ChatGPT / FOTO: T. Schneider / Shutterstock.com
Tot mai des, câte o nouă tehnologie captează imaginația lumii. Cel mai recent exemplu, judecând după discuțiile din Silicon Valley, precum și de pe Wall Street și din birourile corporative, redacțiile și sălile de curs din întreaga lume, este ChatGPT. În doar cinci zile de la prezentarea sa în noiembrie, robotul de chat inteligent artificial, creat de un startup numit OpenAI, a atras 1 milion de utilizatori, fiind una dintre cele mai rapide lansări de produse de consum din istorie. Microsoft, care tocmai a investit 10 miliarde de dolari în OpenAI, dorește ca o mare parte din software-ul pe care îl vinde să aibă puteri similare cu cele ale ChatGPT, printre care se numără generarea de text, imagini, muzică și videoclipuri care par a fi fost create de oameni. Pe 26 ianuarie, Google a publicat o lucrare în care descrie un model similar care poate crea muzică nouă pornind de la o descriere text a unei melodii. Atunci când Alphabet, compania mamă, va prezenta rezultatele trimestriale pe 2 februarie, investitorii vor fi atenți la răspunsul său la ChatGPT. Pe 29 ianuarie, Bloomberg a raportat că Baidu, un gigant chinez din domeniul căutărilor, dorește să încorporeze un chatbot în motorul său de căutare în luna martie.
Este prea devreme pentru a spune cât de mult este justificată această exagerare timpurie. Cu toate acestea, indiferent de măsura în care modelele generative de IA care stau la baza ChatGPT și a rivalilor săi vor transforma de fapt afacerile, cultura și societatea, ele transformă deja modul în care industria tehnologică se gândește la inovație și la motoarele sale – laboratoarele de cercetare ale întreprinderilor care, precum OpenAI și Google Research, combină puterea de procesare a marilor tehnologii cu puterea de creier a unora dintre cele mai strălucite scântei din domeniul informaticii. Aceste laboratoare rivale – fie că fac parte din marile firme de tehnologie, sunt afiliate la acestea sau sunt conduse de startup-uri independente – sunt angajate într-o cursă epică pentru supremație în domeniul IA. Rezultatul acestei curse va determina cât de repede va răsări era IA pentru utilizatorii de computere de pretutindeni – și cine o va domina.
Organizațiile corporative de cercetare și dezvoltare (r&d) sunt de mult timp o sursă de progrese științifice, în special în America. Cu un secol și jumătate în urmă, Thomas Edison a folosit veniturile obținute din invențiile sale, inclusiv telegraful și becul, pentru a-și finanța atelierul din Menlo Park, New Jersey. După cel de-al Doilea Război Mondial, America Inc. a investit masiv în știința fundamentală, în speranța că aceasta va genera produse practice. DuPont (un producător de produse chimice), IBM și Xerox (ambele producătoare de hardware) au găzduit mari laboratoare de cercetare. Laboratoarele Bell Labs de la AT&T au produs, printre alte invenții, tranzistorul, laserul și celula fotovoltaică, ceea ce le-a adus cercetătorilor săi nouă premii Nobel.
La sfârșitul secolului XX, însă, cercetarea și dezvoltarea corporativă au devenit în mod constant mai puțin legate de „r” decât de „d”. În 2017, Ashish Arora, un economist, și colegii săi au examinat perioada 1980-2006 și au constatat că firmele s-au îndepărtat de știința fundamentală pentru a dezvolta idei existente. Motivul, au argumentat Arora și coautorii săi, a fost costul tot mai mare al cercetării și dificultatea tot mai mare de a culege roadele acesteia. Xerox a dezvoltat pictogramele și ferestrele cunoscute acum de utilizatorii de PC-uri, dar Apple și Microsoft au fost cei care au făcut cei mai mulți bani din acest lucru. Știința a rămas importantă pentru inovare, dar a devenit domeniul universităților non-profit.
