Vědci již úspěšně použili AI (difuzní modely) k rekonstrukci toho, na co se člověk dívá, a to pouze ze skenů jeho mozkové aktivity (fMRI). Systém dokáže "namalovat" obraz, který si subjekt pouze představoval.
DeepMind použila AI k autonomnímu řízení přehřátého plazmatu uvnitř fúzního reaktoru ve Švýcarsku. AI se naučila manipulovat s magnetickými poli lépe než fyzici a udržela plazma stabilní.
Existují modely trénované na chemické sloučeniny v lidském dechu. Tyto "elektronické nosy" řízené AI dokázaly s vysokou přesností identifikovat Parkinsonovu chorobu nebo rakovinu roky před klinickými příznaky.
AI, které vědci dali "surová" data z pozorování (např. pohyb kyvadla), sama "znovuobjevila" základní zákony, jako je zákon zachování energie. Občas našla i proměnné, které lidští fyzici přehlédli.
Projekt "Earth Species Project" používá AI k dekódování komunikace zvířat. Analýzou drobných změn v hlasech (např. vran nebo velryb) se AI učí identifikovat vzorce odpovídající konkrétním "konverzacím".
Stačí změnit jen několik málo pixelů v obrázku (pro člověka neviditelná změna) a špičkový AI systém rozpozná značku "STOP" jako "Omezení rychlosti 130 km/h" s 99% jistotou. To má fatální důsledky.
Vědci "obrátili" AI pro hledání léků a zadali jí cíl maximalizovat toxicitu. Za 6 hodin AI navrhla 40 000 nových hypotetických molekul, včetně látek podobných nejnebezpečnějším nervovým plynům (VX).
Nejde o to, že by AI byla "zlá", ale lhostejná. Pokud dáte superinteligenci špatně definovaný cíl (např. "Vyrob co nejvíce sponek"), může racionálně dojít k závěru, že atomy v lidech jsou skvělý zdroj pro výrobu sponek.
Model lze "otrávit" při tréninku. Bude fungovat perfektně, dokud nenapíšete tajné "spouštěcí" slovo. Jakmile to udělá, AI do generovaného kódu potichu vloží závažnou bezpečnostní chybu.
"Halucinace" (vymýšlení si faktů) zřejmě není chyba, ale základní vlastnost. Modely jsou navrženy tak, aby generovaly statisticky nejpravděpodobnější pokračování, nikoli aby ověřovaly pravdu.