THEPOWERGAME
Έχουν αλλάξει τον κόσμο γράφοντας λογισμικό. Όμως, οι τύποι της τεχνολογίας είναι επίσης γνωστό ότι συντάσσουν μακροσκελή υπομνήματα σε πεζό λόγο, τα πιο διάσημα από τα οποία αποτέλεσαν σημεία καμπής στην πληροφορική. Σκεφτείτε το υπόμνημα του Bill Gates, το «Internet tidal wave» του 1995, το οποίο αναπροσανατολίζει τη Microsoft έναντι του ιστού, ή το υπόμνημα του Jeff Bezos «ΑΡΙ mandate» του 2002, το οποίο άνοιξε την ψηφιακή υποδομή της Amazon, προλειαίνοντας το έδαφος για το σύγχρονο cloud computing. Τώρα οι τεχνικοί είναι ενθουσιασμένοι με ένα άλλο υπόμνημα, που αυτήν τη φορά διέρρευσε από το εσωτερικό της Google, με τίτλο «We have no moat» (Δεν έχουμε αμυντική τάφρο). Ο άγνωστος συντάκτης του περιγράφει λεπτομερώς την εκπληκτική πρόοδο της τεχνητής νοημοσύνης (ΑΙ) -και αμφισβητεί ορισμένες παραδοχές που κυκλοφορούν εδώ και καιρό σχετικά με την ισορροπία δυνάμεων σε αυτόν τον ταχέως εξελισσόμενο κλάδο.
Η ΑΙ εισήλθε στη συνείδηση του κοινού με την κυκλοφορία, στα τέλη του 2022, του ChatGPT, ενός chatbot που τροφοδοτείται από ένα «μεγάλο γλωσσικό μοντέλο» (large language model, LLM) της OpenAI, μιας νεοσύστατης εταιρείας που συνδέεται στενά με τη Microsoft. Η επιτυχία του ώθησε την Google και άλλες εταιρείες τεχνολογίας να κυκλοφορήσουν τα δικά τους chatbots με την υποστήριξη του LLM. Τέτοια συστήματα μπορούν να παράγουν κείμενο και να διεξάγουν ρεαλιστικές συνομιλίες, επειδή έχουν εκπαιδευτεί χρησιμοποιώντας τρισεκατομμύρια λέξεις που προέρχονται από το Διαδίκτυο. Η εκπαίδευση ενός LLM διαρκεί μήνες και κοστίζει δεκάδες εκατομμύρια δολάρια. Αυτή η εξέλιξη οδήγησε σε ανησυχίες ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα χειραγωγηθεί από λίγες επιχειρήσεις με μεγάλη οικονομική επιφάνεια.
Ωστόσο, αυτή η παραδοχή είναι λανθασμένη, αναφέρει το υπόμνημα της Google. Σημειώνει ότι οι ερευνητές της κοινότητας ανοικτού κώδικα, χρησιμοποιώντας δωρεάν διαδικτυακούς πόρους, επιτυγχάνουν τώρα αποτελέσματα συγκρίσιμα με των μεγαλύτερων ιδιόκτητων μοντέλων. Αποδεικνύεται ότι τα LLMs μπορούν να «τελειοποιηθούν» χρησιμοποιώντας μια τεχνική που ονομάζεται προσαρμογή χαμηλής κατάταξης ή LoRa, η οποία επιτρέπει τη βελτιστοποίηση ενός υπάρχοντος LLM για μια συγκεκριμένη εργασία πολύ γρηγορότερα και φτηνότερα από την εκπαίδευση ενός LLM από το μηδέν.
Η δραστηριότητα στην τεχνητή νοημοσύνη ανοιχτού κώδικα εκτοξεύτηκε τον Μάρτιο, όταν διέρρευσε στο διαδίκτυο το LLaMA, ένα μοντέλο που δημιουργήθηκε από τη Meta, τη μητρική εταιρεία του Facebook. Αν και είναι μικρότερο από τα μεγαλύτερα LLMs (η μικρότερη έκδοσή του έχει 7 δισ. παραμέτρους, σε σύγκριση με 540 δισ. για το μεγάλο γλωσσικό μοντέλο PaLM της Google), τελειοποιήθηκε γρήγορα, ώστε σε ορισμένες εργασίες να παράγει αποτελέσματα συγκρίσιμα με την αρχική έκδοση του ChatGPT. Καθώς οι ερευνητές ανοιχτού κώδικα βασίζονταν ο ένας στην εργασία του άλλου με το LLaMA, «ακολούθησε μια τεράστια έκρηξη καινοτομίας», γράφει ο συντάκτης του υπομνήματος.
