Нагальні проблеми в галузі штучного інтелекту
Обіцянка технології штучного інтелекту (ШІ) перетворити галузі й впровадити новий економічний сектор зазнає труднощів через сповільнення технологічного прогресу. Стартапи мають складнощі у відстеженні високих операційних витрат на розробку та збереження технологій ШІ, що ставить їх у конкурентну невигоду по відношенню до технологічних гігантів.
Наприклад, відомий гравець OpenAI, за оцінками, генерує щорічний дохід не менше 2 мільярдів доларів та має оцінковану вартість устрашаючих 90 мільярдів доларів. Такі цифри відображають фінансову потужність деяких з найбільш передових зусиль у галузі ШІ. Торік лідер у виробництві ШІ-чіпів Nvidia повідомив про квартальний дохід у розмірі 26 мільярдів доларів, що свідчить про 262% стрибок у порівнянні з попереднім роком. Ілон Маск від xAI startup передбачив, що людські процеси мислення на рівні людини можуть з’явитися у наступному році, що свідчить про продовжене зацікавлення у ІШ-інвестиціях.
Незважаючи на шум, Крістофер Мімс з The Wall Street Journal підкреслює наближення розчарувань у тому, що може досягти ШІ та прибутки, які вона може згенерувати. Темпи інновацій уповільнюються, а застосування є меншими, ніж спочатку уявлялося, що породжує питання щодо успішної комерціалізації ШІ та можливості встановлення нової економіки, побудованої на цьому. Масштабні інвестиції в ШІ можуть нагадувати про інтернет-інвестиційний бум 1990-х років, що передував “інтернет-бульбашці”.
Більшість вимірюваних покращень у мовних моделях ШІ, таких як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google, є результатом більшого обсягу даних, які живлять ці системи. Однак потік нових даних стає меншим, що змушує інженерів переходити до “синтетичних даних”, які генеруються іншими моделями ШІ. Гері Маркус, когнітивний вчений, стверджує, що такі методи не дадуть суттєвого просування технологій, вказуючи на те, що покращення в галузі ШІ були незначними за останні 14 місяців.
Це викликає сумніви стосовно широкого застосування ШІ, оскільки її витрати на розробку та експлуатацію швидко зростають. Величезні 50 мільярдів доларів, витрачених на ШІ-чіпи Nvidia у 2023 році, що призвело лише до 3 мільярдів доларів чистого прибутку, за даними інвестиційної компанії Sequoia, підкреслює величезну різницю між інвестиціями та прибутком. Це вказує на виклики для ініціатив ШІ з досягнення стійкої прибутковості, особливо коли витрати на експлуатацію ШІ далеко переважають вже високі витрати на навчання.
Класичні виклики та суперечки в інноваціях ШІ:
Сповільнення темпу інновацій ШІ породжує кілька викликів:
1. Високі витрати: Вартість розробки, навчання та експлуатації систем ШІ надзвичайно висока. Це головна перешкода для стартапів та малих та середніх підприємств (МСП), які можуть не мати фінансових ресурсів для конкуренції з великими суб’єктами господарювання.
2. Обмеження даних: Системи ШІ сильно залежать від великих наборів даних для навчання. Доступність таких даних зменшується, а питання щодо конфіденційності та етичного використання даних додатково ускладнюють сценарій.
3. Зменшення виходи: Оскільки системи ШІ покращуються, зусилля та ресурси, необхідні для досягнення приросту поступові, значно збільшуються, що призводить до зниження віддачі від інвестицій.
4. Технологічне плато: Деякі експерти стверджують, що ШІ наближається до плато в інноваціях, що означає, що у найближчому майбутньому ми можемо не бачити значних технологічних стрибків.
5. Ажіотаж проти реальності: Існує ризик того, що технології ШІ перебільшуються, очікування далеко перевищують реальні можливості поточних систем. Цей відключений може призвести до завищених інвестицій та потенційної бульбашки, схожої на крах “інтернет-беркутів”.
6. Економічне переміщення: Інтеграція ШІ в різні галузі може призвести до значного економічного переміщення, оскільки роботи автоматизуються, а необхідні навички для працевлаштування раптово змінюються.
Переваги та недоліки розвитку ШІ:
Переваги:
– Ефективність: ШІ може обробляти та аналізувати дані швидше, ніж люди, що призводить до збільшення ефективності у різних галузях.
– Інновації: Технології ШІ можуть підштовхнути інновації, що призведе до нових продуктів, послуг та способів ведення бізнесу.
– Зменшення витрат: З часом ІІ може призвести до зменшення витрат у деяких областях, таких як зменшення потреби в людській праці у певних завданнях.
Недоліки:
– Безробіття: Роботи можуть бути втрачені, оскільки системи ШІ автоматизують завдання, які раніше виконували люди.
– Витрати: Початкові інвестиції в технології ШІ високі, що створює перешкоди для входу для менших організацій.
– Складність: Системи ШІ можуть бути складні у розробці та підтримці, вимагаючи спеціалізованих знань та ресурсів.
Щоб дізнатися більше про ШІ, відвідайте домашні сторінки кількох лідерів у цій галузі:
– OpenAI
– Nvidia
– DeepMind
Кожна з цих компаній є на передовому рівні інновацій ШІ та пропонує відомості про поточні дослідження та розвиток у галузі.
Висновок:
Економічні наслідки сповільнення інновацій в галузі ШІ широкі, включаючи можливі зупинення приросту продуктивності та створення складного середовища для стартапів. У той час як великі компанії продовжують інвестувати в ШІ, промисловість має знайти нові способи подолання зменшення виходів від таких інвестицій. Забезпечення етичного та відповідального розвитку та використання ШІ має вирішальне значення для максимізації переваг та пом’якшення ризиків.