Robots Learn, Chatbots Visualize: How 2024 Will Be A.I.’s ‘Leap Forward’

"A.I. is set to advance at a rapid rate, becoming more powerful and spreading into the physical world.

At an event in San Francisco in November, Sam Altman, the chief executive of the artificial intelligence company OpenAI, was asked what surprises the field would bring in 2024.

Online chatbots like OpenAI’s ChatGPT will take “a leap forward that no one expected,” Mr. Altman immediately responded.

Sitting beside him, James Manyika, a Google executive, nodded and said, “Plus one to that.”

The A.I. industry this year is set to be defined by one main characteristic: a remarkably rapid improvement of the technology as advancements build upon one another, enabling A.I. to generate new kinds of media, mimic human reasoning in new ways and seep into the physical world through a new breed of robot.

In the coming months, A.I.-powered image generators like DALL-E and Midjourney will instantly deliver videos as well as still images. And they will gradually merge with chatbots like ChatGPT.

That means chatbots will expand well beyond digital text by handling photos, videos, diagrams, charts and other media. They will exhibit behavior that looks more like human reasoning, tackling increasingly complex tasks in fields like math and science. As the technology moves into robots, it will also help to solve problems beyond the digital world.

Many of these developments have already started emerging inside the top research labs and in tech products. But in 2024, the power of these products will grow significantly and be used by far more people.

“The rapid progress of A.I. will continue,” said David Luan, the chief executive of Adept, an A.I. start-up. “It is inevitable.”

OpenAI, Google and other tech companies are advancing A.I. far more quickly than other technologies because of the way the underlying systems are built.

Most software apps are built by engineers, one line of computer code at a time, which is typically a slow and tedious process. Companies are improving A.I. more swiftly because the technology relies on neural networks, mathematical systems that can learn skills by analyzing digital data. By pinpointing patterns in data such as Wikipedia articles, books and digital text culled from the internet, a neural network can learn to generate text on its own.

This year, tech companies plan to feed A.I. systems more data — including images, sounds and more text — than people can wrap their heads around. As these systems learn the relationships between these various kinds of data, they will learn to solve increasingly complex problems, preparing them for life in the physical world.

(The New York Times sued OpenAI and Microsoft last month for copyright infringement of news content related to A.I. systems.)

None of this means that A.I. will be able to match the human brain anytime soon. While A.I. companies and entrepreneurs aim to create what they call “artificial general intelligence” — a machine that can do anything the human brain can do — this remains a daunting task. For all its rapid gains, A.I. remains in the early stages.

Here’s a guide to how A.I. is set to change this year, beginning with the nearest-term advancements, which will lead to further progress in its abilities.

Instant Videos

Until now, A.I.-powered applications mostly generated text and still images in response to prompts. DALL-E, for instance, can create photorealistic images within seconds off requests like “a rhino diving off the Golden Gate Bridge.”

But this year, companies such as OpenAI, Google, Meta and the New York-based Runway are likely to deploy image generators that allow people to generate videos, too. These companies have already built prototypes of tools that can instantly create videos from short text prompts.

Tech companies are likely to fold the powers of image and video generators into chatbots, making the chatbots more powerful.

‘Multimodal’ Chatbots

Chatbots and image generators, originally developed as separate tools, are gradually merging. When OpenAI debuted a new version of ChatGPT last year, the chatbot could generate images as well as text.

A.I. companies are building “multimodal” systems, meaning the A.I. can handle multiple types of media. These systems learn skills by analyzing photos, text and potentially other kinds of media, including diagrams, charts, sounds and video, so they can then produce their own text, images and sounds.

That isn’t all. Because the systems are also learning the relationships between different types of media, they will be able to understand one type of media and respond with another. In other words, someone may feed an image into chatbot and it will respond with text.

“The technology will get smarter, more useful,” said Ahmad Al-Dahle, who leads the generative A.I. group at Meta. “It will do more things.”

Multimodal chatbots will get stuff wrong, just as text-only chatbots make mistakes. Tech companies are working to reduce errors as they strive to build chatbots that can reason like a human.

