Iată traducerea în română a titlului:
Știrea că OpenAI, Google și Anthropic – trei dintre cele mai mari nume în domeniul inteligenței artificiale – au dificultăți în a perfecționa cele mai noi modele ale lor provoacă valuri mari. Accentul se pune pe noul proiect al OpenAI, „Orion”, care ar trebui să depășească performanțele modelelor anterioare, cum ar fi GPT-4. Însă, în loc să obțină un progres semnificativ, compania se confruntă cu un regres: Orion nu îndeplinește așteptările interne. Aceeași dinamică se observă și la Google și Anthropic, care, de asemenea, se confruntă cu provocări.
Orion: Ein Schritt zurück?
Orion, noul model mult așteptat al OpenAI, a fost supus unei prime runde de antrenament în septembrie. Așteptările erau mari, având în vedere că ar fi trebuit să depășească GPT-4. Totuși, surse din interior raportează că Orion nu a atins obiectivele de performanță stabilite, în special în cazul sarcinilor complexe, cum ar fi întrebările de programare care se află în afara gamei de date de antrenament.
Un insider a explicat că Orion duce lipsă de date de antrenament suficient de specifice în domeniul programării. O problemă care împiedică în mod repetat dezvoltarea lui Orion de către OpenAI: În ciuda eforturilor intense de perfecționare - așa-numitele „procese post-antrenament” - Orion rămâne sub nivelul necesar pentru o lansare pe piață. Prin urmare, compania ar putea amâna lansarea modelului pentru anul viitor.
Der schrumpfende Fortschritt
Experiența OpenAI nu este un caz izolat. Și Google și Anthropic sunt sub presiune. La Google, cea mai nouă versiune a software-ului Gemini dezamăgește, iar lansarea mult așteptatului Claude-3.5-Opus întârzie la Anthropic. În ciuda muncii de dezvoltare intensive, a investițiilor financiare imense și a talentului multor echipe de experți, succesul noilor modele de inteligență artificială rămâne deocamdată mult sub așteptări.
KI-Modelle am Limit – Ein Wachstumsdilemma
Dezvoltarea noilor modele de inteligență artificială se bazează în primul rând pe două piloni: disponibilitatea datelor de antrenament de înaltă calitate și puterea de calcul masivă. Însă ambele resurse sunt dificil de accesat. Sursele de date de calitate, generate de oameni, devin rare, iar dezvoltarea de noi seturi de date unice necesită specialiști și investiții considerabile. Unele companii apelează acum la date sintetice – texte și imagini generate de inteligența artificială –, dar calitatea și diversitatea acestor date rămân limitate.
„Este vorba mai puțin de cantitate și mai mult de calitate și diversitatea datelor”, spune Lila Tretikov, șefa strategiei AI la New Enterprise Associates.
Die Kosten steigen, die Fortschritte sinken
Pentru companii precum OpenAI sau Google, care investesc miliarde în dezvoltarea inteligenței artificiale, scăderea eficienței este o problemă serioasă. Dezvoltarea de modele precum Orion sau Gemini costă sute de milioane de dolari în fiecare an. „Am realizat progrese enorme într-un timp scurt”, spune Noah Giansiracusa, profesor de matematică la Bentley University, „dar acest lucru nu a fost sustenabil.” Entuziasmul pentru inovațiile rapide pare să se răcească, în timp ce dezvoltarea inteligenței artificiale necesită noi abordări pentru a face progrese semnificative.
OpenAI și Google și-au schimbat, de asemenea, strategia: de la creșterea pură a modelului către cazuri de utilizare concrete. Google lucrează la îmbunătățirea modelelor sale Gemini pentru sarcini complexe, cum ar fi crearea de răspunsuri sub formă de imagini, iar OpenAI se concentrează din ce în ce mai mult pe așa-numiții „agenți”. Aceste instrumente AI ar trebui să fie capabile să preia autonom sarcini precum rezervarea de zboruri sau trimiterea de e-mailuri.
Wird das „Agenten-Zeitalter“ die KI befreien?
În industria AI, conceptul de „agenți” este considerat un potențial punct de cotitură. Aplicațiile AI care pot lua decizii în mod activ și automatizat ar putea fi următoarea revoluție care să transforme piața. OpenAI planifică să lanseze această tehnologie în anii următori, iar Google experimentează cu instrumente similare.
Pe măsură ce limitele sistemului-model actual devin tot mai evidente, „agenții” ar putea pune bazele pentru următoarea generație de inteligență artificială – una care nu doar răspunde, ci acționează. Așteptările rămân ridicate, iar pentru industria AI, cursa pentru viitorul inteligenței artificiale devine mai dură ca niciodată.
