Виробник мікросхем Nvidia нещодавно повідомив про вражаючий оборот, тоді як відомий підприємець Ілон Маск висловив думку, що штучний інтелект (AI) людського рівня може завітати вже наступного року. Незважаючи на ці заяви, спостерігається дефіцит мікросхем, необхідних для роботи AI, що свідчить про те, що рух AI лише починається, і нам усім потрібно бути в курсі подій.
Проте можливе розчарування може ставити під загрозу те, на що вважається здатним AI, і який прибуток він може забезпечити інвесторам. Технологічні досягнення в AI зазнають сповільнення, і здається, що застосувань навіть для передових систем менше, ніж попередньо передбачалося, за даними звіту Крістофера Мімса для The Wall Street Journal. Виготовлення та експлуатація AI стають дуже витратними, і впровадження нових моделей не суттєво вплинуло на те, як більшість людей працює.
Ці фактори породжують питання про комодифікацію AI, його потенціал до генерації доходів, та чи виникає нова економіка.
Зниження якості в AI осяжні в значних мовних моделях, таких як ChatGPT від OpenAI та Gemini від Google. Їх писемні та аналітичні здібності в основному походять від величезних масивів даних. Однак проблема полягає в тому, що ці компанії можуть вже навчити свої моделі на значної кількості контенту, доступного в Інтернеті, і додаткові дані для подальшого навчання тепер складно знайти.
Для навчання нового покоління AI розглядається синтетичний контент, створений іншими штучними інтелектами, проте це не суттєво прискорило розвиток технології автономних транспортних засобів, і існують свідчення, що це не дозволить помітно покращити великі мовні моделі. Когнітивний науковець Ґері Маркус, який продав стартап AI Uber у 2016 році, зауважив, що ці 14 місяців, ми спостерігали незначні досягнення, натякаючи на появу плато здібностей цих систем AI.
Дослідження також свідчать про загальний зріст у продуктивності різних моделей AI, і патентований і відкритий варіанти, такі, як від Meta і Mistral, все більше надають дедалі більше подібних результатів.
AI може стати товаром з розвитком і зростанням технологічних розробок стають рідше зустрічними. Технологія стає рівним полем гри, де компанії прагнуть до ефективності. Останній, хто пройшов таке перетворення, був сектор електромобілів, і тепер AI, схоже, рухається в тому ж напрямку.
Комодифікація AI є однією з причин, чому Аншу Шарма, CEO компанії з захисту в AI та даних Skyflow і колишній віце-президент гіганта програмного забезпечення Salesforce, вважає майбутнє AI-стартапів, таких як OpenAI та Anthropic, невпевненим. Хоча він оптимістично оцінює, що великі компанії, такі, як Microsoft та Google, спроможні залучити достатню кількість користувачів, щоб обґрунтувати свої інвестиції в AI, це може вимагати значних довгострокових витрат, можливо, перевищуючи навіть найкраще фінансовані AI-стартапи.
Деякі AI-стартапи вже стикаються з турботами, включаючи Inflection AI, з відходами співзасновників та робітників, які раніше працювали в Microsoft. CEO компанії Stability AI, відомої своїм передовим інструментом штучного інтелекту для створення зображень Stable Diffusion, раптово покинув компанію в березні. Очевидно, що кілька AI-стартапів, навіть добре фінансовані, ведуть переговори щодо продажу своїх бізнесів.
Важливі питання та відповіді:
– Які фактори спричиняють сповільнення інновацій в AI?
Сповільнення можна пояснити зниженням якості в AI моделях, складнощами у пошуку нових масивних даних для тренування, високими витратами на розробку та експлуатацію AI, і комодифікацією технології AI, що створює рівнище поле гри, яке акцентує ефективність над проривною інновацією.
– Як впливає комодифікація AI на стартапи у цій галузі?
Товарна AI робить важко виділитися, а потенціал до генерації доходів може бути зменшеним, що призводить до невизначених майбутніх перспектив для AI-стартапів. Навіть великі інвестиції не гарантують довгострокового успіху, і багато стартапів зіштовхуються з труднощами обґрунтування своїх витрат без унікальної пропозиції продажу.
– Яка роль синтетичних даних у майбутньому тренування моделей AI?
Синтетичні дані розглядаються як потенційний варіант для вирішення проблеми дефіциту нових даних для тренування моделей AI. Проте їх ефективність поки не зовсім очевидна, з змішаними результатами в різних застосуваннях, таких як технологія автономних транспортних засобів і можливі обмеження в покращенні мовних моделей.
Виклики та Контроверзії:
– Дефіцит даних: Складності у отриманні нових та об’ємних наборів даних для тренування можуть ушкодити розвиток більш вдосконалених систем штучного інтелекту.
– Повернення Інвестицій: Оскільки витрати на розвиток AI стрімко зростають, інвестори та компанії докладніше дотримуються розрахунків з повернення інвестицій, що призводить до фінансового стресу в галузі AI.
– Етика та Регулювання AI: Швидкий розвиток AI спричинив етичні дискусії та заклики до регулювання, що може вплинути на темп та напрямок інновацій.
Переваги та Недоліки:
– Переваги:
– AI може значно оптимізувати та автоматизувати процеси, підвищуючи ефективність та продуктивність в різних галузях.
– Постійні інновації можуть в кінцевому підсумку призвести до проривів, незважаючи на поточне сповільнення.
– Комодифікація може зробити AI-технології доступнішими та доступнішими для більш широкого кола користувачів та бізнесів.
– Недоліки:
– Зупинка інновацій може призвести до розчарування та скорочення фінансування досліджень та розробок в галузі AI.
– Стартапи можуть мати труднощі у виживанні, якщо вони не знайдуть своєї ніші або не розроблять унікальну технологію, що підносить їх над іншими.
– Комодифікація може стримувати різноманітність рішень у галузі AI та засоби інвестування в інноваційні технології.
Для подробної та актуалізованої інформації про галузь штучного інтелекту відвідайте наступні відповідні посилання:
– Офіційний веб-сайт Nvidia: Nvidia
– Офіційний веб-сайт OpenAI: OpenAI
– Блог Google AI: Google AI
– Дослідницька група Meta AI: Meta AI
Переконайтеся, що перевірите URL-адреси, оскільки посилання тут надаються на основі припущення, що вони є точними та дійсними на момент написання.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br