Néhány érdekes fejlemény és hangulat van a mesterséges intelligencia e heti információdömpingjében, szóval gondoltam egy kicsit spekulálok én is.
Szóval az egyik legfontosabb elv a mesterséges intelligenciával kapcsolatban az az, hogy a nagy cégek mindig is előnyben lesznek-e a kis cégek által gyártott nyílt modellekkel szemben? Azért tűnik ez plauzibilisnek, mert most arról szól a modellgyártás, hogy minél több adaton tanítunk minél nagyobb modellt, amihez persze a kettő szorzata számítás szükséges és ezzel a versenyt a kicsik nem bírják. Csakhogy vannak közepes méretű cégek is, főként kínaiak, akik egy csomót fektettek a számítás hatékonyságának a növelésébe és szinte a nagy cégekkel egyenrangú modelleket tudnak gyártani, azokat aztán még tömörítik is úgy, hogy csak bizonyos feladatok megoldására élezzék ki őket, pl. a programozáséra. Így lehetséges az, hogy most kijött egy kínai modell, ami 2%-a a nagy kereskedelmi modelleknek, de csak 10%-al rosszabb eredményt ér el a programozásban meg a terminál használatában (ha jól vettem ki), és az az igazság, hogy nagyon sok mindenre már ez is bőven elég. Ráadásul, mivel a hardvergyártók ezekhez a bődületesen nagy modellekhez szabják a hardvert, a kicsi modellek mózerolása már az akadémiának is elérhetővé válik, márpedig az akadémiai kutatóktól jönnek a legdiverzebb ötletek és rendesen begyújthatják ezeket a kis modelleket. Ja, és az sem biztos, hogy azok az új módszerek, amelyek sokat dobnak a kis modellek hatékonyságán egyáltalán működnek a nagy modelleknél, szóval még az ingyen kutatást sem tudják felszívni a nagy cégek. Szóval egyre inkább kezd úgy kinézni, hogy a sok lúd disznót fog győzni, egyesek szerint ezért siet az antropik a tőzsdére, mert nemsokára vége a mítosznak.
A másik érdekes fejlemény, hogy kipróbálták ezeket a rendszereket éles irodai munkakörülmények között és néhány hét alatt összeomlott a kártyavár, az emberek rájöttek, hogyan lehet kijátszani a modelleket és már nem voltak egyenlő partnerek. Ez egy kicsit összecseng azzal is, hogy gyakran azt emlegetik amikor új munkaerőt keresnek egy céghez, hogy szoft szkillek ugyanolyan fontosak mint a hard szkillek, azaz a kommunikációs képesség, az odafigyelés, az adaptáció a munkatársakhoz ugyanolyan fontos, mint hogy meg tudja-e az ember oldani a feladatot. Márpedig a mesterséges intelligencia szoft szkillekkel egyáltalán nem rendelkezik, csak egy bizonyos "átlag"-kommunikációra képes, ami átlagban jól működik, de a cégeknél definíció szerint nem átlagos munkát végez az ember, mert az már megvan (és ki is van számítva). Lehetne az, hogy adaptálódik a mesterséges intelligencia az új környezethez, azaz tanul, de az sajnos még nem megy valós időben és nem hinném, hogy a cégek a munkamenetük legapróbb részleteit a nagy modellgyártók rendelkezésére bocsátanák csak azért, hogy rájuk szabják valamennyire a modell következő iterációját. Itt is a kis modelleknek lesz esélye, amelyeket házon belül adaptálni lehet, addig amíg az igazi valós idejű tanulásra képesek lesznek a rendszerek, de az eléggé paradigmaváltás szagú. Erre a jelenségre más irányból is el lehetett volna jutni, én is elég szkeptikus vagyok az alapító zseni mítoszával, aki mindent tud és saját kezűleg felépíti a céget. Valójában a megfelelő csapat nélkül egyetlen zseninek sincs esélye, még akkor sem, ha nem kell aludjon, nem éhes és nem szomorú néha.
Vicces lesz, ha a mesterséges intelligencia modellek lesznek az első olyan dolog, amelyről kiderül, hogy a kapitalista rendszer képtelen optimálisan gyártani. Elvégre, Gödel óta tudjuk, hogy minden (kellően bonyolult) rendszerben vannak problémák amelyeket nem tud megoldani.
Ha a dolgok ilyetén állnak, akkor nemsokára megint a munkásoknak kell kezdjen állni a zászló, persze az is lehet, hogy előtte azért még kiereszt a tőzsdei lufi egyszer.
Ehh.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése