OpenAI dhe Anthropic, kundër zhvilluesve të aplikacioneve: sindroma e Kronosit në teknologji. A do t’i gllabërojnë laboratorët aplikacionet që funksionojnë mbi modelet e tyre?, shkruan The Economist.
Në botën zakonisht të mbushur me thashetheme të Silicon Valley, po ndodh diçka e çuditshme. Është e vështirë të gjesh një sipërmarrës të Inteligjencës Artificiale gjenerative, që të thotë ndonjë fjalë të keqe për dikë tjetër.
Ndoshta kjo lidhet me moshën. Shumë prej atyre që po nisin startup-et e tyre të IA-së kanë lindur pas filmave distopikë të fantashkencës si “The Matrix” (1999) dhe janë ende mjaft të rinj për të besuar se Inteligjenca Artificiale do të jetë një forcë e mirë për të gjithë. Për ta, edhe fjala “frenemy” (armik-mik) tingëllon shumë e ashpër.
Megjithatë, përtej kësaj harmonie të dukshme, po shfaqet një dinamikë konkurruese që do të bëhet gjithnjë e më e fortë.
Merrni shembull startup-et si Anysphere, aplikacioni Cursor i së cilës ndihmon zhvilluesit e softuerëve të shkruajnë kode programimi; Harvey, që ofron Inteligjencë Artificiale për firmat ligjore; dhe OpenEvidence, që bën të njëjtën gjë për mjekët (dhe që më 20 tetor siguroi 200 milionë dollarë financim me një vlerësim prej 6 miliardë dollarësh).
Këto aplikacione po rriten me shpejtësi duke përdorur modelet e mëdha gjuhësore (LLM) që ofrohen nga kompani si OpenAI, krijuesja e ChatGPT-së, dhe Anthropic, krijuesja e Claude.
Ata paguajnë për t’i përdorur këto modele, por ndryshe nga laboratorët e IA-së, nuk shpenzojnë miliarda në ndjekje të superinteligjencës. Kjo e bën rrugën e tyre drejt fitimit më të lehtë.
Ndërkohë, vlerësimet e larta për laboratorët e IA-së që shpenzojnë shumë para, 500 miliardë dollarë për OpenAI dhe 183 miliardë për Anthropic, tregojnë se, teksa modelet e tyre bëhen më të afta, investitorët besojnë se një ditë ata do të përvetësojnë fitimet e startup-eve që varen prej tyre.
Mendoni për laboratorët si Kronosin, titanin e mitologjisë greke që përpiqej të hante fëmijët e vet (ose si Amazon, titan i tregtisë elektronike, që prodhon produkte për të nënçmuar ata që shiten mirë në platformën e saj). Pyetja, si në mitin e Kronosit, është: a do të mundin të mbijetojnë të vegjlit dhe të luftojnë?
Vrasja e “fëmijëve” mund të ketë filluar tashmë. Startup-et janë shumë të sjellshme për të ngritur alarmin. Por Ed Zitron, autor i një buletini therës për IA-në, raportoi më 20 tetor se Anthropic kishte shpenzuar një pjesë të madhe të të ardhurave të saj këtë vit dhe vitin e kaluar për Amazon Web Services, një nga ofruesit e saj të teknologjisë cloud.
Si pasojë, tha ai, kompania prezantoi plane të reja shërbimi që rritën kostot për klientët e mëdhenj si Cursor, për të mbushur boshllëkun financiar. Anthropic thotë se paketat e shërbimit janë praktikë standarde në gjithë industrinë.
Kërcënimi shkon përtej çmimeve. Laboratorët e mëdhenj të IA-së po përpiqen të arrijnë Inteligjencën e përgjithshme Artificiale (AGI), e cila do t’i bënte modelet e tyre të afta të kryenin shumicën e detyrave që mund t’i bëjnë njerëzit, duke përfshirë edhe përputhjen apo tejkalimin e aftësive të zhvilluesve të aplikacioneve. Për momentin, mund të ketë ende hapësirë për të gjithë.
Por shenjat janë të qarta. Mjafton të shohësh fushën e programimit, ku aplikacionet me IA gjenerative janë përhapur më shpejt. Si Anthropic ashtu edhe OpenAI kanë zhvilluar mjete kodimi që rivalizojnë, me dallime të vogla, ato të Cursor-it.
Themeluesit e startup-eve mbeten çuditërisht optimistë. Ata besojnë se ekuilibri i fuqisë do të mbetet fort në favorin e tyre për të ardhmen e afërt.
Në mënyrë domethënëse, shumë prej tyre janë skeptikë ndaj AGI-së, megjithëse në mënyrë të rezervuar (njëri prej tyre i kërkoi The Economist të mos e përmendte me emër si dyshues, nga frika se mund të përjashtohej nga skena shoqërore e San Franciskos).
Ata argumentojnë se, në vend të AGI-së, aftësia që bizneset realisht kanë nevojë për të nxitur përdorimin më të gjerë të IA-së gjenerative është “Inteligjenca Artificiale e specializuar”, pra IA që fokusohet në një fushë të caktuar, si ligji apo mjekësia. Pikërisht aty shpresojnë të ruajnë avantazhin konkurrues.
