Esilekerkivad mured tehisintellekti tööstuses
Tehisintellekti (AI) lubadus tööstusi ümber kujundada ja tuua sisse uus majandussektor seisab vastutuulte ees tehnoloogilise arengu aeglustumise tõttu. Alustavad ettevõtted on raskustes tempoga, mis on seotud kõrgete tegevuskuludega, mis kaasnevad AI-tehnoloogiate arendamise ja haldamisega, pannes neid konkurentsieelisse suurte tehnoloogiahiidude vastu.
Näiteks on OpenAI silmapaistev tegija, mille hinnanguline aastane käive ulatub vähemalt 2 miljardi dollarini, olles samal ajal hinnatud hämmastavate 90 miljardi dollari väärtusega. Sellised arvud peegeldavad finantsvõimu osas mõningaid kõige arenenumaid tehisintellekti pingutusi. Möödunud nädalal teatas liidripositsioonil olev AI-kiibi tootja Nvidia kvartalikäibeks 26 miljardit dollarit, mis märkis võrreldes eelmise aastaga 262% tõusu. Elon Musk endise xAI idufirma peastuuma tehnoloogiasse investeerimiseks võiks inimesetasandil AI mõtlemisprotsessid ilmnevad tuleval aastal, andes märku jätkuvast põnevusest AI-investeeringute vastu.
Hoolimata kära tõstatamisest, soovitab The Wall Street Journali Christopher Mims, et tehisintellekt võib pettumust valmistada ja kasumid, mida see võib teenida, võivad olla vähemad. Innovatsiooni määrad aeglustuvad ja rakendusi on vähem kui algselt ette nähtud, mis kutsub esile küsimusi AI edukaks kaubanduslikuks muutmiseks ja uue majanduse teostatavuse kohta, mis sõltub sellest. Suured investeeringud tehisintellekti võiks meenutada 1990ndate internetiinvesteeringute buumi, mis viis dot-com mulli plahvatamiseni.
Enamus mõõdetavatest tehisintellekti keelemodelleerimise parandustest, nagu OpenAI ChatGPT ja Google’i Gemini, on tingitud nende süsteemide suuremast andmete söötmisest. Siiski, värske andmevoog kuivab kokku, sundides insenere “sünteetiliste andmete” poole pöörduma, mis on genereeritud teiste AI-mudelite poolt. Kognitiivteadlane Gary Marcus väidab, et sellised meetodid ei vii tehnoloogiat oluliselt edasi, osutades, et tehisintellekti parandused on olnud viimase 14 kuu jooksul väikesed.
See tekitab kahtlusi AI laialdasema kasutuselevõtu suhtes, kuna selle arendamis- ja töökulud tõusevad. Investeerimisfirma Sequoia andmetel kulutati 2023. aastal Nvidia AI-kiipidele tohutud 50 miljardit dollarit, tuues kaasa vaid 3 miljardi dollarilise käibe, rõhutades tohutut lõhet investeeringute ja tagasimakse vahel. See tõstab esile väljakutse AI algatuste jaoks, et saavutada jätkusuutlik kasumlikkus, eriti kui AI käitamise kulud kaaluvad juba kõrged koolituskulud üles.
Põhilised väljakutsed ja kontroversid AI innovatsioonis:
Tehisintellekti innovatsiooni aeglustumisega kaasnevad mitmed väljakutsed:
1. Kõrged kulud: Tehisintellekti süsteemide arendamise, koolitamise ja töötamise kulud on erakordselt kõrged. See on peamine tõke alustavatele ettevõtetele ja väikestele ja keskmise suurusega ettevõtetele (VKEd), kellel pole võib-olla piisavalt rahalisi vahendeid konkureerimiseks suurte ettevõtetega.
2. Andmepiirangud: Tehisintellekti süsteemid sõltuvad suuresti suurtest andmekogumitest koolituseks. Selliste andmete kättesaadavus väheneb ja privaatsuse ning andmete eetilise kasutamise ümber tekivad mured keerukust juurde lisavad stsenaariumi.
3. Vähenenud kasu: Kuna tehisintellekti süsteemid paranevad, suureneb märkimisväärselt vaeva ja ressursside hulk, mis on vajalikud järkjärguliste paranduste saavutamiseks, viies tagasiküpsise olulise vähenemiseni.
4. Tehnoloogiline platoo: Mõned eksperdid väidavad, et tehisintellekt on lähedal innovatsiooni tasandile, mis tähendab, et võime näha olulisi tehnoloogilisi hüppeid lähitulevikus on kahtlane.
5. Kõmu versus reaalsus: On oht, et tehisintellekti tehnoloogiaid ülistatakse, ootused on palju suuremad kui praeguste süsteemide tegelikud võimed. See lahknemine võib viia ülepaisutatud investeeringute ja potentsiaalse mullini, sarnaselt dot-com’i langusega.
6. Majanduslik ümberpaigutus: AI integreerimine erinevatesse sektoritesse võib viia märkimisväärse majandusliku ümberkorralduseni, kuna tööd automatiseeritakse ja tööhõiveks vajalikud oskused muutuvad oluliselt.
AI arendamise eelised ja puudused:
Eelised:
– Tõhusus: AI suudab andmeid töödelda ja analüüsida kiiremini kui inimesed, tuues efektiivsuskasvu erinevatesse tööstusharudesse.
– Innovatsioon: AI tehnoloogiad võivad tekitada innovatsiooni, tuues kaasa uusi tooteid, teenuseid ja äritegevuse viise.
– Kulude vähendamine: Aja jooksul võiks AI viia mõnede valdkondade kulude vähenemiseni, nagu inimtöö vajaduse vähendamine konkreetsetes ülesannetes.
Puudused:
– Töötus: Töökohad võivad kaduda, kui AI süsteemid automatiseerivad ülesandeid, mis varem olid inimese tehtavad.
– Kulud: Algset investeeringut AI-tehnoloogiasse on kõrge, luues väikestele organisatsioonidele sisenemise takistusi.
– Komplekssus: AI süsteemid võivad olla keerukad arendada ja hallata, nõudes spetsialiseeritud teadmisi ja ressursse.
Tehisintellekti kohta rohkem teabe saamiseks külasta mõne valdkonna juhtiva ettevõtte kodulehekülgi:
– OpenAI
– Nvidia
– DeepMind
Igaüks neist ettevõtetest on tehisintellekti innovatsiooni esirinnas ning pakub ülevaateid praegustest uuringutest ja arengutest selles valdkonnas.
Järeldus:
Tehisintellekti innovatsiooni aeglustumise majanduslikud tagajärjed on tohutud, sealhulgas võimalikud tootlikkuskasvu peatumised ja väljakutseid täis keskkond alustavatele ettevõtetele. Kuigi suured ettevõtted jätkavad rasket tehisintellekti investeerimist, peab tööstus leidma uusi viise, kuidas ületada nende investeeringute vähenenud tasuvust. Tehisintellekti eetilise ja vastutustundliku arendamise ja kasutamise tagamine on äärmiselt oluline eeliste maksimeerimiseks, samal ajal riskide vähendamiseks.