Vznik nových architektur, konsolidace nových způsobů využití umělé inteligence a postupná transformace ekonomického modelu nás staví před „léto umělé inteligence“, které se vymyká historickému cyklu boom-bust.
V lednu 2024 varoval Rodney Brooks, jeden z nejuznávanějších hlasů v oblasti robotiky a umělé inteligence (je bývalým ředitelem Laboratoře počítačových věd a umělé inteligence MIT), před blížícím se příchodem zimy AI, období stagnace, které bude následovat po letech nadšení pro tuto technologii. Brooks, známý svým pragmatickým přístupem, během své kariéry zblízka pozoroval příliv a odliv této technologie.
O pouhých 14 měsíců později však můžeme uvést řadu příznaků, které naznačují pravý opak: že jsme na pokraji možného léta AI. Proč tato změna? Inu, je to jako když si myslíte, že jste ztratili klíče, a najdete je v zadní kapse. Někdy prostě věci nejsou takové, jaké se zdají být.
Související článek
Blíží se zima
Rodney Brooks tehdy diagnostikoval možnou stagnaci ve vývoji a očekáváních v oblasti umělé inteligence a svou kritiku zaměřil na jazykové modely (LLM), jako je ChatGPT, které jsou sice na první pohled působivé, ale postrádají skutečné porozumění světu:
„Nemají žádný základní model reality. Jsou to jazykové korelace, nikoli inteligence.“
V jeho očích bylo nejnebezpečnější domnívat se, že tyto pokroky nás přibližují k takzvané umělé obecné inteligenci (AGI). Podle Brookse se historie opakovala: přehnaná očekávání ohledně vývoje umělé inteligence nutně vedla k dalšímu dlouhému období rozčarování a deziluzí, jak se v této technologii cyklicky děje již od 50. let 20. století. Ale pak… modrá obrazovka. Bez varování. Jen tak.
Rok 2024, rok falešného podzimu?
Jenže rok 2024 přišel a odešel a zdá se, že technologická krajina se změnila natolik, že si můžeme myslet, že předpovědi o zimě byly předčasné. Umělá inteligence tedy zdaleka nestagnuje, ale dále se vyvíjí, což je dáno rostoucí poptávkou podniků a několika klíčovými faktory:
- Rozumové modely: Zpráva zdůrazňuje změnu paradigmatu ve vývoji pokročilých modelů. Namísto masivně škálovaných LLM se zkoumají nové architektury, které napodobují iterativní procesy uvažování, známé také jako pomalé myšlení. Modely, jako je o3 od OpenAI, již pouze nedoplňují texty nebo nepřekládají jazyky: uvažují, plánují, vysvětlují a opravují; řeší složité matematické problémy a poskytují nové analýzy pro lidské výzkumníky. Připomíná mi to situaci, kdy jsem se poprvé pokusil vyřešit Rubikovu kostku, abych zjistil, že vůbec nevím, co dělám.
- Agenti s umělou inteligencí: Souběžně s tím došlo k explozi vývoje inteligentních agentů, kteří mohou vykonávat celé pracovní role – od zákaznického servisu po prodej – bez neustálého lidského dohledu, tím, že jsou schopni automatizovat úkoly, komunikovat s externími nástroji, rozhraními API, webovými prohlížeči nebo lokálními soubory, vytvářejí nové paradigma interakce. Už nemluvíme o modelu, který reaguje, ale o modelu, který jedná. A když už mluvíme o jednání, když se můj mobil naposledy rozhodl skočit do záchodu, choval se, jako by se nic nestalo. Neuvěřitelné.
- Programovací asistenti: Jedním z nejzřetelnějších ukazatelů exponenciálního růstu je role umělé inteligence při vývoji softwaru. Nástroje jako GitHub Copilot se vyvíjely, ale rychle je předstihly nové modely a IDE schopné opravovat chyby, vyvíjet funkční kód a testovat ho. To vyvolalo hluboký kulturní posun: stále více programátorů úzce spolupracuje s pokročilými modely, zatímco společnosti rekonfigurují své struktury tak, aby začlenily AI jako nezbytnou součást pracovního postupu. A ano, zpočátku mě to s novým iOS vytáčelo, ale pak jsem si zvykl.
- Revoluce v nákladech: Dramatický pokles nákladů (na školení i používání) pomáhá demokratizovat její používání tím, že snižuje bariéry vstupu. Společnosti jako DeepSeek dokázaly vyvinout open source modely s výkonem konkurenceschopným vůči gigantům jako OpenAI nebo Google DeepMind, ale s výrazně nižšími nároky na hardware a energii. Je to, jako když v supermarketu najdete výhodnou nabídku a za cenu jedné dostanete dvě. Nemůžete odolat.
Historické cykly jsou tu od toho, aby se porušovaly
Chyba v předpovědi roku 2023, které se dopustili mnozí analytici, nebyla naivní ani alarmistická: vycházela z historických cyklů technologického vývoje, kdy po vrcholu očekávání obvykle následuje údolí rozčarování. Tentokrát však byla infrastruktura, nahromaděný talent a ekonomické pobídky sladěny tak, že k tomu nedojde. Připomínalo mi to zvuk starého počítače v knihovně, který se nikdy pořádně nespustí. Je zvláštní, jak takové věci utkví v paměti.
Také exponenciální povaha umělé inteligence se ukázala jako obzvlášť obtížně předvídatelná. Modely, které se rychleji trénují, méně spotřebovávají a více se učí, vedly k týdenním, dokonce každodenním iteracím významných zlepšení. A pak… modrá obrazovka. Bez varování. Nic víc.
Stručně řečeno, Brooksem předpovězená zima byla možná odložena ve prospěch brzkého jara. Kontrast mezi očekáváním před několika měsíci a současnou situací ilustruje závrať života v době zrychlujících se technologických změn: nejedná se o pouhé prodloužení módy LLM, ale o zlom v jejím vývoji. Ale to už je jiný příběh. Možná ho napíšu, až se věci zase pokazí.