Die Nachricht, dass OpenAI, Google und Anthropic – drei der größten Namen im Bereich der künstlichen Intelligenz – Schwierigkeiten haben, ihre neuesten Modelle zu perfektionieren, schlägt hohe Wellen. Der Fokus liegt dabei auf OpenAIs neuem Projekt „Orion“, das die Leistungsfähigkeit früherer Modelle wie GPT-4 übertreffen soll. Doch anstatt einen großen Fortschritt zu erzielen, kämpft das Unternehmen mit einem Rückschlag: Orion erfüllt die internen Erwartungen nicht. Dieselbe Dynamik zeigt sich bei Google und Anthropic, die ebenfalls mit Herausforderungen konfrontiert sind.
Správa, že OpenAI, Google a Anthropic – tri z najväčších mien v oblasti umelej inteligencie – majú problémy s dokonalým vyladením svojich najnovších modelov, vzbudzuje veľkú pozornosť. Zameriava sa hlavne na nové OpenAI projekt „Orion“, ktorý by mal prekonať výkon predchádzajúcich modelov ako GPT-4. Namiesto veľkého pokroku však spoločnosť čelí neúspechu: Orion nenapĺňa interné očakávania. Rovnaká dynamika sa prejavuje aj v prípade spoločností Google a Anthropic, ktoré tiež čelia výzvam.
Orion: Ein Schritt zurück?
Orion, dlho očakávaný nový model od OpenAI, bol v septembri podrobený prvému tréningu. Očakávania boli vysoké, nakoľko mal prekonať GPT-4. Avšak, zasvätení tvrdia, že Orion nesplnil stanovené výkonové ciele, najmä pri zložitých úlohách, ako sú programovacie otázky, ktoré sú mimo rozsah tréningových dát.
Insider vysvetlil, že Orionu chýbajú dostatočne špecifické tréningové dáta v oblasti programovania. Problém, ktorý OpenAI pri vývoji Oriona opakovane postihuje: Napriek intenzívnej jemnej práci – takzvaným „post-tréningovým procesom“ – zostáva Orion pod úrovňou, ktorá by bola potrebná pre uvedenie na trh. Spoločnosť by preto mohla odložiť uvedenie modelu na budúci rok.
Der schrumpfende Fortschritt
Skúsenosť OpenAI nie je ojedinelá. Pod tlakom sú aj Google a Anthropic. Nová verzia softvéru Gemini od Google sklamala a dlho očakávané spustenie Claude-3.5 Opus od Anthropic sa oneskoruje. Napriek náročnej vývojovej práci, obrovským finančným investíciám a talentu mnohých tímov odborníkov zostáva úspech nových modelov umelej inteligencie zatiaľ ďaleko za očakávaniami.
KI-Modelle am Limit – Ein Wachstumsdilemma
Vývoj nových modelov umelej inteligencie je založený predovšetkým na dvoch pilieroch: dostupnosti kvalitných tréningových dát a masívnom výpočtovom výkone. Oba zdroje sú však ťažko dostupné. Kvalitné ľudské dátové zdroje sa stávajú vzácnymi a získavanie nových, unikátnych dátových súborov si vyžaduje špecializovaných odborníkov a obrovské investície. Niektoré spoločnosti sa už uchyľujú k syntetickým údajom – textom a obrázkom generovaným umelou inteligenciou –, no kvalita a rozmanitosť takýchto údajov zostáva obmedzená.
„Ide o kvalitu a rozmanitosť údajov viac než o ich kvantitu,“ hovorí Lila Tretikov, vedúca stratégie AI v New Enterprise Associates.
Die Kosten steigen, die Fortschritte sinken
Pre spoločnosti ako OpenAI alebo Google, ktoré investujú miliardy do rozvoja AI, je klesajúca efektivita vážnym problémom. Vývoj modelov ako Orion alebo Gemini stojí každý rok stovky miliónov dolárov. „Za krátky čas sme dosiahli obrovský pokrok,“ hovorí Noah Giansiracusa, profesor matematiky na Bentley University, „ale to nebolo udržateľné.“ Nadšenie pre rýchle inovácie sa zdá byť na ústupe, zatiaľ čo rozvoj AI potrebuje nové prístupy na dosiahnutie významného pokroku.
OpenAI a Google navyše zmenili svoju stratégiu: od čistého rastu modelu k konkrétnym prípadom použitia. Google pracuje na zlepšení svojich modelov Gemini pre zložité úlohy, ako je vytváranie obrazových odpovedí, a OpenAI sa čoraz viac sústreďuje na takzvaných „agentov“. Tieto nástroje umelej inteligencie by mali byť schopné samostatne vykonávať úlohy, ako je rezervácia letov alebo odosielanie e-mailov.
Wird das „Agenten-Zeitalter“ die KI befreien?
V odvetví umelej inteligencie sa koncept „agentov“ považuje za potenciálny zlomový bod. Aplikácie umelej inteligencie, ktoré dokážu aktívne a automatizovane prijímať rozhodnutia, by mohli byť ďalšou revolúciou, ktorá zmení trh. OpenAI plánuje zaviesť túto technológiu v nadchádzajúcich rokoch a Google experimentuje s podobnými nástrojmi.
Keď sa hranice súčasného modelového systému stávajú čoraz zreteľnejšími, „agenti“ by mohli položiť základy nasledujúcej generácie AI – takej, ktorá nielen odpovedá, ale aj koná. Očakávania zostávajú vysoké a pre odvetvie AI bude pretek o budúcnosť umelej inteligencie ťažší než kedykoľvek predtým.
