Sedan lanseringen av GitHub Copilot, som verkligen var den första AI-assistenten i produktionsskala, har kodning förändrats för alltid. Jag adopterade Copilot ganska tidigt och med möjligheten att bara trycka på tabb för att autokomplettera stora delar av min kod har min kodningsproduktivitet skjutit i höjden.

Nu, med ChatGPT plus en massa andra AI-kodningsassistenter, är jag bara så mycket mer produktiv. Min arbetsflöde är helt annorlunda - jag skriver sällan kod från grunden längre. Jag brukar gå till ChatGPT, be den skriva något åt mig, sätta in det i VS Code, redigera det vid behov och sedan lägga till det. Detta är ett av de största användningsfallen för AI idag.

I andra branscher ser vi också betydande produktivitetsökningar och effektivitetsförbättringar tack vare AI. Från skrivande och forskning till undervisning och sjukvård hjälper AI-verktyg människor att utföra uppgifter snabbare och mer effektivt. Denna ökning i effektivitet kommer att ha en positiv inverkan på många sektorer, eftersom processer blir mer strömlinjeformade och optimerade.

Den största potentiella nackdelen med AI idag på kort sikt är möjligheten att skapa innehåll för bedrägerier och cyberattacker i stor skala. Med utvecklingen av språkmodeller som GPT-4 och deras realistiska röstkapacitet är möjligheterna för förfalskning och bedrägeri verkligen oroande.

Tänk dig ett scenario där någon kan klona din röst och sedan ringa dina föräldrar, kollegor eller arbetsgivare och övertala dem att lämna ut känslig information eller göra bedrägliga transaktioner. Kvaliteten och noggrannheten hos dessa AI-genererade förfalskningar gör dem otroligt svåra att upptäcka.

Denna typ av storskaliga, högkvalitativa bedrägerier har varit ett växande problem och det kommer bara att bli värre allteftersom tekniken fortsätter att förbättras. Cybersäkerhet kommer att vara en stor utmaning som måste hanteras när dessa kraftfulla AI-verktyg blir mer tillgängliga.

Sam Altman gav några intressanta insikter om den framtida utvecklingen av GPT-5 och andra stora språkmodeller från OpenAI. Några viktiga punkter:

1. Produktivitetsökningar: Altman förväntar sig att när dessa modeller blir mer avancerade kommer vi att se betydande produktivitetsökningar inom olika branscher, från mjukvaruutveckling till utbildning och sjukvård. Verktyg som GitHub Copilot har redan omvandlat kodningsarbetsflöden.

2. Potentiella nackdelar: Den största kortsiktiga oron som Altman ser är möjligheten för dessa modeller att användas för storskaliga bedrägerier och bedrägeri, särskilt med funktioner som realistisk röstsyntes. Han erkänner detta som en stor risk som måste hanteras.

3. Språktäckning: Altman säger att OpenAI har gjort stora framsteg i att förbättra språktäckningen, där GPT-4 kan hantera de primära språken för 97% av världsbefolkningen. Att fortsätta förbättra de flerspråkiga funktionerna är ett nyckelområde.

4. Utrymme för förbättring: Altman tror att det fortfarande finns betydande utrymme för förbättring av dessa modeller och att de inte närmar sig en asymptotisk gräns. Han förväntar sig att se "enormt mycket bättre" prestanda på vissa områden, även om kanske inte lika mycket framsteg på andra områden som planering och resonemang.

5. Användning av syntetiska data: Altman var något undvikande när det gäller rollen för syntetiska data i träningen av GPT-5, men erkände att de har experimenterat med det. Han antydde att fokus kanske kommer att skifta mer mot att förbättra dataeffektivitet och lära sig från mindre datamängder.

6. Tolkningsbarhet och säkerhet: Altman erkänner vikten av att förbättra tolkningsbarhet för att öka säkerheten, men medger att de ännu inte har löst denna utmaning. Han tror att ett "paketangreppssätt" till säkerhet kommer att krävas.