Αυτό θα μπορούσε να έχει κατακλυσμιαίες συνέπειες για το μέλλον του κλάδου. «Το εμπόδιο εισόδου για την εκπαίδευση και τον πειραματισμό έχει πέσει από τη συνολική παραγωγή ενός μεγάλου ερευνητικού οργανισμού σε ένα άτομο, ένα βράδυ και έναν ισχυρό φορητό υπολογιστή», υποστηρίζει το υπόμνημα της Google. Ένα LLM μπορεί πλέον να ρυθμιστεί με 100 δολάρια σε λίγες ώρες. Με το ταχύτατα εξελισσόμενο, συνεργατικό και χαμηλού κόστους μοντέλο του, «ο ανοιχτός κώδικας έχει κάποια σημαντικά πλεονεκτήματα, που δεν μπορούμε να αντιγράψουμε». Εξ ου και ο τίτλος του υπομνήματος: αυτό μπορεί να σημαίνει ότι η Google δεν έχει αμυντική «τάφρο» έναντι των ανταγωνιστών ανοιχτού κώδικα. Ούτε και η OpenAI.
Δεν συμφωνούν όλοι με αυτήν τη θέση. Είναι αλήθεια ότι το διαδίκτυο λειτουργεί με λογισμικό ανοικτού κώδικα. Ωστόσο, οι άνθρωποι χρησιμοποιούν και πληρωμένο, ιδιόκτητο λογισμικό, από το Adobe Photoshop μέχρι τα Microsoft Windows. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βρει μια παρόμοια ισορροπία. Επιπλέον, η συγκριτική αξιολόγηση των συστημάτων ΑΙ είναι, ως γνωστόν, δύσκολη. Ωστόσο, ακόμα και αν το υπόμνημα έχει εν μέρει δίκιο, το συμπέρασμα είναι ότι η πρόσβαση στην τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης θα είναι πολύ πιο εκδημοκρατισμένη απ’ ό,τι φαινόταν δυνατόν ακόμα και πριν από έναν χρόνο. Όποιος θέλει μπορεί πλέον να ρυθμίσει τη δική του AI.
Αυτό, βέβαια, έχει τόσο θετικές, όσο και αρνητικές επιπτώσεις. Στα θετικά συγκαταλέγεται το ότι καθιστά τον μονοπωλιακό έλεγχο της ΑΙ από μια χούφτα εταιρειών πολύ λιγότερο πιθανό. Θα καταστήσει την πρόσβαση στην τεχνητή νοημοσύνη πολύ φθηνότερη, θα επιταχύνει την καινοτομία σε ολόκληρο τον τομέα και θα διευκολύνει τους ερευνητές να αναλύουν τη συμπεριφορά των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης (η πρόσβασή τους σε ιδιόκτητα μοντέλα ήταν περιορισμένη), ενισχύοντας τη διαφάνεια και την ασφάλεια. Όμως, η ευκολότερη πρόσβαση στην τεχνητή νοημοσύνη σημαίνει επίσης ότι οι «κακοί» θα μπορούν να ρυθμίζουν τα συστήματα για κακόβουλους σκοπούς, όπως η παραγωγή παραπληροφόρησης. Αυτό σημαίνει ότι οι προσπάθειες της Δύσης να εμποδίσει εχθρικά καθεστώτα να αποκτήσουν πρόσβαση σε ισχυρή τεχνολογία τεχνητής νοημοσύνης θα αποτύχουν, καθιστώντας δυσκολότερη τη ρύθμισή της, επειδή το τζίνι έχει ήδη βγει από το μπουκάλι.
Το αν η Google και οι όμοιοί της έχουν χάσει πραγματικά την αμυντική τους τάφρο στην ΑΙ θα φανεί σύντομα. Αλλά, όπως και με τα προηγούμενα υπομνήματα, έτσι κι αυτό μοιάζει με ένα ακόμη σημείο καμπής για την πληροφορική.
© 2023 The Economist Newspaper Limited. All rights reserved.
Άρθρο από τον Economist, το οποίο μεταφράστηκε και δημοσιεύθηκε με επίσημη άδεια από την www.powergame.gr. Το πρωτότυπο άρθρο, στα αγγλικά, βρίσκεται στο www.economist.com