Miten tekoäly voi epäonnistua ja selvitä, aivan kuten internetkin teki

Jatkuva dramaattinen markkinoiden heilahtelu tekoälyllä ajettavien teknologiajättien keskuudessa, jossa julkinen yritykset menettävät yli 1 biljoona dollaria arvoa alle kuukaudessa, osoittaa selvästi, että arvot ovat irti perusteista. Kuitenkin oikea kysymys, jota pitäisi nyt kysyä, ei ole, milloin kupla puhkeaa, vaan miten teollisuus voi vastuullisesti laskea kuplan ja valmistautua tekoälyn tulevaisuuteen.

Viime vuosien aikana tekoäly on tullut tunnetuksi suurten arvojen, rajattoman skaalautuvuuden ja tunteen, ettei kukaan voi kilpailla suurimpien pelaajien kanssa. Mutta tekninen todellisuus on muuttunut ja osoittaa eräänlaista tulevaisuutta tekoälylle: Oikea raha ei ole valtavan kalliissa tekoälymallissa, joka on jonain päivänä maksaa yliarvoisia tuottoja. Yhä enemmän tekoälyn arvo on siinä, miten se on integroitu ja käytetty rahaa tekemään liiketoiminnasta, ottaen huomioon, että rajoja puskevat eturintamalla olevat tekoälymallit pitäisi saada halvemmaksi, ei kalliimmaksi. Singulaarisuuden myytti on ohi. Skaala yksinään ei enää tuo askeltavasti eteenpäin. Suorituskyky, jakelu ja ekosysteemi merkitsevät enemmän kuin raaka mallin koko.

Odotusten sopeuttaminen tähän uuteen todellisuuteen sallii kasvavan tekoälykuplan hitaasti laskea, sen sijaan, että se puhkeaisi ja aiheuttaisi tuhoja taloudelle ja rahoitusmarkkinoille, kuten dotcom-kupla teki neljännesvuosisadan sitten.

1990-luvulla teknologia-alalla oletettiin, että internet voi ja tekee kaiken; ja että mitä tahansa, mitä rakennetaan internetiin, on luonteeltaan menestyvä. He olivat väärässä, ja kupla puhkesi todella – mutta internet selvisi. Romahdus korosti, että verkkomenestys ei ollut ainoastaan perustuvaa tekniikkaa – internet – vaan kykyä kehittää älykkäitä ja tehokkaita käyttötapauksia, tuotteita ja laitteita. Internet ei voittanut pelkästään protokollilla. Se voitti, kun selaimet, sisällön toimitusverkot ja kehittäjien ekosysteemit tekivät siitä käytettävän.

Amazon selvisi, ja se menestyy edelleen, kun taas Pets.com epäonnistui, koska se ei koskaan ollut voittoisa tapa käsitellä koiranruokaa, haaste, jota ei huomattu houkuttelevan idean vuoksi, että se voisi palvella asiakkaita koko maassa internetin ansiosta.

Se on tarkalleen siinä, missä suuri tekoäly on tänään, haaveiden ja odotusten vallassa tekoälyn tulevaisuuden potentiaalista. Ei ole epäilystä siitä, että se on upein teknologia, jonka meillä on tänään. Mutta tekoälymallit ovat vain perustekniikka, eivät itse vastaukset, ja varmasti ei siellä, missä raha ja arvo tulevat pysymään. Itse asiassa transformer- ja diffuusioiden arkkitehtuureilla, jotka muodostavat useimmat generatiiviset tekoälyt, ovat julkisia; optimointikehykset ovat avoimia; laskentakapasiteetti on yhä enemmän saatavilla. Este on ei ole enää teoreettinen osaaminen. Se on luotettavien järjestelmien rakentamisen ja niiden integroimisen olemassa oleviin luovaan ja tuotantoprosesseihin taito, joka määrää, kuka onnistuu. Nämä tuotteet ja palvelut eivät enää vaadi sijoittajilta eteenpäin miljardeja dollareita. Tiedän tämän oman kokemukseni perusteella. Meidän tiimimme Jerusalemissa rakensi avoimen lähdekoodin ääni- ja videomallin tekoälyvideoita tekemiseksi noin kymmenesosaan siitä, mitä markkinajohtajat tekivät, ja se tuottaa usein pidempiä jatkuvia kohtauksia, usein korkeammalla resoluutiolla ja nopeudella. Tämä saavutettiin noin 100 miljoonalla dollarilla, ei miljardeilla. Meidän tarinamme osoittaa, että nykyaikaisen tekoälyn edistys on vähemmän salaisesta kastikkeesta ja enemmän kurinalaisesta insinööritaidosta.

Kuten internetissä, ne, jotka selviävät, ovat niitä, jotka hyödyntävät tekoälyä parhaimpiin käyttötapauksiin, laitteistosovelluksiin, tuotteisiin ja palveluihin. On totta, että mitä ne tarkalleen ottaen ovat, on vaikea ennustaa. 1990-luvun alussa, kun ihmiset käyttivät AOL:ia tai Prodigyä, kukaan ei olisi voinut kuvitella Gmailia.

Kuitenkin, ilman selvänäkemisen voimaa, on olemassa älykkäitä kysymyksiä, joita pitäisi kysyä matkalla, jotta voidaan ohjata tekoälyteollisuutta ja sen sijoittajia toimimaan tavalla, joka voi hitaasti ja asteittain laskea kuplan, samalla kun rakennetaan tulevaisuuden taloutta.

