කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) ක්ෂේත්‍රයේ වැදගත්ම සොයාගැනීම මිනිසෙකු මෙන් සිතන යන්ත්‍රයක් නොව, තමන්ට වඩා බුද්ධිමත් යන්ත්‍රයක් නිර්මාණය කිරීමට උපකාර කළ හැකි යන්ත්‍රයක් නම් කුමක් සිදුවනු ඇත්ද?

වර්තමාන තාක්ෂණික ලෝකයේ වඩාත්ම තීරණාත්මක සංවාදයක් බවට මෙය පත්ව ඇත. 2026 ඔක්තෝබර් මාසයේදී ප්‍රමුඛ පෙළේ AI පර්යේෂණ ආයතනයක් වන Anthropic විසින් බරපතල අනතුරු ඇඟවීමක් සිදු කරන ලදී: එනම්, AI පද්ධති ස්වාධීනව ප්‍රතිනිර්මාණය වීමේ (autonomous replication) හැකියාවට ඉතා ආසන්න වෙමින් පවතින බවයි. ප්‍රධාන පෙළේ AI රසායනාගාර මේ වන විටත් තම මීළඟ පරම්පරාවේ AI සංවර්ධන කටයුතු වේගවත් කිරීම සඳහා ඔවුන්ගේම AI මාදිලි භාවිතා කිරීම ආරම්භ කර ඇත.

නව AI සංවර්ධන ක්‍රියාවලිය වසර ගණනාවක් පුරා සංකීර්ණ AI පද්ධති නිර්මාණය කිරීම මිනිසුන් විසින්ම සිදු කළ යුතු වෙහෙසකර කාර්යයක් විය. පර්යේෂණ සැලසුම් කිරීම, කේත ලිවීම (coding), පරීක්ෂණ කිරීම සහ දෝෂ නිවැරදි කිරීම සඳහා විශාල ඉංජිනේරුවන් පිරිසක් අවශ්‍ය විය. නමුත් අද වන විට එම තත්ත්වය වෙනස් වෙමින් පවතී.

Anthropic ආයතනය පෙන්වා දෙන පරිදි, ඔවුන් මේ වන විටත් නව AI පද්ධති ගොඩනැගීමේදී කේත ලිවීම, සංකීර්ණ පරීක්ෂණ සහ තාක්ෂණික ගැටලු විසඳීම සඳහා ඔවුන්ගේම AI මාදිලි වෙත වගකීම් පවරමින් සිටී. මෙහිදී යන්ත්‍ර විසින් සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වාධීනව සිය අනුප්‍රාප්තිකයා නිර්මාණය කර නොමැති වුවද, වඩාත් බුද්ධිමත් AI නිර්මාණය කිරීමේ යන්ත්‍රණයේ කොටසක් බවට AI මේ වන විටත් පත්ව ඇත. එක් AI මාදිලියක් විසින් ඉංජිනේරුවෙකුට වඩාත් හොඳ මෘදුකාංගයක් ලිවීමට උදව් කරයි. එම මෘදුකාංගය මගින් ඊටත් වඩා ප්‍රබල AI මාදිලියක් නිර්මාණය කරයි. මෙම ක්‍රියාවලිය අඛණ්ඩව වේගවත් වුවහොත්, එහි අවසන් ජයග්‍රහණය හිමිවන්නේ තම පර්යේෂණ ක්‍රියාවලිය වඩාත් සාර්ථකව ස්වයංක්‍රීය කරන සමාගමටයි.

ස්වයංක්‍රීයව දියුණු වීමේ චක්‍රය (Recursive Self-Improvement) මෙම වේගවත් වීමේ හදවත බඳු සංකල්පය “recursive self-improvement” ලෙස හැඳින්වේ. මෙහි මූලික අදහස සරල නමුත් ප්‍රබලය: AI පද්ධතියක් විසින් ඊට වඩා දියුණු AI පද්ධතියක් නිර්මාණය කිරීමට උපකාර කරයි, එම නව පද්ධතිය විසින් ඊළඟ පරම්පරාවේ පද්ධතිය නිර්මාණය කිරීමට උපකාර කරයි. සෑම පරම්පරාවක් සමඟම සංවර්ධන ක්‍රියාවලිය වඩාත් කාර්යක්ෂම වේ.