Kompania Sierra, që prodhon “agjentë” të IA-së që bashkëpunojnë me njerëzit në shërbimin ndaj klientit, përdor një ilustrim për të shpjeguar këtë dinamikë. Ajo tregon majën e një ajsbergu: kjo është pjesa e tregut që shërbehet nga LLM-të (modelet e mëdha gjuhësore).
Poshtë saj ndodhen një mori procesesh të ndërlikuara biznesi që përfaqësojnë sfida dhe mundësi shumë më të mëdha
Asnjëra prej tyre nuk është e përgjithshme. Vlera, thotë bashkëthemeluesi i Sierra-s, Bret Taylor (i cili është edhe kryetar i bordit të OpenAI-së), gjendet te “gjërat më të mërzitshme, më të zakonshme… të fshehura në prapaskenën e një kompanie, që janë të ngadalta, të kushtueshme dhe me pasoja të mëdha”.
Për t’u mbështetur, zhvilluesit e aplikacioneve po eksperimentojnë me modele të reja të të ardhurave. Ata e pranojnë se, ndryshe nga valët e mëparshme të zhvillimit të softuerëve, sa më shumë të rriten dhe sa më shumë të përdorin LLM-të, aq më të larta do të jenë kostot e tyre shtesë. Për t’i kompensuar këto kosto në rritje, u nevojiten teknika të reja.
Njëra prej tyre është përdorimi i një sërë modelesh, përfshirë ato me burim të hapur, për të drejtuar pyetjet më të thjeshta atje ku përpunimi është më i lirë. Një tjetër është tarifimi i klientëve në bazë të rezultateve, e jo të përdorimit. Për shembull, Harvey mund të përballojë të përdorë modelet më të mëdha sepse firmat ligjore janë të gatshme të paguajnë për saktësi të përsosur.
Argumentet
Për më tepër, zhvilluesit e aplikacioneve argumentojnë se sa më gjatë të qëndrojnë në treg, aq më shumë të dhëna të specializuara do të grumbullojnë agjentët e tyre, duke përmirësuar performancën, njësoj si makinat me vetëdrejtim që bëhen më të besueshme sa më shumë kilometra përshkojnë.
Kjo pritet t’i bëjë ata më “ngjitës” për klientët, duke krijuar një hendek konkurrues që laboratorët e IA-së do ta kenë të vështirë ta kapërcejnë. Cursor, për shembull, përdor të dhëna në kohë reale për të përditësuar modelin e vet çdo dy orë, gjë që, sipas kompanisë, përmirëson përvojën e kodimit të klientëve.
Harvey shkon përtej dokumenteve standarde si marrëveshjet e konfidencialitetit të gjeneruara nga IA. Ai synon detyra shumë më komplekse, si ndihma në koordinimin e disa firmave ligjore gjatë një bashkimi gjigant, diçka që modelet e përgjithshme do ta kenë më të vështirë ta imitojnë.
Megjithatë, krijuesit e aplikacioneve kanë edhe mangësitë e tyre. Specializimi mund ta bëjë më të vështirë zgjerimin përtej një fushe të caktuar, si ligji, mjekësia apo shërbimi ndaj klientëve, duke kufizuar madhësinë e tregut potencial.
Modelet e përgjithshme mund të shtrihen më gjerë. Pastaj është çështja e rekrutimit. Si kompani shumë më të vogla se laboratorët e IA-së, zhvilluesit e aplikacioneve do ta kenë të vështirë të konkurrojnë në luftën e kushtueshme për talentet më të mira të IA-së. Por të gjithë do të kenë nevojë për zhvillues të nivelit të lartë për të ndërtuar agjentët më të mirë.
Megjithatë, edhe teksa laboratorët e IA-së bëhen më grabitqarë, edhe ata kanë një problem. Ka kaq pak dallim midis tyre dhe është kaq e lehtë që kompanitë e softuerëve të kalojnë nga një ofrues LLM-sh te një tjetër, saqë rrezikojnë të bëhen mallra të zakonshme.
Kjo e ka shtyrë bankën HSBC të vlerësojë në një raport të fundit se deri në vitin 2030, ofruesit e LLM-ve do të kenë vetëm 30% të tregut global prej 1.3 trilionë dollarësh për shërbimet IT të përmirësuara nga IA-ja. Pjesa tjetër do t’u përkasë zhvilluesve të softuerëve që përdorin LLM-të.
Kjo është sindroma e Kronosit. Në mitologjinë greke, Zeusi, djali më i vogël i Kronosit, mbijetoi dhe shpëtoi vëllezërit e motrat e tij. Pas një beteje të gjatë, babai i tyre u dëbua në nëntokë. Nuk është e thënë që ky të jetë fati i OpenAI apo Anthropic. Por gjithashtu, fuqia e pakufizuar e laboratorëve të IA-së nuk është e paracaktuar./ Monitor/
