E pra, ai beson se dikush do të ndërtojë një sistem softuerësh që është "më i zgjuar dhe më i aftë se njerëzit në çdo mënyrë" dhe mund të jetë edhe ai. "Dhe shumë shpejt, ai do të kalojë nga të qenit pak më i aftë se njerëzit në diçka që është, si, një milion ose një miliard herë më e aftë se njerëzit."

Tani, Altman është shumë i motivuar për të reklamuar AI. Në fund të fundit, tipi drejton një startup dhe ka nevojë për investime. Megjithatë, ka shumë investime që derdhen në fushë - rreth 94 miliardë dollarë në 2021, sipas indeksit të AI të Stanford, më shumë se dyfishi i një viti më parë. Në vitin 2021, kompanitë e AI kishin 15 raunde të ndryshme financimi që kishin vlerë 500 milionë dollarë ose më shumë.

Kodi dhe GPU-të e kështu me radhë nuk janë forca e vërtetë lëvizëse në teknologji. Paraja është. AI është e shtrenjtë! Altman dhe të ngjashmit e tij duhet të bëjnë një lojë të madhe në mënyrë që të marrin shumat masive të parave për të ngritur AI. Konkurrentët e tij - Google dhe Facebook - janë në thelb makineri printimi parash që mund të përballojnë të djegin para në teknologjinë eksperimentale pa pasur nevojë ta reklamojnë atë.

Tani, unë jam mjaft i vjetër për të kujtuar se kur makinat vetë-drejtuese ishin e ardhmja, pasi jam mbi moshën tetë vjeç. Në vitin 2014, kreu i makinave vetë-drejtuese të Google tha se ishte i përkushtuar të sigurohej që 11-vjeçari i tij të mos merrte patentën e shoferit në pesë vjet. Pothuajse një dekadë më vonë, dhe makinat vetë-drejtuese nuk janë ende një gjë, sepse rezulton se njerëzit janë më të zgjuar dhe më të sofistikuar nga sa i japim vetes merita. Megjithatë, shumë kompani u përpoqën të merrnin makina vetë-drejtuese në rrugë dhe të merrnin një pjesë të një tregu që Intel parashikonte se do të kishte një fluks të ardhurash prej 800 miliardë dollarësh në 2035. Vetëm Softbank uli 30 miliardë dollarë nga 2010 në 2019, dhe investimi total i zbuluar në atë gati dekadë ishte 84.5 miliardë dollarë.

Gjërat që drejtonin vetë nuk ishin një dështim total, por mund ta shihni modelin: premtimi i një ndryshimi të madh dhe revolucionar është më frymëzues dhe tenton të krijojë më shumë interes investitor. Ata njerëz përfundimisht do të presin një kthim! Dhe kur bëhet fjalë për inteligjencën artificiale, kthimi më i madh që mund të marrin është nga zëvendësimi i njerëzve – veçanërisht të shtrenjtë, njerëzve me jakë të bardhë – me makina më të lira. Pra, nëse duam disa të dhëna se si duket e ardhmja e AI, duhet të ndjekim paratë.

Pse është AI kaq e shtrenjtë?

Hyrja në AI është e kushtueshme, zemër. Tarifa e hyrjes për këtë fushë ndryshon, por është e lartë. Në të vërtetë janë vetëm kompanitë e mëdha dhe kompanitë jashtëzakonisht të mirëfinancuara që mund të përballojnë të luajnë në këtë hapësirë, thotë Meredith Broussard, një profesore e gazetarisë së të dhënave në Universitetin e Nju Jorkut, e cila fokusohet në inteligjencën artificiale në raportimin investigativ.

“Nëse po përpiqeni të krijoni një startup që do të ndërtojë këto modele të mëdha gjuhësore dhe do ta bëjë vetë llogaritjen, kjo do të kushtojë një pasuri,” thotë Avi Goldfarb, një profesor i marketingut në Universitetin e Torontos, i cili ka shkruar një libër për ekonomia e AI. "Pra, OpenAI është shumë i shtrenjtë, miliarda dhe miliarda dollarë."

