Raportul Stanford despre AI găsește industria în plină expansiune la o răscruce

Raportul Stanford despre AI găsește industria în plină expansiune la o răscruce

Marca temporală: 15 aprilie 2024 4:48
Raportul Stanford despre AI găsește o industrie în plină expansiune la o răscruce de drumuri PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Institutul Stanford pentru Inteligența Artificială Centrată pe Uman (HAI) a publicat cel de-al șaptelea raport anual al indicelui AI, care raportează o industrie înfloritoare care se confruntă cu costuri, reglementări și preocupări în creștere ale publicului.

Pagina 502 raportează [PDF] provine din mediul academic și din industrie – comitetul de conducere al HAI este condus de co-fondatorul Anthropic Jack Clark și Ray Perrault, un informatician în Centrul de Inteligență Artificială al SRI International – și, prin urmare, nu se oprește prea mult pe burn-it- argumente cu foc.

Până în acel punct, raportul definește confidențialitatea astfel încât persoanele să aibă dreptul de a-și da consimțământul pentru modelele de limbaj mari (LLM) care să-și folosească datele. Cu toate acestea, nu propune ca firmele de inteligență artificială să renunțe la modelele existente, deoarece acestea au fost construite fără permisiune. Ea sugerează transparență, mai degrabă decât penitență.

„Obținerea consimțământului autentic și informat pentru colectarea datelor de formare este o provocare în special în cazul LLM-urilor, care se bazează pe cantități masive de date”, se spune în raport. „În multe cazuri, utilizatorii nu știu cum sunt utilizate datele lor sau amploarea colectării acestora. Prin urmare, este important să se asigure transparența în ceea ce privește practicile de colectare a datelor.”

Rezultatul mai multor procese pe rol, cum ar fi cazul împotriva Copilot-ului GitHub, ar putea însemna că transparența nu este suficientă, că datele de instruire AI necesită permisiunea explicită și poate plăți prohibitive.

Dar presupunând că AI este aici pentru a rămâne și trebuie luată în considerare în forma sa actuală, raportul reușește să evidențieze promisiunea și pericolul luării automate a deciziilor.

„Misiunea noastră este să furnizăm date imparțiale, riguros verificate, cu surse ample, pentru ca factorii de decizie, cercetători, directori, jurnaliști și publicul larg să dezvolte o înțelegere mai aprofundată și nuanțată a domeniului complex al AI”, explică raportul.

Unele dintre principalele descoperiri ale raportului nu sunt deosebit de surprinzătoare, cum ar fi „AI învinge oamenii în anumite sarcini, dar nu toate” și „Industria continuă să domine cercetarea AI de frontieră”.

În acest ultim punct, raportul spune că industria a produs 51 de modele de învățare automată remarcabile, în comparație cu 15 din mediul academic și 21 din colaborări industrie-academia.

În timp ce modelele închise (de exemplu, GPT-4, Gemini) au depășit modelele open source pe un set de 10 benchmark-uri AI, modelele open source devin din ce în ce mai frecvente. Din cele 149 de modele de fundație lansate în 2023, 65.7% au fost open source, comparativ cu 44.4% în 2022 și 33.3% în 2021.

Dacă această tendință continuă poate fi legat de o altă constatare de top: „Modelele de frontieră devin mult mai scumpe”. Adică, este puțin probabil ca modelele open source să devină mai competitive cu rivalii lor cu sursă închisă dacă costul antrenării unui model de IA de vârf devine ceva ce numai cei bine finanțați îl pot gândi.

„Conform estimărilor AI Index, costurile medii ale antrenării modelelor AI de frontieră aproape s-au dublat în ultimul an”, se spune în raport. „Costurile de formare ale modelelor de ultimă generație au atins în special cote fără precedent. De exemplu, GPT-4 de la OpenAI a folosit un calcul estimat la 78 de milioane de dolari pentru a antrena, în timp ce Gemini Ultra de la Google a costat 191 de milioane de dolari pentru calcul.”

Există deja unele îndoieli că AI merită banii. Un studiu din ianuarie de la MIT CSAIL, MIT Sloan, The Productivity Institute și IBM’s Institute for Business Value găsit că „este doar rezonabil din punct de vedere economic să înlocuim munca umană cu AI în aproximativ un sfert din locurile de muncă în care viziunea este o componentă cheie a muncii”. Și un recent Wall Street Journal raportează indică faptul că firmele de tehnologie nu au găsit neapărat o modalitate de a face investițiile în inteligență artificială să dea roade.

De aici toate taxe adăugate pentru servicii augmentate cu AI.

Atunci când este luată în considerare împreună cu alte constatări ale raportului HAI, cum ar fi „În SUA, reglementările AI cresc brusc”, antrenamentul cu modelul AI pare probabil să devină și mai intensiv în capital. În SUA, anul trecut, se spune în raport, au existat 25 de reglementări legate de IA – în creștere față de una în 2016 – și acestea vor aduce costuri suplimentare.

O altă constatare care poate duce la mai multe reglementări și, prin urmare, la costuri de conformitate, este felul în care oamenii simt despre AI. „Oamenii de pe tot globul sunt mai conștienți de impactul potențial al inteligenței artificiale – și mai nervoși”, se arată în raport. Se menționează o creștere a numărului de oameni care cred că IA le va avea un impact asupra vieții în următorii trei până la cinci ani (66 la sută, în creștere cu șase puncte procentuale) și a numărului de oameni care sunt nervoși de IA (52 la sută, în creștere cu 13 procente). puncte).

O altă sursă potențială de probleme pentru firmele de inteligență artificială provine din lipsa standardelor de evaluare pentru LLM, o situație care le permite firmelor de inteligență artificială să își aleagă propriile repere pentru testare. „Această practică complică eforturile de a compara în mod sistematic riscurile și limitările modelelor de IA de top”, se spune în raport.

Raportul HAI postulează că AI îmbunătățește productivitatea lucrătorilor și accelerează progresul științific, citând GNoME de la DeepMind, „care facilitează procesul de descoperire a materialelor”.

În timp ce automatizarea AI s-a dovedit că îmbunătățește productivitatea în anumite sarcini, utilitatea sa ca sursă de idei rămâne o chestiune de dezbatere. Așa cum am raportate Recent, există încă un scepticism cu privire la valoarea predicțiilor asistate de AI pentru materiale noi viabile, de exemplu.

Oricum ar fi, se fac pariuri mari pe AI. Investițiile generative AI au crescut de opt ori, de la 3 miliarde de dolari în 2022 la 25.2 miliarde de dolari în 2023. Și SUA este în prezent principala sursă de sisteme AI, cu 61 de modele AI notabile în 2023, comparativ cu 21 din Uniunea Europeană și 15 din China.

„AI se confruntă cu două viitoare interdependente”, scriu Clark și Perrault. „În primul rând, tehnologia continuă să se îmbunătățească și este din ce în ce mai utilizată, având consecințe majore asupra productivității și angajării. Poate fi folosit atât pentru bine, cât și pentru rău. În al doilea viitor, adoptarea AI este constrânsă de limitările tehnologiei.”

În următorii câțiva ani, ar trebui să vedem care dintre cele două viitoare va domina. ®

Timestamp-ul:

Mai mult de la Registrul