7. Globalisering och lokalisering: Altman är osäker på framtida landskap för stora språkmodeller, osäker på om det kommer att finnas ett litet antal dominerande globala modeller eller mer lokaliserade/specialiserade modeller för olika regioner och användningsområden.

I det här avsnittet diskuterar vi den nyligen publicerade forskningsrapporten från Anthropic om tolkningen av deras AI-modell, Claude. De viktigaste punkterna är:

• Anthropic har börjat kartlägga den inre strukturen i sin AI-modell, Claude, genom att identifiera miljontals "funktioner" - specifika kombinationer av neuroner som aktiveras när modellen stöter på relevant text eller bilder.

• Ett exempel de lyfter fram är begreppet Golden Gate Bridge, där de fann en specifik uppsättning neuroner som aktiveras när modellen stöter på omnämnanden eller bilder av denna landmärke.

• Genom att justera aktiveringen av dessa funktioner kunde forskarna identifiera motsvarande förändringar i modellens beteende. Detta gör det möjligt för dem att bättre förstå hur modellen fungerar under ytan.

• Syftet med denna forskning är att förbättra tolkningsbarheten hos stora språkmodeller, som ofta kritiseras för att vara "svarta lådor". Att kunna kartlägga och manipulera de interna representationerna kan bidra till ökad säkerhet och transparens.

• Detta är ett viktigt steg framåt inom området AI-tolkningsbarhet, då företag arbetar för att göra dessa kraftfulla modeller mer begripliga och ansvarsskyldiga. Möjligheten att titta in i en AI-systems "sinne" är avgörande när dessa modeller blir mer allmänt använda.

Utvecklingen av avancerade AI-system som GPT-4 presenterar både spännande möjligheter och betydande utmaningar. Å ena sidan kan dessa modeller driva anmärkningsvärda produktivitetsökningar och möjliggöra nya funktioner över olika branscher. Det finns dock också berättigade oro kring den potentiella missbruket av sådana kraftfulla teknologier, särskilt inom områden som cybersäkerhet och desinformation.

Sam Altman erkänner att även om teamet på OpenAI har gjort imponerande framsteg i att göra deras modeller generellt säkra och robusta för verklig användning, finns det fortfarande mycket arbete kvar att göra. Han betonar att säkerhet och funktionalitet är djupt sammanflätade - det handlar inte om en enkel fråga om att fördela resurser lika mellan de två. Snarare kräver det en integrerad ansats för att säkerställa att modellerna beter sig som avsett.

Altman är tveksam till att stödja alltför föreskrivande policyer som ett 1:1-förhållande mellan investering i funktionalitet och säkerhet. Han hävdar att gränserna ofta är suddiga, eftersom funktioner avsedda att göra modellerna mer "kompatibla med människor" kan ha viktiga säkerhetsimplikationer. Målet är att utforma AI-system som är maximalt kompatibla med den mänskliga världen, samtidigt som man undviker antropomorfisering som skulle kunna möjliggöra bedrägeri eller missbruk.

Vad gäller tolkningsbarhet hänvisar Altman till den senaste forskningen från Anthropic som har börjat kasta ljus över hur deras modeller fungerar inuti. Han ser detta som ett viktigt steg, men medger att det fortfarande finns en lång väg att gå innan vi fullt ut förstår dessa komplexa system. Icke desto mindre tror han att en kombination av tekniska framsteg och genomtänkt systemdesign kan hjälpa till att hantera säkerhetsbekymren.

En av de nyckelpoänger som diskuterades i intervjun är den potentiella framtiden för internet, där AI-modeller skulle kunna bli den primära gränssnittet för att komma åt onlineinnehåll och information.

Sam Altman antyder att vi kan se en förskjutning mot en mer personlig och kurerad internetupplevelse, där AI-agenter fungerar som mellanhänder och filtrerar och aggregerar innehåll skräddarsytt för enskilda användare. Han föreställer sig ett scenario där "hela webben görs om till komponenter och du har den här AI:n som liksom sätter ihop det här på ett sätt som i framtiden du vet sätter ihop som den perfekta webbsidan för dig varje gång du behöver något och allt är som live renderat för dig direkt".

