamo gran parte

del lavoro ed è importante questo

aspetto questo aspetto qua è sempre

grazie alla loro tecnologia di scansione

automatica la manutenzione che devi fare

nel tempo poi diventa veramente minima

Diciamo che in linea di massima lo

installi fai la scansione la prima volta

no quindi quella iniziale dove Individua

i cookie e e tutti gli altri strumenti

di tracciamento e poi periodicamente

cookie Bot si occuperà di verificare se

ci sono stati dei cambiamenti

all'interno del sito Quindi se volete

saperne di più Vi basta andare su

cookiebot.com vi metto qua il link in

sovraimpressione ve lo lascio pure qui

sotto in descrizione ci cliccate sopra e

vi andate a vedere in dettagli di Cookie

Bot e ora invece torniamo al nostro

video e quindi diciamo si arriva un po'

a questo schema che secondo me sono due

tabelle che sono fatte veramente molto

molto bene eh Questa è una matrice che

fa vedere dice guarda ci sono due

questioni che dobbiamo misurare Allora

il livello ok E qua qua ci sono sei

livelli di di di di diciamo di qualità

dell'intelligenza artificiale diciamo di

di di performance Ecco non mi veniva la

parola anche se stava qua sopra e poi

Qua abbiamo Due Colonne extra nelle

quali vediamo la versione Narrow e

quindi quella verticale Quella specifica

no Quindi leai che fa una cosa e la fa

bene rispetto a quella invece General Ok

quindi quella generale trasversale che

riesce a lavorare su molti Task su molti

campi eccetera eccetera si parte dal

livello zero Quindi livello zero è non

intelligenza artificiale cioè l'esempio

è a calcolatrice Eh e e nella nella

questione General invece Quindi qua qua

in questo Narrow No dice Fa una cosa e

la fa molto bene cioè la calcolatrice fa

dei calcoli da paura i miglior calcoli

di sempre direbbe Apple invece nella

nella versione General di questa cosa

dice dei degli strumenti che in qualche

modo tengono l'umano nel loop e questo

fa l'esempio di Amazon mechanical Turk

se non lo conoscete è un servizio di

Amazon Dove si possono comprare

tantissimi microtask fatti da esseri

umani ok ok L'ho descritto malissimo

però se sapete che cos'è Amazon

mechanical Tark avete avete capito Poi

dice il livello un Qual è il livello uno

è emerging ok come come categoria equal

to or somewhat Better Than un skilled

Human Quindi dice Siamo al livello pari

o leggermente superiore di un umano non

skillato e Qua dice se andiamo nei narro

alcuni sono il gofi oppure questo qua

che è in pronunci abile se andiamo

invece in

quello generale qual è e cgpt e Bard e

lama 2 e Gemini no Perciò vi dicevo

Qualcuno dice che in realtà abbiamo

avuto già un primo livello di Agi vedete

Questo è il livello 1 Ok livello 0 non

c'è livello 1 l'abbiamo avuto già quando

abbiamo

avuto questa qualità di di

prodotti poi si passa al livello due

Quindi dice livello 2 competente lo

chiama competente dice che è a livello

del 50o percentile degli adulti skillati

e Qua dice nella parte Narrow quindi in

quello verticale abbiamo vari esempi

quindi Google Assistant Siri Alexa

Watson eccetera eccetera

l'agi Non ce l'abbiamo ancora non c'

