Výzkumníci a odborníci na umělou inteligenci jsou přesvědčeni, že současný přístup „větší je lepší“ nepovede ke skutečné pokročilé umělé inteligenci, protože technologické společnosti nadále investují jmění do infrastruktury.
Závod o vývoj výkonnějších systémů umělé inteligence vyvolal mezi technologickými giganty bitvu o miliardy dolarů. Stále více odborníků si však klade otázku, zda má tato cesta nekonečného škálování současných modelů budoucnost, nebo zda se nejedná o nákladnou slepou uličku, ze které těží pouze ti, kteří mají neomezené zdroje.
Podle časopisu Futurism by strategie „větší je lepší“ mohla být slepou uličkou. Sedmdesát šest procent dotázaných odborníků považuje za „nepravděpodobné“ nebo „velmi nepravděpodobné“, že by škálování vedlo k vytvoření obecné umělé inteligence srovnatelné s lidským poznáním. Tato skepse vychází z rostoucího počtu důkazů, že pouhé zvětšování modelů nezaručuje úměrné zlepšení jejich schopnosti vykonávat složité úkoly nebo chápat souvislosti podobně jako člověk.
Posedlost škálováním: Inovace, nebo plýtvání?
„Velké investice do škálování bez pochopení toho, co se děje, mi vždycky připadaly jako chyba,“ říká Stuart Russel, počítačový vědec z Kalifornské univerzity v Berkeley. Podle něj přínosy této strategie již dosáhly svého vrcholu, což se projevilo zhruba před rokem. Russel a další odborníci tvrdí, že současný přístup nedokáže řešit základní problémy, jako je porozumění přirozenému jazyku nebo rozhodování v nejistých souvislostech.
Investice do generativní umělé inteligence jen v roce 2024 přesáhly 56 miliard dolarů (asi 1,3 bilionu korun) rizikového kapitálu. Stejně brutální jsou i náklady na energii. Microsoft bude k napájení svých datových center využívat celou jadernou elektrárnu, zatímco výzkumníci v Curychu varují před vážnými bezpečnostními riziky u osobních údajů v chatbotech. Stále větší obavy vzbuzuje dopad těchto masivních modelů na životní prostředí, protože jejich uhlíková stopa může být značná.
Čínský startup DeepSeek dokazuje, že alternativy existují. Jeho model dokáže konkurovat západním chatbotům, kteří stojí miliardy, ale využívají zlomek zdrojů. Dokonce i společnost OpenAI zjistila, že její nová verze GPT nevykazuje navzdory obrovským investicím výrazné zlepšení. Společnost DeepSeek zavedla inovativní techniky, které upřednostňují efektivitu a specializaci před čistou velikostí.
Technologičtí giganti mají jasno
Tváří v tvář masivnímu škálování se objevují chytřejší metody, jako je „test-time compute“ od OpenAI, kdy AI stráví více času „přemýšlením“, než začne reagovat. Společnost DeepSeek vyvinula přístup „směsi expertů“, který využívá více specializovaných neuronových sítí. Tyto metody slibují, že budou dlouhodobě udržitelnější a efektivnější.
Zdá se, že velké technologické firmy jsou odhodlány jít cestou škálování, zatímco jiné studie naznačují, že umělá inteligence nepředstavuje pro lidstvo žádnou hrozbu, navzdory varováním před ztrátou pracovních míst. Odpor ke změnám ve vývojových strategiích může být způsoben setrvačností firem a tlakem na vykazování okamžitých výsledků investorům.
Současná křižovatka vyvolává otázku, zda budeme pokračovat v budování stále větších a dražších modelů, nebo zda nakonec najdeme chytřejší a efektivnější způsoby, jak vytvořit skutečně užitečné systémy. Odpověď určí nejen technologický vývoj, ale také jeho dopad na životní prostředí a to, kdo si bude moci dovolit účastnit se této revoluce. Budoucnost umělé inteligence by nakonec mohla záviset na naší schopnosti inovovat udržitelným a spravedlivým způsobem.