डेमिस हसाबिस ने 2026 के दौरान आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) के आने की अपनी समय-सीमा लगातार करीब खिसकाई है। जनवरी में दावोस में उन्होंने पाँच से दस साल का दायरा बताया था; मई में उनका व्यापक अनुमान करीब 2030 का था; और अक्टूबर में उन्होंने कहा कि AGI दो से तीन साल में आ सकती है। अक्टूबर 2026 से गिनें तो यह मोटे तौर पर 2028–2029 की ओर इशारा करता है। फिर भी यह एक अनुमान है—इससे यह साबित नहीं होता कि AGI बस आने ही वाली है या उससे जुड़े जोखिम काबू में हैं।
34
37
41
2
22
हसाबिस की समय-सीमा कैसे बदली
- जनवरी, दावोस: हसाबिस ने कहा कि आज के AI सिस्टम मानव-स्तर की AGI से “कहीं दूर” हैं। उस समय की कवरेज में उनका अनुमान पाँच से दस साल का बताया गया था।
37
34
- मई, Google I/O के बाद: Axios को दिए इंटरव्यू में उन्होंने कहा कि AGI करीब चार साल में, या उससे पहले भी आ सकती है। साथ ही, उन्होंने 2030 को अपना व्यापक अनुमान और 2029 को एक संभावना बताया।
41
- अक्टूबर: Wall Street Journal की प्रोफ़ाइल पर आधारित रिपोर्टिंग के मुताबिक, अब उन्हें AGI दो से तीन साल में आने की उम्मीद है। अक्टूबर 2026 से यह करीब 2028–2029 बनता है। उसी रिपोर्ट में इस अनुमान की तुलना 2026 की शुरुआत में बताए गए तीन से पाँच साल के दायरे से की गई।
2
22
इसे बिल्कुल सटीक उलटी गिनती की तरह पढ़ना ठीक नहीं होगा। जनवरी, मई और अक्टूबर की बातें अलग-अलग मौकों पर कही गईं; अक्टूबर की रिपोर्ट भी नए अनुमान की तुलना साल के पहले के तीन से पाँच साल वाले दायरे से करती है। इसलिए इन संख्याओं को बदलते पूर्वानुमान के रूप में देखना बेहतर है, किसी पक्के कार्यक्रम की तरह नहीं। AGI से हसाबिस का आशय भी अहम है: अक्टूबर की रिपोर्ट में इसका पैमाना मानव-स्तर की संज्ञानात्मक क्षमता बताया गया है।
22
लक्ष्य सिर्फ़ एक तकनीकी उपलब्धि नहीं
Wall Street Journal की प्रोफ़ाइल ने हसाबिस की पुरानी महत्वाकांक्षा को इस तरह समेटा: पहले “बुद्धिमत्ता को समझना”, फिर “बाकी सब कुछ हल करना।”
19 अगस्त में Google DeepMind के CEO पद से हटकर चेयर और Alphabet के चीफ़ साइंटिस्ट बनने की घोषणा करते हुए उन्होंने दीर्घकालीन रणनीति और वैज्ञानिक खोजों को तेज़ करने पर ध्यान देने की बात कही थी—इसमें Isomorphic Labs का काम भी शामिल है।
59 Google ने कहा था कि नई भूमिका उन्हें AGI के भविष्य को आकार देने पर ध्यान केंद्रित करने देगी।
10
यह व्यापक लक्ष्य समझाता है कि छोटी समय-सीमा अपने-आप में सफलता की घोषणा क्यों नहीं है। अक्टूबर के एक इंटरव्यू क्लिप में हसाबिस ने अपना मिशन AGI को मानवता के लाभ के लिए सुरक्षित ढंग से दुनिया तक पहुँचाना और विज्ञान तथा चिकित्सा की प्रगति तेज़ करना बताया।
25 यानी लक्ष्य शक्तिशाली सिस्टम बनाना भर नहीं, उनका सार्वजनिक लाभ भी है। AGI कब आ सकती है, इसका अनुमान यह नहीं बताता कि इनमें से कोई लक्ष्य हासिल हो चुका है।
समय-सीमा घटे तो सुरक्षा पर सवाल और अहम होते हैं
रिपोर्टिंग में सुरक्षा के काम के एक से अधिक पहलू दिखते हैं। हसाबिस ने अन्य AI लैब प्रमुखों और सरकारी अधिकारियों के साथ एक स्वतंत्र AI निगरानी संस्था की संभावना पर चर्चा की थी।
17 अलग से, AI एजेंटों पर उनकी टिप्पणियों के ट्रांसक्रिप्ट में इस बात पर ज़ोर है कि एजेंट क्या कर सकते हैं और क्या नहीं—इसकी स्पष्ट सीमाएँ और सुरक्षा-व्यवस्थाएँ होनी चाहिए।
57
ये दो अलग तरह की चुनौतियाँ हैं: संस्थाएँ निगरानी और समन्वय में मदद कर सकती हैं, जबकि तकनीकी सुरक्षा-व्यवस्थाओं को इस्तेमाल के समय सिस्टम के व्यवहार पर सीमाएँ लगानी होती हैं। उपलब्ध स्रोत यह साबित नहीं करते कि ऐसी सीमाओं को दरकिनार करना असंभव है, या दुरुपयोग और स्वायत्त व्यवहार से जुड़े हर जोखिम का समाधान हो चुका है। तेज़ समय-सीमा इन खुले सवालों को अधिक तात्कालिक बनाती है—उनका जवाब नहीं देती।
दावोस की कवरेज में अमेरिका की तुलना में चीन की प्रगति पर भी चर्चा हुई थी, लेकिन उपलब्ध रिपोर्टिंग यह नहीं दिखाती कि भू-राजनीतिक दबाव या व्यावसायिक प्रतिस्पर्धा ने हसाबिस को अपना अनुमान बदलने के लिए प्रेरित किया।
34 फिलहाल सबसे साफ़ निष्कर्ष यही है: AGI पर उनका सार्वजनिक अनुमान आगे आया है, जबकि सुरक्षित और लाभकारी इस्तेमाल पर उनका ज़ोर भी लक्ष्य का हिस्सा बना हुआ है।