Yazar, Yapay Genel Zeka'nın (AGI) zaten burada olduğunu iddia ediyor ve bunun tam olarak ne zaman gerçekleştiğini belirlemenin zorluğuna dikkat çekiyor. AGI'nin anahtar kelimesinin "Genel" olduğunu vurgulayan yazar, bu özelliğin onu belirli bir amaç için eğitilmiş önceki yapay zeka modellerinden (Mark I Perceptron, LeNet, AlphaGo gibi) ayırdığını belirtiyor. Dil modelleri de başlangıçta belirli bir amaç için eğitilmiş olsa da, eğitim mekanizmalarının ve ölçeklerinin beklenmedik bir şekilde geniş bir eylem ve yanıt alanına kapı açtığını ifade ediyor. İnsanlığın devasa yazılı bilgi birikiminin bu modeller için zengin bir yakıt görevi gördüğünü ekliyor.
Büyük dil modellerinin bu açık uçlu yeteneklerinin, geliştiricileri için bile gerçek bir sürpriz olduğunu vurgulayan yazar, bu durumun 21. yüzyılın önemli bir anı olarak yankılandığını belirtiyor. Yazar, 2020 yılında yayımlanan "Language Models are Few-Shot Learners" makalesini ve GPT-3'ün yeteneklerini AGI anı olarak kabul ediyor. Bu makalede OpenAI araştırmacılarının GPT-3'ün birkaç örnekle bile yeni görevleri öğrenebildiğini gösterdiğini hatırlatıyor. Yazar, çağ açıcı eşiğin yıllar önce fark edilmeden geçilmiş olması fikrini sevdiğini dile getiriyor.
Yazar, hem sektör eleştirmenlerinin hem de sektör katılımcılarının AGI ilan etmekte neden isteksiz davrandıklarını sorguluyor. Eleştirmenlerin bunu bir yenilgi olarak görebileceğini, sektördekilerin ise AGI'ye ulaşıldıysa "daha fazla şeyin değişmiş olması gerektiği" düşüncesiyle çekimser kalabileceğini öne sürüyor. Holden Karnofsky'nin "dönüştürücü yapay zeka" gibi alternatif eşik tanımlarının, AGI'nin sadece yetenekten öte, toplumsal etkisiyle de değerlendirilmesi gerektiğini ima ettiğini belirtiyor.
Yapay Genel Zeka'nın (AGI) zaten var olduğu ve büyük dil modellerinin beklenmedik yetenekleriyle bu eşiğin aşıldığı, ancak sektörün bunu ilan etmekte çekimser davrandığı iddia ediliyor.