abbiamo ancora un Agi che possiamo

paragonare Come come come performance no

Come qualità Eh che raggiunge almeno il

50o percentile degli adulti e qua in

molti stanno iniziando a dare dubbi e

dire forse questa Casellina la dobbiamo

iniziare a riempire Tra l'altro vedete

la casellina la la la riga dei narro è

tutta riempita quella dei General quasi

tutta vuota Qualcuno dice in realtà

forse ci siamo cioè vedere in azione

Cloud 3 eh andatevi a vedere i video sul

canale vedere in azione Devin no vedere

in azione alcuni robot che iniziano a

fare delle cose è veramente Wow vedere C

GPT con l'audio

Eh la parte Visual eccetera eccetera

forse siamo già a livello 2 diciamo però

sicuramente il livello un l'abbiamo

raggiunto livello 3 esperto quindi

parliamo del 90o percentile di tutti gli

esseri umani skillati e Qua dice alcuni

strumenti possono essere per esempio

grammarly no grammarly fa una cosa

correggere il tuo inglese quando scrivi

e lo fa da paura oppure strumenti di

generazione immagini come posso essere

da lì due

diciamo m Journey 6 No queste qua

veramente di altissima qualità leji

esperta non ce l'abbiamo ancora quindi

se su questa ci sono dei dubbi no

Qualcuno dice Forse questa nuova

generazione potrebbe esserlo il famoso C

GPT 5 di cui si parla tanto virtuoso

questo è l'ultimo livello di Agi perché

poi siamo all'asi con livello 5 virtuoso

è

99 99o percentile degli esseri umani

Quindi abbiamo queste Gi che per

performante quanto tutti gli esseri

umani fondamentalmente no quindi ci

raggiunge in pieno e Qua dice vabbè

esempi sono Deep Blue quindi ce

l'abbiamo già da un paio di decenni Alf

Goo se non avete visto il film questo ve

l'ho consigliato diverse volte se non

avete mai visto il film film

documentario su Alf Go lo trovate

gratuito su YouTube andatevelo a vedere

perché è veramente bellissimo Se vi

piacciono i temi dell'intelligenza

artificiale dovete vederlo ovviamente

l'agi virtuosa non ce l'abbiamo ancora e

l'ultimo questo è l'asi quindi

artificials super intelligence significa

che non è che ha raggiunto tutti gli

esseri umani ma li ha superati ok E da

quel momento in poi ci Stacca per sempre

perché ovviamente dal punto di vista

biologico non possiamo crescere la

velocità con la quale cresce Quella

invece digitale e quindi ci Stacca per

sempre anche qua nel narro ci siamo Alf

Ziro ne ne è un esempio Alf zero è

passatemi la semplificazione

l'evoluzione di Alf go ok per per

capirci però diciamo quello è veramente

di un livello incredibile su sulla parte

generale non ce l'abbiamo ancora questa

Secondo me è un'ottima

eh framework un ottimo framework

chiamiamo così quando parliamo di Agi

parlare a livelli Ok ci aiuta a capire a

che livello siamo quindi Secondo alcuni

esperti adesso siamo tra il livello 1 e

il livello 2 il massimo delle Gi che

possiamo raggiungere livello 4 e poi

dopo c'è il livello 5 che è la diciamo

l'asi se volete questa è un po' come la

classificazione che abbiamo a cinque

livelli delle macchine di guida autonoma

no pure la tiene d'aiuto questa cosa

Quindi queste classificazioni Secondo me

sono sempre molto utili rispetto a dire

netto questa macchina è o non è a guida

autonoma No abbiamo diversi livelli di

autonomia e Qua abbiamo diversi livelli

di generalità e poi c'è un'altra tabella

che vi consiglio di vedere qua salto un

po' di cose ovviamente ve l' andate a

leggere Voi vi faccio vedere questa

perché questa è interessante perché dice

per ognuno di questi sei livelli quali

sono diciamo vi fa degli esempi e poi

dice Quali sono i rischi no potenziali

Quindi dice vabbè a livello Zero status

quo quindi diciamo non abbiamo

eh rischi particolari Se non quelli che

conosciamo già livello un quindi e i as

a tool mi piace questa cosa no che lo lo

lo fa evolvere Quindi come uno strumento

come un consulente come un collaboratore

quindi e as a tool Quindi se è uno

strumento quindi significa l'umano Fully

control tasks quindi l'umano è in pieno

controllo dei Task e usa le hai per

automatizzare dei Sott Task Qua ci sono

anche degli esempi eccetera eccetera qua

no tutto quello che abbiamo letto prima

non vi voglio leggere tutto perché

l'abbiamo già detto prima voglio

concentrarmi sui rischi perché è

interessante anche fare queste

riflessioni dice quali sono qua dei

rischi il deskilling ovviamente sulle

competenze e poi disruption of

established Industries Quindi no il

fatto che intere Industrie possono

venire completamente rivoluzionate

ribaltate se non addirittura distrutte e

se ne sta parlando spesso no quando si

dice Eh Devin scrive tutto il codice da

solo Mid giorne fa le immagini meglio di

delle foto che posso fare che posso fare

io Sora No adesso Sora è l'industria dei

film di Hollywood eccetera eccetera

quindi questo come come tipologia di

rischio livello du Ok vi ricordate

livello du l'abbiamo chiamato eh come si

chiamava sopra Aspettate che non mi

ricordo i nomi dei livelli ta ta ta ta