Llogaritja me qira është më e lirë, megjithëse kompanitë ende duhet të paguajnë AWS ose kushdo tjetër. Pastaj ka të dhënat për të trajnuar modelin - ndonjëherë njerëzit e kanë atë në dorë, dhe ndonjëherë jo, kështu që kostot ndryshojnë gjithashtu. Disa grupe të dhënash, si Common Crawl dhe LAION, janë të lira për t'u përdorur, thotë Sasha Luccioni, një shkencëtare kërkimore në Hugging Face, një kompani që zhvillon mjete për mësimin e makinerive. Në ato raste, kostot lidhen kryesisht me pastrimin dhe përpunimin e të dhënave, dhe kostot mund të variojnë nga qindra mijëra në miliona dollarë, thotë Goldfarb.

Duke bërë disa matematikë në fund të zarfit bazuar në letra për modele të mëdha gjuhësore, Debarghya Das, një inxhinier themelues në Glean, i cili më parë ka punuar në Google Search, ka kuptuar se kostoja minimale e trajnimit është 4 milionë dollarë për LLaMA të Facebook dhe 27 milionë dollarë. për PalM të Google.

Por edhe përdorimi i të dhënave falas ka kostot e veta. “Pasi të keni shkarkuar terabajt të të dhënave, nëse dëshironi t'i filtroni ose t'i përdorni në një mënyrë të veçantë, si modelet tekst-në-imazh, ajo që ata kanë bërë është fokusimi në nënbashkësi të caktuara të linjës për të bërë modeli më i mirë”, thotë Luccioni. "Pra, këtu bëhet vërtet e ndërlikuar." Ju duhet shumë fuqi llogaritëse dhe shumë njerëz të specializuar për ta kuptuar këtë.

Ata njerëz të specializuar janë gjithashtu të shtrenjtë dhe nuk përfshihen në vlerësimin e Das. "Njerëzit në mësimin e makinerive paguhen kaq shumë sepse jeni duke konkurruar me Google ose kompani të tjera të mëdha të teknologjisë, dhe fjalë për fjalë, ndonjëherë është si miliona dollarë për studiuesit," thotë Luccioni. Në vitin 2016, studiuesi kryesor i OpenAI fitoi 1.9 milion dollarë, për shembull. Kompensimi në vitin 2020 nuk ishte aq tërheqës, të paktën sipas dosjeve tatimore të disponueshme publikisht të kompanisë, por me më shumë konkurrencë në treg, kjo mund të ndryshojë.

Puna është se trajnimi i modelit dhe njerëzit e specializuar që punojnë me të janë kosto të vazhdueshme. Një robot i shërbimit ndaj klientit, për shembull, mund të duhet të rregullohet mirë çdo javë ose disa javë. “Ajo që është e shtrenjtë është se duhet të vazhdosh ta bësh atë, dhe duhet të vazhdosh të testosh modelin dhe duhet të sigurohesh që po bën atë që prisni të bëjë”, thotë Luccioni. Modelet gjithashtu duhet të testohen me stres për t'u siguruar që nuk prodhojnë rezultate të padëshiruara.

Pasi të bëhet gjithçka dhe modeli të jetë i disponueshëm, ai mund të marrë qindra ose mijëra pyetje në ditë. Vendosja e aspekteve inxhinierike që e bëjnë atë të shkallëzueshëm dhe të besueshëm - në mënyrë që të mos rrëzohet - është gjithashtu e shtrenjtë, duke kërkuar personel të specializuar.

Njerëzit mund të besojnë se AI do të eliminojë shumë vende pune, por të paktën tani, ajo kërkon shumë punë njerëzore vetëm për të vazhduar.

Pra, si paguhet kjo?

Duke iu përgjigjur kërkesave të teksteve qesharake ose duke vizatuar avatarë steampunk, këto janë patate të vogla. Ka shumë përdorime për AI, dhe nuk është saktësisht e re - raporti i Stanford tregon një bum në dosjet e patentave rreth përdorimit të AI duke filluar nga viti 2019. CVS Healthcare filloi të reklamonte investimet e saj në AI pothuajse në të njëjtën kohë. Në CES 2021, Walmart tha se po përdorte AI për të personalizuar përvojat e klientëve të saj.

Ajo që ka të ngjarë të kërcehet këtu është diçka me të cilën fatkeqësisht shumë konsumatorë janë të njohur: shërbimi i automatizuar i klientit. Mund t'ju them nga përvoja personale se CVS-të janë të mjerueshme. Por për shkak se kompanitë e shohin shërbimin ndaj klientit si një kosto të ulët, që nuk e zgjeron realisht biznesin, është një fushë e lehtë për të zëvendësuar njerëzit me makina.