Sijoittajat, mukaan lukien VC:t ja eläkerahastot, jotka pumpkaavat rahaa tekoälyyrityksiin, tarvitsevat kysymystä, mikä arvo on luotava. Miljardit dollarit pumpattiin tutkimukseen suurten teknologiayritysten rakentamaan tekoälyä, joka lopulta oli helposti toistettavissa muualla. Massiiviset tekoälybudjetit eivät takaa yksinomaista älykästä ominaisuutta, käyttäjien lukkoja tai puolustettavaa taloutta enää. Nyt sijoittajien on arvioitava, miten yritykset rakentavat, optimoivat ja integroivat malleja todellisiin asiakasvirtoihin, luoden todellisia tuotteita ja palveluita. Sijoittajien pitäisi pyytää metriikkoja, kuten taloudellisia laskelmia työkuormituksella, kun tarkastellaan tekoälysovelluksia.

Nämä, eivät pelkästään mallin kyvyt tai sen ominaisluonteen, ovat avainarvoa. On myös tärkeää ymmärtää avoimien mallien arvo. Ne usein out-iteroivat suljettuja API:ja, koska tutkijat ja kehittäjät voivat sopeuttaa niitä paikallisesti. Tämä sopeutuminen kertyy ympäröivään kuiluun ympäröivään yritykseen tai tuotteeseen, auttaen varmistamaan voitot ja menestystä

Sijoittajat ja yrittäjät, jotka ovat huolissaan pääoman tehokkaasta käytöstä, tarvitsevat askelia taaksepäin ja arvioida tekoälyn todellista kustannusta ja kaikkia siihen liittyviä komponentteja; nämä ovat usein inflatoituneita ja korkeampia kuin niiden tarvitsee olla. Yleinen lähestymistapa on, että laitteiston kustannukset ovat volatiilisia, joten tekoälyn suunnittelu ei saa riippua minkään laitteen tai laitteiston erityispiirteistä. Arvo ja se, mikä erottaa yrityksen, on sen läpimeno dollaria kohden, ei valmistajan alennuksia, jotka suosivat tietynlaista laitteistoa. Tekoälyn käytön puolustettavuus on nyt infrastruktuurin optimoinnissa, omistajien aineistossa ja integraati Syvyydessä. Yrittäjät, joilla on hyviä ideoita ratkaisuista, jotka huolellisesti muotoilevat tai käyttävät malleja, jotka ovat suunniteltu loppukäyttäjän suorituskyvyn kannalta, voittavat niiden yrittäjien yli, jotka etsivät massiivisia malleja, jotka voidaan myöhemmin skaalata eri mahdollisiin käyttöön. Lisäksi tarjotaan avoimia käyttömahdollisuuksia studioille ja alustoille, jotka eivät voi riippua etä-API:sta reaaliaikaisissa kokemuksissa.

Sääntelijöiden ja teollisuuden on myös ajateltava loogisemmin sääntelystä. Edistys on ollut hidasta näissä aloissa ja keskittyy voimakkaasti eturintamalla oleviin malleihin, jotka suoritetaan suurilla laitteilla; tämä ei ole enää käytännöllinen lähestymistapa. Vaihdanta on ylivoimaisesti sellaisten mallien puolesta, jotka voivat toimia kuluttajalaitteilla, mikä tekee mallien itsensä sääntelyn mahdottomaksi. Avoimen lähdekoodin mallien luonne esittää toisen haasteellisen haasteen nykyiselle lähestymistavalle sääntelyyn. Taas kerran, oikea lähestymistapa on keskittyä käyttöön sovellusten ja tuotteiden kautta ja kehittää sääntelykehyksiä niiden ympärille eri aloille, ei yleispäteviin politiikkoihin malleista. Tavoitteena on säännellä sovelluksia ja aloja, joissa on vaatimukset alkuperästä, turvajärjestelmistä tuotteissa ja ilmoituksista synteettisestä mediasta. Historia 1990-luvulta ja 2000-luvun alusta sisältää jälleen viisaan opetuksen tästä käsitteestä: Tapaus suositun musiikin jakamisyritystä Napsteria vastaan ei rajoittanut tiedostojen jakamista sinänsä – tämä teknologia vain kasvoi ja tuli paljon nopeammaksi, lopulta antaen tilaa suoratoistoon – vaan keskittyi alustan vastuulliseen teknologian käyttöön. (Jopa konkurssin kautta Napster onnistui pitämään itsensä brändinä sopeutumalla, miten se käytti teknologiaansa, ja se myytiin yli 200 miljoonalla dollarilla tänä vuonna.)

Pohjimmiltaan markkinat tulevat konsolidoimaan muutamaksi yhdistetyksi monitahoitteiseksi tekoälymalliksi, jotka voidaan tiivistää tehokkuuden vuoksi ja sovittaa eri käyttöön. Kaikkien sidosryhmien on kiinnitettävä enemmän huomiota sovelluksiin ja todelliseen liiketoimintaa tuottavaan arvoon, jonka tekoäly voi tuoda, eikä menetettävä itsensä mallien lupauksiin. Teollisuus on inflatoitumassa nopeammin kuin se luo arvoa. On avoin kysymys, päätyykö tämä dramaattiseen korjaukseen – samankaltaiseen kuin varhaisen internet-kuplan – mutta selkeys nyt tarkoittaa myöhempää kestävyyttä.