Вест да OpenAI, Google и Anthropic – три од највећих имена у области вештачке интелигенције – имају потешкоћа у усавршавању својих најновијих модела, изазива бурне реакције. Фокус је на новом пројекту OpenAI „Orion“, који би требало да надмаши перформансе ранијих модела као што је GPT-4. Али уместо великог напретка, компанија се суочава са неуспехом: Orion не испуњава унутрашња очекивања. Иста динамика се појављује код Google-а и Anthropica, који су такође суочени са изазовима.
Orion: Ein Schritt zurück?
Orion, dugo očekivani novi model OpenAI-a, podvrgnut je prvoj rundi treniranja u septembru. Očekivanja su bila visoka, jer je trebalo da nadmaši GPT-4. Međutim, insajderi izveštavaju da Orion nije postigao postavljene ciljeve performansi, posebno kod složenih zadataka kao što su pitanja programiranja koja izlaze van opsega podataka za obuku.
Unutarni izvor je objasnio da Orionu nedostaju dovoljno specifični podaci za obuku u oblasti programiranja. Problem koji se stalno pojavljuje tokom razvoja Oriona kod OpenAI-ja: uprkos intenzivnom fino podešavanju - tzv. "post-obučenim procesima" - Orion ostaje ispod nivoa potrebnog za lansiranje na tržište. Kompanija bi stoga mogla odgoditi objavljivanje modela za narednu godinu.
Der schrumpfende Fortschritt
Iskustvo OpenAI nije usamljen slučaj. I Google i Anthropic su pod pritiskom. Google je razočarao najnovijom verzijom Gemini softvera, a Anthropic odlaže dugo očekivano lansiranje Claude-3.5 Opusa. Uprkos složenom razvojnom radu, ogromnim finansijskim ulaganjima i talentu mnogih stručnih timova, uspeh novih AI modela za sada ostaje daleko iza očekivanja.
KI-Modelle am Limit – Ein Wachstumsdilemma
Razvoj novih KI modela zasniva se prvenstveno na dva stuba: dostupnosti visokokvalitetnih podataka za obuku i masivnoj procesorskoj snazi. Međutim, oba resursa su teško dostupna. Kvalitetni, ljudski generisani izvori podataka postaju retki, a pronalaženje novih, jedinstvenih skupova podataka zahteva specijalizovane stručnjake i ogromne investicije. Neke kompanije se sada oslanjaju na sintetičke podatke – tekstove i slike koje generiše KI –, ali kvalitet i raznovrsnost takvih podataka ostaju ograničeni.
„Manje se radi o kvantitetu, a više o kvalitetu i raznolikosti podataka“, kaže Lila Tretikov, direktor za strategiju veštačke inteligencije u kompaniji New Enterprise Associates. „Možemo generisati sintetičke podatke u velikim količinama, ali doći do zaista kvalitetnih, jedinstvenih skupova podataka bez ljudskog uputstva predstavlja izazov, naročito kod modela zasnovanih na jeziku.“
Die Kosten steigen, die Fortschritte sinken
Za kompanije poput OpenAI ili Google-a, koje ulažu milijarde u razvoj veštačke inteligencije, opadajuća efikasnost predstavlja ozbiljan problem. Razvoj modela kao što su Orion ili Gemini košta stotine miliona dolara godišnje. „Postigli smo ogromne napretke u kratkom vremenu“, kaže Noah Giansiracusa, profesor matematike na univerzitetu Bentley, „ali to nije bilo održivo.“ Čini se da se entuzijazam za brze inovacije hladi, dok razvoj veštačke inteligencije zahteva nove pristupe kako bi ostvario značajne napretke.
OpenAI i Google su takođe promenili strategiju: Od samog rasta modela ka konkretnim slučajevima upotrebe.
Wird das „Agenten-Zeitalter“ die KI befreien?
U industriji veštačke inteligencije koncept "agenata" smatra se potencijalnom prekretnicom. KI aplikacije koje mogu aktivno i automatski donositi odluke mogle bi biti sledeća revolucija koja će preokrenuti tržište. OpenAI planira da ovu tehnologiju uvede u narednim godinama, a Google eksperimentiše sa sličnim alatima.
Dok granice trenutnog modelskog sistema postaju sve očiglednije, „agenti“ bi mogli postaviti temelje za sledeću generaciju KI – one koja ne samo da odgovara, već i deluje. Očekivanja su visoka, a za industriju veštačke inteligencije trka za budućnost veštačke inteligencije postaje teža nego ikad.