Denna vision pekar mot en framtid där den vasta och ostrukturerade naturen hos internet tämjs av AI-system som kan intelligent tolka, organisera och leverera den mest relevanta informationen till varje användare. Snarare än att navigera på webben direkt kan användare i allt högre grad förlita sig på sin "AI-agent" för att presentera det innehåll och de resurser de behöver.

Altman erkänner de potentiella riskerna med detta scenario och noterar oro för att internet ska bli "obegripligt" på grund av proliferationen av innehåll. Han förblir dock optimistisk att AI-driven kuratoring och personalisering faktiskt kan hjälpa användare att komma åt information mer effektivt, snarare än att leda till ett sammanbrott av webben.

Nyckelutmaningen kommer att vara att se till att dessa AI-system utformas och implementeras på ett sätt som bevarar öppenheten och tillgängligheten hos internet, samtidigt som de ger användarna en mer skräddarsydd och hanterbar onlineupplevelse. Att hitta rätt balans mellan personalisering och att upprätthålla ett diversifierat, decentraliserat webb kommer att vara avgörande när denna vision av framtidens internet tar form.

Sam Altman erkänner att den ökande kraften och kapaciteten hos AI-teknologier skulle kunna ha betydande konsekvenser för inkomstojämlikhet och det bredare sociala kontraktet. Några viktiga punkter:

• Han är optimistisk att AI kommer att hjälpa till att lyfta världen till större välstånd och överflöd, vilket kommer att gynna även de fattigaste människorna. Han nämner exempel som OpenAIs initiativ för att göra deras verktyg mer tillgängliga och överkomliga för ideella organisationer som arbetar i kriszoner.

• På lång sikt förväntar han sig dock att den omvälvande karaktären hos AI kommer att kräva viss omstrukturering eller omförhandling av det sociala kontraktet. Han tror inte att det kommer att finnas "inga jobb" kvar, men anser att hela samhällsstrukturen kan behöva debatteras och omarbetas.

• Altman säger att denna omstrukturering av det sociala kontraktet inte kommer att ledas av de stora språkmodellföretagen själva, utan kommer att växa fram organiskt från hur den bredare ekonomin och samhället anpassar sig till dessa kraftfulla nya teknologier.

• Han förblir optimistisk att AI kan vara en stor kraft för att lyfta de fattigaste och mest missgynnade, men erkänner behovet av noggrann övervägande av de samhälleliga konsekvenserna och eventuellt behov av policyförändringar eller nya sociala ramverk allteftersom AI fortsätter att utvecklas.

Sam Altman, VD för OpenAI, ställdes inför frågor om styrningen och övervakningen av sitt företag under denna intervju. Några viktiga punkter:

• Altman hänvisade till planer från för år sedan att tillåta "breda skikt av världen att välja representanter till en ny styrelsekontroll" för OpenAI, men sa att han inte kunde säga mycket mer om det för tillfället.

• Två tidigare OpenAI-styrelsemedlemmar, Dario Amodei och Helen Toner, har offentligt kritiserat företagets styrning som dysfunktionell. Toner sa att styrelsen fick veta om lanseringen av ChatGPT från Twitter, snarare än att bli informerad direkt.

• Altman var starkt oenig med Toners återgivning av händelserna, men ville inte gå in i en "rad för rad-ryktesredogörelse" av kritiken. Han sa att styrelsen hade informerats om OpenAIs lanseringsplaner för modeller som GPT-4 och ChatGPT.

• Överlag verkade Altman motvillig att ge detaljer eller direkt ta itu med de styrningsfrågor som tidigare styrelsemedlemmar lyft. Han betonade att han respekterar deras åsikter, men var oenig med deras beskrivning av händelserna.

Styrningen och övervakningen av kraftfulla AI-företag som OpenAI förblir en kontroversiell och olöst fråga, vilket framhävs av de motstridiga redogörelserna och perspektiven som delades i denna intervju.