Izdelovalec čipov Nvidia je nedavno poročal o impresivnih prihodkih, medtem ko je priznani podjetnik Elon Musk trdil, da bi lahko umetna inteligenca na človeški ravni prišla že naslednje leto. Kljub tem trditvam prihaja do težav pri oskrbi s čipi, ki so bistveni za napajanje umetne inteligence, kar kaže, da se šele začenja gibanje umetne inteligence in da se moramo vsi vključiti.
Vendar pa bi se lahko nad obljubljenimi potenciali umetne inteligence že pojavila negotovost glede tega, kaj naj bi bila zmožna AI in kakšen donos na naložbo bi lahko prinesla vlagateljem. Tehnološki napredki na področju AI se upočasnjujejo, manj je aplikacij za najboljše sisteme, kot je bilo sprva predvideno, kar je razvidno iz poročila Christopherja Mimsa za The Wall Street Journal. Gradnja in delovanje AI je postalo izjemno drago, uvajanje novih modelov pa ni bistveno vplivalo na to, kako večina ljudi dela.
Te dejavnike postavljajo vprašanja o komodifikaciji AI, njenem potencialu pri ustvarjanju prihodkov in o tem, ali se razvija nova ekonomija.
Padajoče izboljšave pri AI so očitne pri glavnih jezikovnih modelih, kot sta ChatGPT podjetja OpenAI in Googlev Gemini. Njune pisne in analitične sposobnosti izvirajo iz obsežnih nizov podatkov, ki so jih prejeli. Vendar je težava v tem, da so te družbe morda že usposobile svoje modele z obsežno vsebino, dostopno na internetu, dodatni podatki za nadaljnje usposabljanje pa so zdaj težje dosegljivi.
Za usposabljanje naslednje generacije AI se razmišlja o uporabi sintetičnih podatkov, ki jih ustvarjajo druge umetne inteligence, vendar se ni izkazalo, da bi znatno izboljšalo tehnologijo avtonomnih vozil, in obstajajo dokazi, da ne bi bistveno izboljšalo niti glavnih jezikovnih modelov. Kognitivni znanstvenik Gary Marcus, ki je svoje podjetje AI prodal podjetju Uber leta 2016, je komentiral, da smo v zadnjih 14 mesecih priča manjšim dosežkom, kar nakazuje na zastoj v sposobnostih teh sistemov AI.
Študije prav tako nakazujejo, da prihaja do konvergence v uspešnosti različnih modelov AI, pri čemer tako patentirane različice kot tudi odprtokodne različice, kot sta Meta in Mistral, prinašajo vedno bolj podobne rezultate.
AI se lahko spremeni v blago, ko dozori in preboji postanejo vedno redkejši. Tehnologija postane igrišče, kjer podjetja stremijo k učinkovitosti. Zadnji sektor, ki je doživel takšno transformacijo, je bil sektor električnih vozil, zdaj pa se zdi, da se AI giblje v podobni smeri.
Komodifikacija AI je eden izmed razlogov, zaradi katerih Anshu Sharma, izvršni direktor za zasebnost in podatke v podjetju Skyflow za zagon AI ter nekdanji podpredsednik programskega giganta Salesforce, meni, da je prihodnost zagonov AI, kot sta OpenAI in Anthropic, negotova. Čeprav je optimističen glede tega, da bodo velika podjetja, kot sta Microsoft in Google, pritegnila dovolj uporabnikov, da upravičijo svoje naložbe v AI, pa bi to lahko zahtevalo obsežne dolgoročne izdatke, ki bi lahko presegli celo najbolje financirane zagoni AI.
Nekateri zagoni AI se že srečujejo z nemiri, vključno z Inflection AI, ki se sooča s odhodi soustanoviteljev in zaposlenih, ki so prej delali za Microsoft. Izvršni direktor podjetja Stability AI, znano po svojem naprednem orodju za ustvarjanje slik z uporabo AI, znanem kot Stable Diffusion, je marca nenadoma odšel. Jasno je, da se več zagonov AI, tudi tisti z bogatimi sredstvi, pogaja o prodaji svojih podjetij.
The source of the article is from the blog bitperfect.pe