OpenAI เผยแพร่หลักการชี้นำห้าข้อเมื่อวันที่ 26 เมษายน โดยเตือนว่าปัญญาประดิษฐ์ระดับสูงสุดอาจนำไปสู่การรวมศูนย์อำนาจไว้กับบริษัทเพียงไม่กี่แห่ง อีกทั้งยังให้คำมั่นว่าจะเผยแพร่เทคโนโลยีนี้อย่างกว้างขวางเพื่อป้องกันไม่ให้เกิดผลลัพธ์ดังกล่าว
Sam Altman ได้แชร์กรอบการดำเนินงานนี้บน X โดยใช้เพื่อแทนที่กฎบัตร AGI ฉบับปี 2018 ของ OpenAI ขณะเดียวกันโครงการ AI แบบกระจายศูนย์ต่างแข่งขันกันนำเสนอเรื่องราวเดียวกัน
OpenAI กำหนดกรอบใหม่ให้กับ Superintelligence ด้วยหลักการห้าข้อ
หลักการทั้งห้า ได้แก่ ประชาธิปไตย การเสริมพลัง ความมั่งคั่งร่วมกัน ความยืดหยุ่น และความสามารถในการปรับตัว ข้อแรกนั้น OpenAI ให้คำมั่นที่จะต่อต้านการรวมศูนย์อำนาจปัญญาประดิษฐ์ แม้แต่ภายในบริษัทเอง นอกจากนี้ยังผลักดันให้กระบวนการตัดสินใจหลัก ๆ ดำเนินการผ่านกระบวนการประชาธิปไตยแทนที่จะมาจากการตัดสินใจภายในห้องทดลอง
Altman กล่าวว่า หลักการใหม่นี้ถือเป็นการอัปเดตหลักสำคัญครั้งแรกของห้องทดลองนับตั้งแต่ปี 2018 ในส่วนของหลักการเสริมพลังนั้น สัญญาว่าจะเปิดโอกาสให้ประชาชนเข้าถึง AI ทั่วไปและตลาด token ที่เกี่ยวข้องโดยกว้างขวาง
อีกสามหลักการที่เหลือ ครอบคลุมถึงความเสี่ยงในการเปลี่ยนผ่านทางเศรษฐกิจ ความร่วมมือด้านความปลอดภัย และความเต็มใจที่จะปรับเปลี่ยนจุดยืน การกล่าวถึง AGI ในกฎบัตรปี 2026 มีเพียงสองครั้งเท่านั้น แสดงถึงการเปลี่ยนจุดเน้นไปที่การพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ในภาพรวมที่กว้างขึ้น
คู่แข่ง AI แบบกระจายศูนย์ออกมาโต้กลับ
คำเตือนนี้มีขึ้นในขณะที่เครือข่าย AI สายคริปโตขยายตัวอย่างต่อเนื่อง Bittensor (TAO) ได้ดำเนินการฝึก Large Language Model แบบกระจายศูนย์ที่ใหญ่ที่สุดผ่าน Templar subnet ในต้นเดือนเมษายนที่ผ่านมา นอกจากนี้ Grayscale ยังยื่นคำขอสำหรับ ETF ที่เน้น TAO ซึ่งได้ดึงดูดเม็ดเงินลงทุนจากสถาบันเข้าสู่เครือข่าย
ฝ่ายวิจารณ์โต้แย้งว่า OpenAI เพิ่งหยิบยกประเด็นการกระจายศูนย์ขึ้นมาเมื่อบริษัทผูกขาดทรัพยากรคอมพิวต์และเงินทุนแล้ว ในปีนี้บริษัทสามารถระดมทุนได้เกิน 110 พันล้าน USD ที่มูลค่าบริษัท 730 พันล้าน USD โดย Amazon นำเงินมาลงทุน 50 พันล้าน USD ในรอบนั้น
Validator subnet บน Bittensor และโปรโตคอลลักษณะเดียวกันยังคงมีขนาดเล็กเมื่อเปรียบเทียบกับเงินทุนก้อนใหญ่นั้น ไม่ว่าจะเป็นหลักการใหม่เหล่านี้จะเปลี่ยนแนวทาง OpenAI ใช้เงินหรือไม่นั้น ยังคงต้องติดตามดูต่อไปว่าหลักการเหล่านั้นจะมีน้ำหนักจริงแค่ไหน
