Inteligența artificială încetinește: Care sunt motivele, cum ne afectează

Potrivit unei analize publicate de The Wall Street Journal (WSJ), ritmul inovării în domeniul inteligenței artificiale pare să încetinească, în timp ce utilitatea practică a acestuia este limitată, iar costurile asociate sunt considerate exorbitante. De asemenea, există semne de întrebare privind randamentele pe care companiile de inteligență artificială le pot genera pentru investitori.

Datele analizate de WSJ arată că numărul aplicațiilor care folosesc AI este mai mic decât cel așteptat de piață, din cauza costurilor mari de dezvoltare. Deși noi modele de inteligență artificială apar constant, este nevoie de mult timp pentru ca acestea să aibă un impact semnificativ asupra modului în care majoritatea oamenilor lucrează efectiv.

Provocările și similitudinile istorice

Acești factori ridică semne de întrebare cu privire la posibilitatea ca IA să devină un produs de larg consum, la potențialul său de a produce venituri și profituri. WSJ compară situația actuală cu boom-ul fibrei optice de la sfârșitul anilor 1990, care a dus la unele dintre cele mai mari prăbușiri ale companiilor de tehnologie.

Majoritatea îmbunătățirilor modelelor mari de inteligență artificială, precum ChatGPT de la OpenAI și Gemini de la Google, se reduc la introducerea unui volum tot mai mare de date. Aceste modele funcționează prin analizarea unor volume uriașe de text, dar firmele nu mai au date suplimentare pe care să le absoarbă. Pentru a antrena următoarea generație de AI, inginerii recurg la „date sintetice”, generate de alte inteligențe artificiale. Această abordare nu a reușit să îmbunătățească tehnologia de autoconducere a vehiculelor și există numeroase dovezi că nu va funcționa nici pentru modelele lingvistice mari, susține Gary Marcus, un om de știință care a vândut un startup de IA către Uber în 2016.

Încetinirea progresului

Inteligența artificială, cum ar fi ChatGPT, s-a îmbunătățit rapid la începuturile sale, dar în ultimele 14 luni și jumătate au fost observate doar câștiguri minore, afirmă Marcus. „Capacitățile de bază ale acestor sisteme fie au atins un platou, fie cel puțin au încetinit în îmbunătățirea lor”, adaugă el.

O dovadă suplimentară a încetinirii progresului AI poate fi găsită în cercetările care arată că diferențele dintre performanțele diferitelor modele de IA se reduc. Toate marile modele de inteligență artificială converg către aproximativ aceleași scoruri la testele de evaluare a abilităților lor și chiar și modelele gratuite, cu sursă deschisă, precum cele de la Meta și Mistral, recuperează distanța.

Analiza WSJ subliniază că, deși AI a avut o evoluție impresionantă în primii ani, ritmul inovării începe să încetinească, iar provocările legate de costuri și date devin tot mai evidente. Aceste aspecte ridică întrebări serioase despre viitorul AI și despre capacitatea sa de a livra pe termen lung beneficiile economice și tehnologice așteptat