Ce îi rezervă viitorul genAI? Ciclul Gartner Hype

Nu este surprinzător pentru nimeni că inteligența artificială generativă și modelele de bază care o susțin se găsesc în prezent chiar la vârful a ceea ce Gartner numește „apogeul așteptărilor umflate” în cea mai recentă iterație a „Cicului Gartner Hype pentru Inteligența Artificială”. Asta înseamnă că se clătina pe prăpastia care i-ar putea prăbuși în „jgheabul deziluzionarii”.

Am vorbit cu Afraz Jaffri, analist director la Gartner, cu accent pe analiză, știința datelor și AI despre modul în care ar trebui să interpretăm situația. Interviul a fost editat pentru lungime și claritate.

Î: Proiectați că va dura doi până la cinci ani pentru ca modelele de bază, cinci până la 10 ani pentru ca IA generativă să ajungă la „platoul productivității”. Pe ce se bazează asta?

R: Aici putem observa o adopție reală, nu doar în rândul unui număr selectat de întreprinderi, care probabil se va face mult mai rapid, ci și în rândul tuturor nivelurilor de organizații – predominant sub formă de aplicații pachetate. Fiecare bucată de software va avea un fel de funcționalitate AI generativă, dar câștigurile reale de productivitate din aceste caracteristici vor dura mai mult pentru a fi înțelese. Este o cursă pentru toată lumea de a livra un produs sau o funcție AI generativă în software-ul lor; în toate aceste cazuri, beneficiile vor dura mai mult să se realizeze și să fie măsurate.

Modelele de fundație acoperă un spectru larg; nu doar modelele mari de limbaj, ci modelele de imagine și video. De aceea, timpul până la platou va fi mai lung. Este o găleată cu tot felul de modele.

Sapă mai profund: de ce ne pasă de AI în marketing

Î: Este posibil să ne imaginăm lucruri care ar putea perturba AI generativă. Una este reglementarea — există îngrijorări reale, în special în Europa, cu privire la modelele mari de limbă care elimină datele personale. Celălalt se referă la drepturile de autor. Ați luat în considerare astfel de posibile întreruperi aici?

R: Da, fac parte din gândire. Prima problemă este de fapt aspectul încrederii. Indiferent de reglementările externe, există încă un sentiment fundamental că este foarte greu să controlezi ieșirile modelelor și să garantezi că ieșirile sunt de fapt corecte. Acesta este un mare obstacol. După cum ați menționat, există și norul în jurul reglementărilor. Dacă în Europa modelele sunt reglementate semnificativ, s-ar putea să nu fie disponibile; am văzut deja ChatGPT eliminat acolo de ceva timp. Dacă marile întreprinderi văd că este prea multă problemă să se conformeze, pur și simplu își pot retrage serviciile din acea regiune.

Există și partea juridică. Aceste modele se bazează pe, după cum ați spus, date care includ date protejate prin drepturi de autor, extrase de pe web. Dacă furnizorii acelor date încep să solicite răscumpărarea corespunzătoare, acest lucru are un impact și asupra nivelului viitor de utilizare a acestor modele. Apoi mai este partea de securitate. Cât de sigure puteți face aceste modele împotriva unor lucruri precum atacuri. Cu siguranță niște vânturi în contra aici pentru a naviga.

Î: Auzim multe despre „uman-in-the-loop”. Înainte de a lansa ceva creat de IA generativă către un public, trebuie să aveți o evaluare și aprobare umană. Dar unul dintre beneficiile genAI este viteza și amploarea creativității sale. Cum pot oamenii să țină pasul?

R: Viteza și scara sunt acolo pentru a fi folosite de oameni care fac lucrurile pe care trebuie să le facă. Este acolo pentru a ajuta oamenii care, să zicem, trebuie să treacă prin 10 documente pentru a obține un răspuns la ceva; acum o pot face într-un minut. Din cauza problemei încrederii, acestea sunt cele mai valoroase tipuri de sarcini pentru care să folosiți un model lingvistic.

Î: Dacă IA responsabilă este la cinci până la 10 ani de la platou, se pare că preziceți o călătorie accidentată.

R: Lumea de reglementare și alte sisteme sunt necunoscute; și chiar și atunci când vor deveni oficializate și cunoscute vor exista reglementări diferite pentru diferite geografii. Natura înnăscută a acestor modele este că au tendința de a nu fi în siguranță. A fi capabil să controlezi asta va dura timp pentru a învăța. Cum verifici dacă un model va fi sigur? Cum auditați un model pentru conformitate? Pentru Securitate? Cele mai bune practici sunt greu de găsit; fiecare organizație adoptă propria abordare. Uită de AI generativă, alte modele de AI, cele care au fost folosite de organizații de ceva timp, încă mai fac greșeli, încă prezintă părtiniri.

Î: Cum ar trebui oamenii să se pregătească pentru pragul iminent al dezamăgirii?

R: Organizațiile vor urma diferite traiectorii în experiența lor de AI generativă, așa că nu înseamnă neapărat că o organizație trebuie să cadă în limita. În general, se întâmplă atunci când așteptările nu sunt gestionate. Dacă începeți prin a analiza niște cazuri de utilizare vizate, câteva piese de implementare vizate și aveți valori bune pentru succes, precum și investiții în gestionarea și organizarea datelor; buna guvernare, bune politici; dacă combini toate astea cu o narațiune practică despre ceea ce pot face modelele, atunci ai controlat hype-ul și este mai puțin probabil să cazi în jgheab.

Î: Ați spune că ciclul de hype AI rulează mai repede decât alții pe care i-ați uitat?

R: Ciclul de exagerare cu IA tinde să aibă o înclinație spre inovațiile care se mișcă mai repede pe curbă – și tind să aibă, de asemenea, mai mult impact în ceea ce pot face. În acest moment, este în centrul atenției pentru inițiativele de finanțare, pentru VC. Este o zonă atât de focalizată, și în spațiul de cercetare. Multe dintre aceste lucruri ies din mediul academic, care este foarte activ în acest spațiu.

Î: În cele din urmă, AGI sau inteligența generală artificială (AI care reproduce inteligența umană). Ai asta ca va veni peste zece ani sau mai mult. Îți acoperi pariurile pentru că s-ar putea să nu fie posibil deloc?

A: Da. Avem un marker care este „învechit înainte de platou”. Există un argument pentru a spune că nu se va întâmpla niciodată, dar noi spunem că este mai mult de 10 ani, deoarece există atât de multe interpretări diferite a ceea ce este de fapt AGI. Mulți cercetători respectați spun că suntem pe calea care ne va duce la AGI, dar sunt necesare mai multe descoperiri și inovații pentru a vedea cum arată de fapt calea. Credem că este ceva mai departe decât cred mulți oameni.

Sapă mai adânc: Descoperiți gratuit soluții martech de ultimă oră – online săptămâna viitoare!