Nëse zbatimi në të vërtetë ka ngecur, pse po dëgjojmë kaq shumë për chatbots?

Në të vërtetë, sipas të dhënave nga McKinsey, këtu është pjesa më e madhe e përdorimit aktual – në atë që firma këshilluese e quan "operacionet e shërbimit". Ndoshta vizioni madhështor, por i mjegullt i Altman-it del jashtë, por tani për tani, AI duket se është e përgatitur kryesisht për përdorime të tjera joseksi si marketingu dhe shitjet, menaxhimi i zinxhirit të furnizimit dhe strategjia dhe financat e korporatave.

AI po përdoret gjithashtu gjerësisht nga programuesit tashmë në aplikacione të tilla si Copilot i GitHub. Kjo thjesht e bën kodimin shumë më të shpejtë, ku shumë kode boilerplate po bëhen nga AI, duke i kursyer njerëzit për detyra njerëzore. Kjo mund t'i bëjë programuesit dy herë më të shpejtë në kodim, më thotë Das. GitHub gjithashtu pretendon se Copilot i bën programuesit më të kënaqur me punën e tyre, gjë që mund të jetë e vërtetë, por duket si diçka që do të prisnit të thoshte një furnizues i AI.

Por tabelat e McKinsey tregojnë gjithashtu diçka interesante: që nga fundi i vitit 2022, adoptimi ishte ulur. Sigurisht, në përgjithësi, përdorimi është më shumë se dyfishuar që nga viti 2017, por kulmi duket se ka qenë viti 2019. Plus, punësimi për rolet e AI është bërë më i vështirë. Kjo e bën makinën hype të duket si një marketing i pastër: nëse zbatimi në të vërtetë ka ngecur, pse ndryshe do të dëgjonim kaq shumë për chatbots?

Mënyra se si njerëzit mendojnë për AI tani është të kalojnë nëpër rrjedhën e punës së një kompanie, të identifikojnë detyrat që një makinë mund të bëjë dhe t'i automatizojë ato. “Por në fund të fundit, avantazhi është mjaft i kufizuar, sepse më e mira që mund të bëni është ajo që po bëni tashmë, por pak më mirë”, thotë Goldfarb. "Këta zakonisht nuk justifikojnë shpenzimet e mëdha - dhjetëra miliona, qindra miliona, miliarda dollarë për të ndërtuar këto lloj gjërash."

"Ka të bëjë gjithçka me njohjen e modelit."

Pra, paratë e vërteta janë në fryrjen totale të fluksit të punës dhe zëvendësimin e saj me AI, thotë Goldfarb. “Është më e rrezikshme sepse sapo të flisni për ngatërrimin me rrjedhën e punës, ka shumë dështime që mund të ndodhin,” thotë ai. "Por kjo është ajo ku përmbysja është në miliarda, ose dhjetëra miliarda, ose më shumë."

Si shembull, ai përdor kujdesin shëndetësor. Nëse industria riorganizohet rreth diagnozës së makinës, kjo mund të nënkuptojë më shumë efikasitet. "Kuptimi im është se ka shumë mjekë që janë vërtet të tmerrshëm në diagnostikim," thotë Goldfarb. "Pra, mbase ne kurrë nuk do të marrim makina që janë aq të mira sa mjeku i përqindjes së 95-të ose mjeku i përqindjes së 99-të, por ne duhet të marrim ato që janë aq të mira sa mjeku i përqindjes së 20-të shumë shpejt." Të kesh makineri që janë po aq të mira sa doktori i përqindjes së 20-të do të nënkuptonte përmirësime për njerëzit që nuk mund të kenë fare akses te mjekët - ose që trajtohen nga mjekët e përqindjes së 10-të, thotë ai.

