Cum poate eşua AI-ul și supravieţui, la fel ca internetul

Fluctuaţiile dramatice ale pieţei printre gigantii tehnologiei conduse de inteligența artificială, cu companii publice care pierd mai mult de 1 trilion de dolari în valoare în mai puțin de o lună, ilustrează clar că evaluările sunt desconectate de fundamentale. Cu toate acestea, întrebarea reală care trebuie adresată în acest moment nu este când va exploda buza, ci cum poate industria să dezumfle responsabil buza și să se pregătească pentru inteligența artificială a viitorului.

În ultimii ani, inteligența artificială a devenit sinonimă cu evaluări mari, scalabilitate nelimitată și sentimentul că nimeni nu poate concura cu jucătorii mari. Dar realitatea tehnică s-a schimbat și indică un viitor diferit pentru inteligența artificială: banii reali nu sunt în modelele de inteligență artificială enorm de scumpe care vor plăti în cele din urmă în randamente mari. Valoarea inteligenței artificiale va fi în modul în care este integrată și utilizată pentru a face bani pentru afaceri, ținând cont de faptul că modelele de inteligență artificială de frontieră ar trebui să devină mai ieftine, nu mai scumpe. Mitul singularității a dispărut. Scala singură nu mai oferă câștiguri funcționale. Execuția, distribuția și ecosistemul contează mai mult decât mărimea modelului brut.

Ajustarea așteptărilor la această nouă realitate va permite buzei de inteligență artificială în creștere să se dezumfle încet, și nu să explodeze și să provoace haos în economie și piețele financiare, așa cum a făcut buza internetului cu un sfert de secol în urmă.

În anii ’90, industria tehnologică a presupus că internetul poate și va face totul; și că orice a fost construit pe internet va reuși, din natura sa. Ei s-au înșelat și buza a explodat într-adevăr – dar internetul a supraviețuit. Criza a subliniat că succesul online nu a fost doar despre tehnologia subiacentă – internetul – ci despre capacitatea de a dezvolta cazuri de utilizare inteligente și eficiente, produse și hardware. Internetul nu a câștigat doar pe protocoale. A câștigat atunci când browserele, rețelele de distribuție a conținutului și ecosistemele dezvoltatorilor l-au făcut utilizabil.

Amazon a supraviețuit și înflorit, în timp ce Pets.com a eșuat pentru că nu a avut niciodată o modalitate profitabilă de a gestiona expedierea hranei pentru câini, o provocare ignorată de ideea ispititoare că va putea avea clienți din toată țara datorită internetului.

Acolo este exact unde se află Big AI astăzi, absorbit în vise și așteptări despre potențialul tehnologic viitor. Nu există nicio îndoială că este cea mai uimitoare tehnologie pe care o avem astăzi. Dar modelele de inteligență artificială sunt doar tehnologia subiacentă, nu răspunsurile însele, și cu siguranță nu acolo unde vor rămâne banii și valoarea. Într-adevăr, arhitecturile de transformare și difuzie, care stau la baza majorității inteligenței artificiale generative, sunt publice; cadrele de optimizare sunt deschise; puterea de calcul este din ce în ce mai accesibilă. Barierele nu mai sunt cunoștințele teoretice. Este meșteșugul de a construi sisteme fiabile și de a le integra în fluxurile de producție creative și existente care vor determina cine va reuși. Aceste produse și servicii nu mai necesită investitori să plătească miliarde de dolari. Știu acest lucru din propria mea experiență. Echipa noastră din Ierusalim a construit un model de audio-video deschis pentru a face videouri cu inteligență artificială la aproximativ o zecime din costul celor făcute de liderii de piață, și care generează scene continue mai lungi, adesea cu rezoluție și viteză mai mare. Acest lucru a fost realizat cu aproximativ 100 de milioane de dolari, nu miliarde. Povestea noastră arată că progresul inteligenței artificiale moderne este mai mult despre inginerie disciplinată decât despre sosul secret.

La fel ca internetul, cei care vor supraviețui vor fi cei care vor folosi inteligența artificială pentru cele mai bune cazuri de utilizare, aplicații hardware, produse și servicii. Este adevărat că nu se știe exact ce vor fi acestea. În urmă cu douăzeci de ani, când oamenii foloseau AOL sau Prodigy, nimeni nu ar fi putut imagina Gmail.

Cu toate acestea, în absența puterii de a prezice, există întrebări inteligente de adresat pe parcursul drumului pentru a ghida industria inteligenței artificiale și investitorii săi să lucreze într-un mod care va dezumfla încet buza, în timp ce va construi economia viitorului.