Ascensiunea IA zguduie din nou lucrurile. Marile corporații nu sunt singurele interesate. Startup-uri precum Anthropic și Character AI și-au construit proprii contestatari ai ChatGPT. Stability AI, un startup care a adunat un consorțiu open-source format din alte firme mici, universități și organizații non-profit pentru a pune în comun resursele de calcul, a creat un model popular care convertește textul în imagini. În China, unitățile susținute de guvern, cum ar fi Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), sunt preeminente.
Dar aproape toate descoperirile recente în acest domeniu la nivel global au venit de la marile companii, în mare parte pentru că acestea dispun de puterea de calcul. Amazon, a cărui IA alimentează asistentul vocal Alexa, și Meta, care a făcut valuri recent când unul dintre modelele sale a învins jucători umani la „Diplomacy”, un joc de strategie pe tablă, produc două treimi și, respectiv, patru cincimi din cercetarea în domeniul IA, comparativ cu Universitatea Stanford, un bastion al geniilor în domeniul informaticii. Alphabet și Microsoft produc considerabil mai mult, fără a include DeepMind, laboratorul afiliat Google Research, pe care compania-mamă l-a achiziționat în 2014, și OpenAI, afiliat Microsoft.
Opinia experților variază în ceea ce privește locomotiva cursei. Laboratoarele chineze, de exemplu, par să aibă un mare avantaj în subdisciplina viziunii computerizate, care implică analiza imaginilor, unde sunt responsabile pentru cea mai mare parte a celor mai citate lucrări. Potrivit unui clasament elaborat de Microsoft, primele cinci echipe de viziune computerizată din lume sunt toate chinezești. Baai a construit, de asemenea, ceea ce spune că este cel mai mare model de limbaj natural din lume, Wu Dao 2.0. Jucătorul de „Diplomacy” de la Meta, Cicero, primește laude pentru utilizarea raționamentului strategic și a înșelăciunii împotriva adversarilor umani. Modelele DeepMind au învins campioni umani la Go, un joc de societate cunoscut ca fiind dificil, și pot prezice forma proteinelor, o provocare de lungă durată în științele vieții.
Toate acestea sunt performanțe uluitoare. Cu toate astea, când vine vorba de inteligența artificială „generativă”, care face furori datorită ChatGPT, cea mai mare bătălie se dă între Microsoft și Alphabet. Pentru a avea o idee despre a cui tehnologie este superioară, The Economist a pus la încercare IA a celor două firme. Cu ajutorul unui inginer de la Google, am adresat o gamă largă de întrebări lui ChatGPT, bazat pe un model OpenAI numit gpt-3.5, și robotului de chat al Google, care urmează să fie lansat, construit pe unul numit Lamda. Printre acestea se numără zece probleme dintr-un concurs american de matematică („Găsiți numărul de perechi ordonate de numere prime a căror sumă este 60”) și zece întrebări de citire dintr-un examen american de absolvire a școlii („Citiți pasajul și determinați care detalii descriu cel mai bine ceea ce se întâmplă în el”). Pentru a condimenta lucrurile, am cerut, de asemenea, fiecărui model câteva sfaturi pentru întâlniri („Având în vedere următoarea conversație dintr-o aplicație de dating, care este cea mai bună modalitate de a invita pe cineva în oraș la prima întâlnire?”).
Nici unul dintre IA nu au fost net superioare. Cea de la Google a fost puțin mai bună la matematică, răspunzând corect la cinci întrebări, față de trei pentru ChatGPT. Sfaturile lor privind întâlnirile au fost inegale: au alimentat câteva schimburi reale într-o aplicație de întâlniri, fiecare a oferind sugestii specifice într-o ocazie, iar în alta, platitudini generice precum „fii deschis la minte” și „comunică eficient”. ChatGPT, între timp, a răspuns corect la nouă întrebări privind citirea, față de șapte pentru rivalul său de la Google. De asemenea, a părut mai receptiv la feedback-ul nostru și a răspuns corect la câteva întrebări din a doua încercare. Un alt test realizat de Riley Goodside de la Scale AI, un start-up de inteligență artificială, sugerează că chatbotul Anthropic, Claude, ar putea avea performanțe mai bune decât ChatGPT în ceea ce privește conversația realistă, deși are performanțe mai slabe la generarea de coduri informatice.