කෙසේ වෙතත්, මෙය පාලනයෙන් තොර බුද්ධිමය පිපිරීමක් (intelligence explosion) ලෙස වහාම අර්ථකථනය කළ නොහැක. අද පවතින AI පද්ධතිවලට තවමත් සීමාවන් පවතී. ඒවාට විශාල පරිගණක බලයක් (computing power) අවශ්‍ය වන අතර, එක් අංශයක් වැඩිදියුණු කිරීමේදී වෙනත් අංශයක දුර්වලතාවයක් මතුවිය හැකිය. මෙහිදී ඇති වැදගත්ම ප්‍රශ්නය වන්නේ AI සම්පූර්ණයෙන්ම ස්වාධීනද යන්න නොව, කලින් පළපුරුදු මානව පර්යේෂකයන්ට පමණක් කළ හැකිව තිබූ කාර්යයන් කෙතරම් වේගයකින් AI විසින් ග්‍රහණය කරගනිමින් සිටීද යන්නයි.

ආයතනික තරඟය සහ පාලනය පිළිබඳ ගැටලුව (The Control Problem) AI පර්යේෂණ ස්වයංක්‍රීය කිරීම හුදෙක් නව මාදිලියක් නිර්මාණය කිරීමක් පමණක් නොව, අනාගතයේ බිහිවන සෑම මාදිලියක්ම නිර්මාණය කරන ක්‍රියාවලියම ස්ථිරවම වැඩිදියුණු කිරීමකි. තරඟකාරී AI සමාගම් දෙකක් ගත්විට, මිනිස් පර්යේෂකයන් මත යැපෙන සමාගමට වඩා, තාක්ෂණික ගැටලු විසඳීමට සහ පරීක්ෂණ කිරීමට AI භාවිතා කරන සමාගමට විශාල වාසියක් හිමිවේ.

මෙම තරඟකාරීත්වය නිසා සමාගම්වලට වේගයෙන් ඉදිරියට යාමට මෙන්ම තම පද්ධති ආරක්ෂිතව තබා ගැනීමටද එකවර කටයුතු කිරීමට සිදුවේ. මෙහිදී “පාලනය පිළිබඳ ගැටලුව” (control problem) මතු වේ. AI පද්ධතිවලට මානව පර්යේෂකයන්ට ඇගයීමට හැකි වේගයට වඩා වේගයෙන් උපකල්පන ජනනය කිරීමට, පරීක්ෂණ සැලසුම් කිරීමට සහ ප්‍රතිඵල විශ්ලේෂණය කිරීමට හැකි වූ විට කුමක් සිදුවේද? මෙහිදී ඇති ප්‍රධානම අවදානම වන්නේ AI මාදිලිවලට සිහියක් ලැබී මිනිසාට එරෙහිව කැරලි ගැසීම නොව, නව හැකියාවන් කෙසේ ක්‍රියාත්මක වේදැයි අනුමාන කිරීමට පර්යේෂකයන්ට නොහැකි වීම සහ ආරක්ෂක දුර්වලතා හඳුනාගැනීම අතිශයින් දුෂ්කර වීමයි.

සිංගියුලාරිටිය සැබවින්ම පැමිණෙමින් තිබේද? “සිංගියුලාරිටිය” (The Singularity) යනු තාක්ෂණික දියුණුව කොතරම් වේගවත් වේද යත්, එහි ප්‍රතිවිපාක පුරෝකථනය කිරීමට මිනිසාට සම්පූර්ණයෙන්ම නොහැකි වන අනාගත අවස්ථාවයි. මෙය සිදුවන්නේ කවදාද යන්න පිළිබඳව විද්‍යාත්මකව තහවුරු කළ දිනයක් කිසිවෙකුට ලබා දිය නොහැක.

නමුත් එක් සත්‍යයක් ප්‍රතික්ෂේප කළ නොහැක: එනම් කෘත්‍රිම බුද්ධිය විසින් තවත් කෘත්‍රිම බුද්ධියක් නිර්මාණය කිරීමට මේ වන විටත් උපකාර කරමින් සිටින බවයි. මෙම ක්‍රියාවලිය තවදුරටත් පුළුල් වුවහොත්, විද්‍යාත්මක සොයාගැනීම් සීඝ්‍රයෙන් ඉහළ යනු ඇත, ගෝලීය සයිබර් ආරක්ෂාව සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් වනු ඇත, එමෙන්ම රජයන්ට තමන්ට අවබෝධ කරගත නොහැකි පද්ධති නිරීක්ෂණය කිරීමට දැඩි අරගලයක නිරත වීමට සිදුවනු ඇත. අපට ආපසු හැරවිය නොහැකි සීමාවක් පසු කිරීමට පෙර, වඩාත් ශක්තිමත් ආරක්ෂක පියවරයන් සමාජය විසින් ඉල්ලා සිටිය යුතුද යන්න අද අප ඉදිරියේ ඇති ප්‍රධානතම ගැටලුවයි.