Better ‘Reasoning’

When Mr. Altman talks about A.I.’s taking a leap forward, he is referring to chatbots that are better at “reasoning” so they can take on more complex tasks, such as solving complicated math problems and generating detailed computer programs.

The aim is to build systems that can carefully and logically solve a problem through a series of discrete steps, each one building on the next. That is how humans reason, at least in some cases.

Leading scientists disagree on whether chatbots can truly reason like that. Some argue that these systems merely seem to reason as they repeat behavior they have seen in internet data. But OpenAI and others are building systems that can more reliably answer complex questions involving subjects like math, computer programming, physics and other sciences.

“As systems become more reliable, they will become more popular,” said Nick Frosst, a former Google researcher who helps lead Cohere, an A.I. start-up.

If chatbots are better at reasoning, they can then turn into “A.I. agents.”

‘A.I. Agents’

As companies teach A.I. systems how to work through complex problems one step at a time, they can also improve the ability of chatbots to use software apps and websites on your behalf.

Researchers are essentially transforming chatbots into a new kind of autonomous system called an A.I. agent. That means the chatbots can use software apps, websites and other online tools, including spreadsheets, online calendars and travel sites. People could then offload tedious office work to chatbots. But these agents could also take away jobs entirely.

Chatbots already operate as agents in small ways. They can schedule meetings, edit files, analyze data and build bar charts. But these tools do not always work as well as they need to. Agents break down entirely when applied to more complex tasks.

This year, A.I. companies are set to unveil agents that are more reliable. “You should be able to delegate any tedious, day-to-day computer work to an agent,” Mr. Luan said.

This might include keeping track of expenses in an app like QuickBooks or logging vacation days in an app like Workday. In the long run, it will extend beyond software and internet services and into the world of robotics.

Smarter Robots

In the past, robots were programmed to perform the same task over and over again, such as picking up boxes that are always the same size and shape. But using the same kind of technology that underpins chatbots, researchers are giving robots the power to handle more complex tasks — including those they have never seen before.

Just as chatbots can learn to predict the next word in a sentence by analyzing vast amounts of digital text, a robot can learn to predict what will happen in the physical world by analyzing countless videos of objects being prodded, lifted and moved.

“These technologies can absorb tremendous amounts of data. And as they absorb data, they can learn how the world works, how physics work, how you interact with objects,” said Peter Chen, a former OpenAI researcher who runs Covariant, a robotics start-up.

This year, A.I. will supercharge robots that operate behind the scenes, like mechanical arms that fold shirts at a laundromat or sort piles of stuff inside a warehouse. Tech titans like Elon Musk are also working to move humanoid robots into people’s homes."

Koks yra geriausias būdas išgauti kuo daugiau naudos iš namų apžiūros?

"Jei bandote įsigyti būstą, patikrinimas turėtų išnagrinėti pagrindines būsto sistemas. Svarbiausia yra aktyviai dalyvauti šiame procese.

 

     Kl.: Namų apžiūra gali suteikti pirkėjams ramybės arba šiek tiek sverto, kai kalbama apie didžiausias investicijas, kurias jie kada nors gali padaryti. Tačiau procesas gali atrodyti nepaprastai sunkus, ypač nepatyrusiems pirkėjams: kaip rasti tinkamą inspektorių ir į ką reikėtų atkreipti dėmesį samdant? Kokius klausimus reikėtų užduoti inspektoriui ir į ką atkreipti dėmesį, atliekant patikrinimą? Kalbėjomės su kai kuriais ekspertais, kad išsiaiškintume, kaip kuo geriau išnaudoti patikrinimą.

 

     A: Jei bandote pirkti namą, patikrinimas turėtų apimti pagrindines namų sistemas ir fizinius komponentus. Svarbiausia yra aktyviai dalyvauti procese.

 

     Daiktai, kuriems taikoma namų apžiūra, gali labai skirtis, kaip ir tikrintojo patirtis bei profesionalumas. Kai kurios valstijos nereglamentuoja namų inspektorių, o kitos reikalauja licencijų ir namuose esančių daiktų, kuriuos reikia patikrinti, sąrašo. Niujorke į šį sąrašą įtrauktos šildymo ir vėsinimo sistemos, vandentiekio ir elektros bei konstrukciniai komponentai, tokie, kaip pamatai ir stogas.