Motivul pentru care, cel puțin până acum, niciun model nu se bucură de un avantaj incontestabil este că cunoștințele în materie de inteligență artificială se răspândesc rapid. Cercetătorii din toate laboratoarele concurente „se întâlnesc unii cu alții”, spune David Ha de la Stability AI. Mulți, precum Ha, care a lucrat la Google, se deplasează între organizații, aducându-și cu ei expertiza și experiența. În plus, deoarece cele mai bune creiere din IA sunt oameni de știință în esența lor, aceștia au condiționat adesea trecerea lor în sectorul privat de posibilitatea de a-și continua să își publice cercetările și să prezinte rezultatele la conferințe. Acesta este unul dintre motivele pentru care Google a făcut publice progrese importante, inclusiv „transformatorul”, un element de bază al modelelor de inteligență artificială, oferindu-le rivalilor săi un avantaj. (T-ul din ChatGPT vine de la transformer.) Ca urmare a tuturor acestor lucruri, Yann LeCun, cel mai mare specialist în inteligență artificială de la Meta, consideră că „nimeni nu are un avans de mai mult de două-șase luni față de restul”.
Totuși, suntem la început. Este posibil ca laboratoarele să nu rămână la egalitate pentru totdeauna. O variabilă care ar putea contribui la determinarea rezultatului final al concursului este modul în care sunt organizate. OpenAI, un mic start-up cu puține surse de venit de protejat, s-ar putea să aibă mai multă libertate decât concurenții săi în ceea ce privește lansarea produselor sale către public. Acesta, la rândul său, generează tone de date despre utilizatori care ar putea să îi îmbunătățească modelele („învățare prin întărire cu feedback uman”, dacă vreți să știți) – și astfel să atragă mai mulți utilizatori.
Acest avantaj de pionierat ar putea fi întărit și într-un alt mod. Persoane din interior remarcă faptul că progresul rapid al OpenAI din ultimii ani i-a permis să racoleze o mână de experți de la rivali, inclusiv DeepMind, care, în ciuda diverselor sale realizări, ar putea lansa o versiune a chatbotului său, numită Sparrow, abia în cursul acestui an. Pentru a ține pasul, Alphabet, Amazon și Meta ar putea fi nevoite să își redescopere capacitatea de a se mișca rapid și de a sparge lucruri – o sarcină delicată, având în vedere toate controalele de reglementare pe care le primesc din partea guvernelor din întreaga lume.
Un alt factor decisiv ar putea fi calea de dezvoltare tehnologică. Până acum, în domeniul IA generative, mai mare a fost mai bine. Acest lucru a oferit giganților tehnologici bogați un avantaj uriaș. Dar mărimea ar putea să nu fie totul în viitor. În primul rând, există limite la cât de mari pot deveni modelele. Epoch, un institut de cercetare non-profit, estimează că, în ritmul actual, modelele lingvistice mari vor rămâne fără text de înaltă calitate pe internet până în 2026 (deși alte formate mai puțin exploatate, cum ar fi cele video, vor rămâne abundente pentru o vreme). Mai important, după cum subliniază Ha de la Stability AI, există modalități de a ajusta fin un model pentru o sarcină specifică care „reduce dramatic nevoia de a crește”. Iar metode noi de a face mai mult cu mai puțin sunt dezvoltate în permanență.
Capitalul care se îndreaptă către startup-urile generative, care anul trecut au strâns împreună 2,7 miliarde de dolari în 110 tranzacții, sugerează că investitorii de capital de risc pariază că nu toată valoarea va fi capturată de marile tehnologii. Alphabet, Microsoft, alți titani ai tehnologiei și Partidul Comunist Chinez vor încerca cu toții să demonstreze că acești investitori se înșală. Cursa IA este abia la început.
