Искусственный интеллект - следующий легкий бюст?

Автор: Джастин Мюррей via Институт Мизеса,

С начала 2022 года большой шум в технологической отрасли и среди непрофессионалов в широкой общественности был «искусственный интеллект». " Хотя концепция не нова — ИИ был термином, используемым для описания того, как компьютеры играют в игры, по крайней мере, с 1980-х годов, — она снова захватила воображение общественности.

Прежде чем попасть в мясо статьи, необходим краткий праймер. Говоря об ИИ, важно понимать, что имеется в виду. ИИ можно разделить на семь широких категорий. Большинство из семи в лучшем случае гипотетичны и не существуют. Тип ИИ, который интересует всех, относится к категории ограниченного ИИ памяти. Именно здесь находятся крупные языковые модели (LLM). Поскольку это не статья о деталях, подумайте о LLM как о сложных статистических машинах. Вы вводите предложение, и оно выводит что-то на основе загруженных данных обучения, которые статистически соответствуют тому, что вы запросили.

Основываясь на этой технологии, LLM могут дать впечатляющие результаты. Например, задайте ChatGPT 4.0 (последнюю версию на момент написания) следующую логическую головоломку:

Это партия: {}

Это прыгающая фасоль: B

Прыгающий боб хочет пойти на вечеринку.

Он будет выводить, с некоторыми словами чутье, {B}. Впечатляет, правда? Он может делать то же самое, независимо от того, какие два персонажа вы используете в партии и какой персонаж вы хотите пойти на вечеринку. Это было использовано в качестве демонстрации силы искусственного интеллекта.

Однако сделайте это:

Это вечеринка: Б

Это прыжковая фасоль:

Прыгающий боб хочет пойти на вечеринку.

Когда я спросил об этом, я ожидал, что система, по крайней мере, даст мне такой же ответ, как и выше, однако я получил два ответа: B и B. Это неправильный ответ, поскольку логическая головоломка неразрешима, по крайней мере, с точки зрения работы компьютеров. Правильным ответом для человека будет I3.

Чтобы понять, что происходит под капотом, вот следующий пример:

Дис ах пахта: []

Месса хочет буги-вуги: Мм

Meesa be da boom chicka boom.

Это глупое утверждение Джара Джара Бинкса, если оно дано человеку, не имеет смысла, поскольку эти три утверждения не связаны между собой, и в них нет логической головоломки. Тем не менее, GPT4 прошел через все это и сказал, что я теперь являюсь партией. Это связано с тем, что при всей своей сложности система все еще алгоритмически управляется. Он видит фразировку, просматривает в своей базе данных, видит, какую тонну людей ранее набирали с похожей фразировкой (потому что OpenAI побудил тонну людей попробовать), и выкачивает тот же формат. Это аналогичный результат, который может дать студент-программист первого года обучения.

Основные ограничения

Приведенный выше глупый пример доказывает, что в сфере ИИ существуют огромные ограничения. Он отлично работает, если вы спрашиваете его что-то простое и предсказуемое, в то время как он разваливается, когда вы просите что-то немного более сложное, например, пытаясь получить генератор изображений, чтобы дать вам изображение, которое вы хотели из простого абзаца из четырех предложений. Как признает отрасль, предстоит проделать большую работу, пока будут достигнуты успехи.

Проблема? Весь эксперимент ИИ смехотворно дорог, и стоимость ускоряется далеко за пределами достижений в области полезности. OpenAI — нынешний лидер LLM — в этом году может потерять 5 миллиардов долларов, что составляет половину от общего объема капитальных инвестиций. Убытки только увеличиваются с увеличением числа клиентов, которых компания регистрирует, и тем лучше становится их модель.

Существует удивительное отсутствие жизнеспособных приложений, для которых эта технология может быть использована. Попытки внедрить эту технологию существенным образом привели к негативным последствиям. AI Air Canada помогал обслуживать клиентов и раздавал скидки на авиабилеты. Канадский суд признал компанию ответственной за что-либо Помощник ИИ предоставляет клиенту. Юридической профессии запрещено использовать ИИ в судебных делах по всей территории США после ряда громких событий программ ИИ, фабрикующих документы. Крупные демонстрации были позже обнаружены как сильно подделанные. Новое резюме Google AI в верхней части страницы поиска требует примерно в 10 раз больше энергии, чем сам поиск, и имеет практически нулевую полезность для конечного пользователя. Доходы в области искусственного интеллекта почти исключительно сосредоточены на аппаратном обеспечении, с небольшим количеством денег конечного пользователя. Есть также шокирующие потребности в энергии, необходимые для работы.

