Industria turnă miliarde într -un punct mort?
De ce contează: Jucătorii majori de tehnologie au petrecut ultimii ani pariază că pur și simplu aruncarea mai multă putere de calcul la AI va duce la inteligență generală artificială (AGI) – sisteme care se potrivesc sau depășesc cunoașterea umană. Dar un sondaj recent al cercetătorilor AI sugerează un scepticism din ce în ce mai mare, care extinde la nesfârșit abordările actuale este calea cea bună înainte.
Un sondaj recent efectuat pe 475 de cercetători AI relevă că 76% consideră că adăugarea mai multor puteri de calcul și date la modelele AI actuale este „puțin probabil” sau „foarte puțin probabil” pentru a duce la AGI.
Sondajul, realizat de Asociația pentru Avansarea inteligenței artificiale (AAAI), dezvăluie un scepticism din ce în ce mai mare. În ciuda miliardelor turnate în construirea de centre de date masive și formarea modelelor generative din ce în ce mai mari, cercetătorii susțin că randamentul acestor investiții se diminuează.
Stuart Russell, un informatician la UC Berkeley și un contribuabil la raport, a declarat pentru New Scientist: „The Vast Investments in Scaling, neînsuflețit de orice eforturi comparabile pentru a înțelege ceea ce se întâmplă, mi s -au părut întotdeauna greșit.”
Numerele spun povestea. Numai anul trecut, se pare că finanțarea capitalului de risc pentru AI generativ a depășit 56 de miliarde de dolari, potrivit unui raport TechCrunch. De asemenea, apăsarea a dus la o cerere masivă de acceleratoare AI, cu un raport din februarie care a afirmat că industria semiconductorilor a ajuns la 626 miliarde de dolari în 2024.
Rularea acestor modele a necesitat întotdeauna cantități masive de energie și, pe măsură ce sunt reduse, cererile au crescut doar. Companii precum Microsoft, Google și Amazon, prin urmare, asigură oferte de energie nucleară pentru a -și alimenta centrele de date.
Cu toate acestea, în ciuda acestor investiții colosale, performanța modelelor AI de ultimă oră a fost platoasă. De exemplu, mulți experți au sugerat că cele mai recente modele ale lui Openai au arătat doar îmbunătățiri marginale față de predecesorul lor.
Dincolo de scepticism, sondajul evidențiază, de asemenea, o schimbare a priorităților în rândul cercetătorilor AI. În timp ce 77% acordă prioritate proiectării sistemelor AI cu un profil acceptabil de risc-beneficiu, doar 23% sunt axate pe urmărirea directă a AGI. În plus, 82% dintre respondenți consideră că, dacă AGI este dezvoltat de entități private, ar trebui să fie deținut public pentru a atenua riscurile globale și preocupările etice. Cu toate acestea, 70% se opun opririi cercetării AGI până la mecanismele complete de siguranță, ceea ce sugerează o abordare prudentă, dar care se mișcă înainte.
Sunt explorate alternative mai ieftine și mai eficiente la scalare. OpenAI a experimentat cu „test-timp de calcul”, unde modelele AI petrec mai mult timp „gândire” înainte de a genera răspunsuri. Această metodă a dat impulsuri de performanță fără a fi nevoie de o scalare masivă. Din păcate, Arvind Narayanan, informatician la Universitatea Princeton, a declarat pentru New Scientist că această abordare este „puțin probabil să fie un glonț de argint”.
Pe partea de flip, liderii tehnologici precum CEO-ul Google, Sundar Pichai, rămân optimisti, afirmând că industria poate „continua să se extindă”-chiar dacă a sugerat că era de fructe cu un nivel scăzut cu câștiguri AI.