ta livello du era quello competent Ah no

ma mi sa che c'è scritto pure sotto sono

io che non me ne sono

accorto sono io che non me ne sono

accorto Scusatemi Yes Sì stava scritto

qua Perdonatemi quindi livello 2 ai as a

consultant ok Quindi come se fosse un

consulente Quindi lei prende possesso di

alcun di un ruolo diciamo

sostanziale ma solo quando invocato

dagli umani Ecco perché io ho detto

Secondo

me alcune cose del livello 2 già le

stiamo faccendo cioè io mi rendo conto

che già lo uso in in questo modo e non

in questo modo cioè su alcune cose

alcuni strumenti oggi possono essere già

utilizzati in questo modo

queste competent abbiamo detto over

Trust Questo è un problema Problema

molto grosso no Quindi il mettere troppa

fiducia nello strumento

nell'intelligenza artificiale sapendo

che può avere delle problematiche no

sappiamo tutti quanti le allucinazioni

per dire la problematica più più diciamo

più nota ma anche la disinformazione le

fake news i Deep fake eccetera eccetera

e infatti anche manipolazione no Quindi

qua tutti i problemi che ci possono

essere con le con le truffe eh eccetera

eccetera Ecco perché io dicevo Secondo

me siamo più nel livello 2 che nel

livello 1 Quantomeno per certi aspetti

livello 3 e i con come un collaboratore

Quindi qua dice co equal Human Ey

collaboration no quindi una

collaborazione allo stesso livello dove

vengono considerati alla pari quindi i

Task gli obiettivi No sono fatti

condivisi Questo è il livello Expert

abbiamo visto sopro quindi livello

esperto qua si parla di antrop va Eh

Avete

capito Mi siè imbrogliata la lingua eh E

poi quindi tendere a

umanizzate i video che sto facendo con

Cloud 3 no Comè veramente facile Basta

che parlino in maniera un pochino più no

articolate e tendiamo subito a dire Oh

aspetta un attimo siamo sicuri che

questo è solo un chatbot quindi

immaginate quando avranno la voce la

vista No un corpo

R diventa veramente un lontano ricordo

cambio societario rapido questo proprio

diciamo Sono d'accordo al 100% secondo

me questa cosa è proprio

eh inevitabile cioè proprio ovvio che

sia così livello 4 ai as an Expert

quindi ai drives interation quindi in

questo caso l'ai è passata alla guida No

è leai che fa le cose e l'uomo Ogni

tanto dà dei feedback ok Questo era la

il livello quello virtuoso quindi Parla

par avamo del diciamo dell'ultimo

livello di Agi perché poi dopo abbiamo

l'asi e Qua dice vabbè Mass Labor

displacement

quindi perdita a valanga di posti di

lavoro veramente a valanga e poi il

declino del eccezional umano Questa è

una cosa che fa rodere il culo a molte

persone e cioè a un certo punto

scopriremo che non siamo più così

speciali scopriremo che non siamo la

specie più intelligente su questo

pianeta no scopriremo che tante cose che

pensavamo che fossero solo nostre in

realtà le può fare anche un'intelligenza

artificiale e poi c'è il livello 5

quindi Asi il Fully autonomous ai quindi

intelligenza artificiale completamente

autonoma che completamente autonoma

quella là virtuoso per capirci e la

misalignment quindi Là c'è il grosso

problema del dell'allineamento No

abbiamo citato spesso il famoso libro di

alignment problem no come facciamo a

passare i valori alle ai Come facciamo a

sapere che rispetti i nostri valori Come

facciamo a capire quali sono i valori

importanti Chi decide Quali sono i

valori importanti eccetera eccetera e

poi concentration of Power Questo

ovviamente è uno dei temi e cioè nel

momento in cui questa roba ce l'ha in

mano Google Microsoft Tesla openi No

un'altra di questa grande azienda che

cazzo succede quando hanno questa cosa

in mano loro no quando hanno la bomba

atomica Anzi una cosa forse 100 volte

più importante e impattante di quella

che è la bomba atomica ovviamente non

sono qui a dare risposta a queste

domande perché non ce le ho Penso che ce

le abbiano in pochi Forse nessuno ha

risposto a queste domande ma questo

Paper Secondo me è fatto veramente

veramente molto molto bene ecco perché

ve lo consiglio vi lascio il link qui

sotto dove lo potete scaricare così ve

lo Leggete con calma

eh E vi fate anche la parte che vi ho

saltato No io volevo più che altro

analizzare queste due tabelle Fatemi

sapere qui sotto anche cosa ne pensate a

quale livello pensate che sia siamo in

questo momento Ovviamente vi ricordo che

se volete studiare l'intelligenza

artificiale per capire bene cosa sta

succedendo No questa è una rivoluzione

che dovete comprendere non mettete la

testa sotto la sabbia Mi raccomando vi

aspetto nella mia Academy i360 Academy

il link è qui sotto in descrizione e

visto che abbiamo parlato oggi di

Agi vi metto a schermo questa intervista

che ha fatto qualche giorno elon musk

nel quale ha fatto la previsione che

secondo lui l' gii arriva Entro il 2025

se ve la siete persa cliccate e Andate a

vedere perché elon musk pensa questa

cosa Ah dice anche la data dell'asi

cliccate all'intervista