Gjithashtu vulnerabël? Financa, thotë Mark Muro, një bashkëpunëtor i lartë në Institutin Brookings. "Ka të bëjë gjithçka me njohjen e modeleve" dhe njohja e modelit është diçka në të cilën AI është jashtëzakonisht i mirë. Pra, institucionet financiare do të kishin nevojë për më pak baza të të dhënave dhe përdorues të të dhënave për të monitoruar tendencat – AI mund ta bëjë të gjithë këtë, me disa profesionistë të nivelit më të lartë që menaxhojnë AI. "Ndoshta sasitë e nivelit më të ulët do të ishin më të prekshme," thotë Munro. Financat janë gjithashtu të nivelit të lartë, kështu që njerëzit ndoshta do të qëndrojnë pranë për t'u paraqitur klientëve.

Megjithatë, janë punët me jakë të bardhë që përfshijnë njohjen e modeleve dhe modelimin ato që janë më të prekshme nga AI sipas mendimit të Muro. Konsulentët, për shembull, duhet të kujdesen për shpinën e tyre. "Ata janë njohja klasike e modeleve të shpejta dhe të pista dhe të diplomuarit e besueshëm të Ivy League paraqesin rezultatet," thotë Muro. “Ata duhet të bashkojnë një argument të besueshëm të bazuar në statistika të besueshme. Ata mbledhin modelin e lexuar të një situate të diçkaje si një LLM [modeli i madh gjuhësor] që mund të bëjë.” Pra, në vend që të punësoni bashkëpunëtorë të rinj, ju mund të përdorni AI për të bërë punët e tyre dhe për të mbajtur Ivy Leaguers për prezantimin e kuvertës së rrëshqitjes.

OpenAI është "i përmbytur në këtë pikë nga kërkesa e ndërmarrjeve që ne e prisnim për një kohë të gjatë".

Kjo mund të shpjegojë partneritetin e OpenAI me Bain & Company. “Ky është padyshim një nga ato momente në kohë, një pikë e përkuljes së inteligjencës artificiale që do të ndryshojë fatin e botës,” tha Manny Maceda, një partner menaxhues mbarëbotëror në Bain, në një video që promovon partneritetin. Klienti i parë është Coca-Cola, një prodhues i pijeve me gaz. (OpenAI, Bain dhe Coca-Cola nuk iu përgjigjën emaileve që kërkonin koment.)

Në video, Zack Kass i OpenAI thotë në video se OpenAI është "i përmbytur në këtë pikë nga kërkesa e ndërmarrjeve që ne e prisnim për një kohë të gjatë". Fokusi i partneritetit, të paktën sipas njoftimit për shtyp, është "krijimi i përmbajtjes hiper-efikase, marketingu shumë i personalizuar, [dhe] operacionet më të efektshme të shërbimit ndaj klientit".

Kërkesa e ndërmarrjes që Kass priste për shitjet e mjeteve: OpenAI pret 200 milionë dollarë të ardhura këtë vit dhe 1 miliard dollarë deri në vitin 2024, raportoi Reuters. Në një shitje dytësore të aksioneve së fundmi, kompania u vlerësua në 20 miliardë dollarë. Nëse kjo është e saktë, vlerësimi i tij është më i lartë se kapitali i tregut të Hewlett Packard Enterprise, Garmin, Cloudflare, Snap dhe H&M.

Plus, Microsoft ka futur ChatGPT në Bing në mënyrë që të përpiqet të marrë pjesën e tregut nga Google në kërkim. Është e qartë se presioni është në rritje për të fituar para nga teknologjia e OpenAI. Dhe megjithëse disa njerëz argumentojnë se zhvillimi i AI duhet të ngadalësohet për të minimizuar rreziqet e saj për shoqërinë, nxitja financiare ka të ngjarë të mbyt çdo kujdes.

Por a po i zëvendëson vërtet punëtorët e ardhmja e AI?

Është e mundur që bumi i inteligjencës artificiale të jetë disi si bumi .com ose celulari, ku njerëzit thjesht mund të hedhin para në gjithçka që përfshin AI dhe duke shpresuar për më të mirën. Përdorimet në rritje të inteligjencës artificiale në thelb funksionojnë si një mënyrë për të përmirësuar biznesin si zakonisht në vend që ta rikrijojnë atë në thelb. Disa investitorë, si Kyle Harrison nga Contrary, ndajnë skepticizmin tim rreth zhurmës së AI. Për më tepër, kompanitë e mëdha të teknologjisë kanë shpërndarje më të mirë se sa startup-et dhe mund të jenë më të pozicionuara për të përdorur AI.

Risultati della traduzione