Investitorii, inclusiv capitaliștii de risc și fondurile de pensii care investesc bani în companii de inteligență artificială, au nevoie să întrebe ce valoare, exact, este creată. Miliarde de dolari au fost turnate în cercetare la marile companii tehnologice pentru a construi inteligență artificială care a fost, în cele din urmă, ușor replicată în alte locuri. Bugetele masive de inteligență artificială nu garantează proprietate intelectuală unică, blocarea utilizatorilor sau economia defensivă. Acum investitorii trebuie să evalueze cum companiile construiesc, optimizează și integrează modelele în fluxurile de lucru reale ale clienților, creând produse și servicii reale. Investitorii ar trebui să ceară metrici precum economia pe încărcătură de lucru atunci când examinează aplicațiile de inteligență artificială.

Acestea, și nu doar talentele sau natura proprietară a modelului în sine, sunt elementele cheie ale valorii. Este important și să se înțeleagă valoarea modelelor deschise. Acestea adesea depășesc iterarea API-urilor închise, deoarece cercetătorii și dezvoltatorii le pot adapta local. Această adoptare se transformă într-un șanț în jurul unei companii sau produs, ajutând să garanteze profituri și succes.

Atât investitorii, cât și antreprenorii care se preocupă de utilizarea eficientă a capitalului trebuie să se retragă și să evalueze costul real al inteligenței artificiale și al tuturor componentelor conexe; acestea sunt adesea inflamate și mai mari decât ar trebui să fie. Abordarea generală ar trebui să fie că costurile hardware-ului sunt volatile, deci proiectarea inteligenței artificiale nu ar trebui să depindă de nicio dispozitiv sau hardware specific. Valoarea și ceea ce diferențiază o companie este debitul său pe dolar, și nu discounturile oferite de un anumit tip de hardware. Defensivitatea cheltuielilor de inteligență artificială se află acum în optimizarea infrastructurii, datele proprietare și profunzimea integrării. Antreprenorii cu idei bune pentru soluții care folosesc modele cu această performanță finală în minte vor câștiga în fața celor care caută modele masive care pot fi ulterior scalate pentru diferite utilizări potențiale. Un plus este oferirea de opțiuni de implementare deschisă pentru studiouri și platforme care nu pot depinde de un API remote pentru experiențe în timp real.

Factorii de decizie politică și industria trebuie, de asemenea, să gândească mai logic despre reglementare. Progresul a fost lent în aceste domenii și se concentrează puternic pe modelele de frontieră care rulează pe dispozitive mari; această abordare nu mai este practică. Impulsul este covârșitor spre astfel de modele care pot rula pe dispozitivele consumatorilor, făcând reglementarea modelelor însele imposibilă. Natura deschisă a multor modele prezintă o altă provocare formidabilă pentru abordarea actuală a reglementării. Din nou, abordarea corectă este să se concentreze pe implementarea prin aplicații și produse și să dezvolte cadre de reglementare în jurul acestora pentru diverse industrii, și nu politici cuprinzătoare despre modele. Scopul ar trebui să fie să reglementeze aplicațiile și sectoarele, cu standarde pentru proveniență, balustrade de siguranță în produse și divulgare pentru mass-media sintetică. Istoria din anii ’90 și începutul anilor 2000 conține din nou o învățătură înțeleaptă despre acest concept: cazul împotriva companiei de partajare a fișierelor de muzică Napster nu a limitat partajarea fișierelor în sine — acea tehnologie a crescut și a devenit mult mai rapidă, dând naștere în cele din urmă streaming-ului – ci s-a concentrat pe implementarea responsabilă a tehnologiei de către o platformă. (Chiar și prin faliment, Napster a reușit să-și păstreze brandul prin ajustarea modului în care a implementat tehnologia și a fost cumpărat pentru mai mult de 200 de milioane de dolari la începutul acestui an.)

Fundamentul este că piața se va consolida în jurul a câtorva modele de inteligență artificială multimodală unificate care pot fi distilate pentru eficiență și adaptate pentru diferite utilizări. Toți factorii implicați trebuie să acorde mult mai multă atenție aplicațiilor și valorii reale de afaceri pe care inteligența artificială o poate aduce, și nu să se piardă în promisiunile modelelor însele. Industria se inflamează mai repede decât creează valoare. Dacă acest lucru se va încheia cu o corecție dramatică – similară cu buza internetului de la început – este deschis dezbaterii. Dar claritatea acum înseamnă reziliență mai târziu.