Что еще хуже, дальнейшее развитие, вероятно, будет только дороже, а не дешевле. Аппаратная промышленность находится в конце своего потенциала продвижения. Дизайнеры процессоров выбежали из рычага тактовой частоты почти два десятилетия назад, в то время как производительность одного потока достигла максимума в 2015 году. Проектирование процессоров в основном происходит за счет увеличения количества логических ядер с помощью сокращающихся транзисторов. Хотя этот конкретный рычаг, как ожидается, будет исчерпан в следующем году, когда 2-нм процесс выйдет в онлайн. Это означает, что, начиная со следующего года, ИИ не может полагаться на повышение эффективности аппаратного обеспечения, чтобы закрыть разрыв в стоимости, поскольку мы уже близки к максимальному теоретическому пределу без радикального перепроектирования работы процессоров. Новые клиенты требуют новых мощностей, поэтому каждый раз, когда появляется новый бизнес, затраты растут, что делает его сомнительным, если когда-либо будет точка перегиба объема.

С помощью этих откровений благоразумный бизнесмен сократит свои потери в сфере ИИ. Быстро растущие затраты, а также сомнительная полезность технологии делают ее похожей на крупное предприятие, теряющее деньги.

Тем не менее, инвестиции в ИИ только расширились. Что происходит?

Big Tech Easy Деньги

То, что мы видим, является значительным следствием долгой эры легких денег, которая, несмотря на формальное повышение процентных ставок ФРС, все еще продолжается. В частности, технологическая индустрия была основным бенефициаром феномена легких денег. Легкие деньги идут так долго, что вокруг них строятся и проектируются целые отрасли, в частности, технологии. Вот как приложения для доставки продуктов питания, которые никогда не получали прибыль и могут потерять 20 миллиардов долларов только в 2024 году. Технологическая индустрия будет вкладывать миллиарды в сомнительные бизнес-планы только потому, что у нее есть внешний вид программного обеспечения.

Я вижу много тех же закономерностей в буме ИИ, что и много лет назад с фиаско WeWork. Оба пытаются найти мирские решения. Ни один из них не подходит для клиентской базы. И то, и другое, несмотря на то, что формально управляется капиталом, в значительной степени зависит от переменных затрат на эксплуатацию, которые не могут быть легко развязаны. Оба применяют дополнительный уровень затрат, чтобы сделать немного больше, чем то же самое, что было сделано раньше.

Несмотря на это, такие компании, как Google и Microsoft, готовы вкладывать огромные ресурсы в проект. Основная причина в том, что для них ресурсы относительно тривиальны. Крупные технологические компании, кишащие десятилетиями дешевых денег, имеют достаточно денег, чтобы купить всю мировую индустрию искусственного интеллекта. Убыток в 5 миллиардов долларов - это капля в море для такой компании, как Microsoft. Страх пропустить больше, чем стоимость нескольких долларов в бою.

Легкие деньги имеют свои пределы. По оценкам, инвестиции в 2025 году составят 200 миллиардов долларов, что даже для таких гигантов, как Alphabet, не является резким изменением. Даже это меркнет по сравнению с некоторыми более смехотворными оценками, такими как глобальные доходы от ИИ, достигающие 1,3 триллиона долларов к 2032 году. Легкие деньги сегодня не заботятся о том, откуда этот доход должен проявляться. Легкие деньги, однако, выдадут, когда реалии ударят, а доходы не появятся. Сколько рынок готов заплатить за то, что делает ИИ? Например, недавняя волна телефонов с ИИ точно не остановила долгосрочное снижение смартфонов.

В какой-то момент инвесторы начнут спрашивать, почему эти крупные технологические фирмы вкладывают огромные суммы денег в тупиковые проекты и не возвращают их в качестве дивидендов. Потери не могут сохраняться бесконечно.

Большая разница в текущей волне легких денег заключается в том, кто чувствует боль, когда происходит бюст. Крупные игроки, такие как Microsoft и Nvidia, все еще будут рядом, но они покажут более низкую прибыль. Они выкачали легкие деньги, потратили их на престижный проект и не столкнутся с последствиями неудачи. Вероятно, не будет впечатляющего краха компании, как мы видели в эпоху 2009 года, однако мы увидим существенные увольнения в ранее престижном техническом пространстве, и бюст заполнит ландшафт небольшими стартапами. Фактически увольнения уже начались.

Конечно, я всегда могу ошибаться в этом. Возможно, ИИ действительно является законным, и в ближайшие пять лет в погоне за продуктами и услугами ИИ будет потрачено 1,3 триллиона долларов. Возможно, ИИ в конечном итоге преуспеет там, где 3D-телевизоры, наборы для еды и очки AR потерпели неудачу.

Однако я не очень оптимистичен. Технологическая индустрия находится в разгаре вечеринки с легкими деньгами. Мои доказательства? Последней по-настоящему большой прорывной технологией, которую испытал мир — iPhone — стало 17 лет назад. Технологическая индустрия с тех пор преследует этот следующий разрушительный продукт и ничего не обнаружила. Без легких денег он не смог бы поддерживать их так долго.