 

     Norėdami rasti kvalifikuotą inspektorių, galite gauti rekomendacijų iš draugų ar šeimos narių, bet nenaudokite rekomendacijos iš asmens, suinteresuoto užbaigti pardavimą. Ieškokite namų inspektorių profesinių organizacijų, pvz., Amerikos namų inspektorių draugijos, kuri reikalauja, kad jos nariai laikytųsi praktikos standartų ir etikos kodekso, registruose.

 

     „Tik todėl, kad samdote licencijuotą namų inspektorių, nemanykite, kad jie į viską žiūrės“, – sakė Lisa Alajajian Giroux, namų inspektorė Masačusetse ir 2023 m. Amerikos namų inspektorių draugijos prezidentė.

 

     Taigi, apklauskite būsimus inspektorius ir paklauskite, ką jie tikrins (o ko ne), kad nustatytumėte, ar jums reikės samdyti specializuotą inspektorių, skirtą tokiems dalykams, kaip kenkėjai, baseinas, denis ar židinys. Paklauskite, kiek laiko jie praleis namuose – nebrangus patikrinimas gali reikšti, kad inspektorius neskiria pakankamai laiko nuodugniai ištirti turtą. Paklauskite apie tolesnę ataskaitą – ar tai bus naratyvinis paaiškinimas, ką jie rado, kontrolinis sąrašas ar kažkas kita?

 

     Kai ateis diena, sekite inspektorių namuose, kad galėtumėte geriau suprasti, kas rasta ir ar problemos rimtos ir skubios. Užduoti klausimus. „Jei kyla rimtų problemų, jas galima iškelti, siekiant susitarti dėl sumažintos kainos arba reikalauti, kad pardavėjas atliktų remontą“, – sakė Vestčesterio grafystėje įsikūręs nekilnojamojo turto bylinėjimosi specialistas Andrew D. Brodnickas.

 

     Galutinė ataskaita bus prasmingesnė, jei dalyvausite patikrinime." [1]

 

1. What Is the Best Way to Squeeze The Most Out of a Home Inspection?: [Real Estate Desk]. Ramos, Jill Terreri.  New York Times, Late Edition (East Coast); New York, N.Y.. 07 Jan 2024: RE.2.

What Is the Best Way to Squeeze The Most Out of a Home Inspection?

"If you're trying to buy a home, the inspection should examine major systems in the home. The key is to take an active role in the process.

Q: Home inspections can give buyers some peace of mind -- or some leverage -- when it comes to the biggest investment they may ever make. But the process can feel overwhelming, especially for inexperienced buyers: How do you find the right inspector, and what should you look for when hiring one? What questions should you ask an inspector, and what should you pay attention to during the inspection? We spoke with some experts to get clarity on how to make the most of an inspection.

A: If you're trying to buy a home, the inspection should cover major systems and physical components of the home. The key is to take an active role in the process.

The items that are covered in home inspections can vary greatly, as can the experience and professionalism of the inspector. Some states don't regulate home inspectors, while others require licenses and a list of items in the house that must be inspected. In New York, that list includes the heating and cooling systems, plumbing and electrical, and structural components like the foundation and the roof.

To find a qualified inspector, you could get referrals from friends or family, but don't use a referral from someone with an interest in closing the sale. Search the registries of home inspectors' professional organizations, such as the American Society of Home Inspectors, which requires its members to follow a standard of practice and adhere to a code of ethics.

"Just because you hire a licensed home inspector, don't think they're going to be looking at everything," said Lisa Alajajian Giroux, a home inspector in Massachusetts and the 2023 president of the American Society of Home Inspectors.

So interview prospective inspectors and ask them what they will check (and what they won't) to determine if you'll need to hire a specialized inspector for things like pests, a pool, a deck or a chimney. Ask how long they will spend at the house -- a low-cost inspection could mean that the inspector isn't taking enough time to thoroughly examine the property. Ask about the ensuing report -- will it be a narrative explanation of what they found, a checklist, or something else?

When the day comes, follow the inspector around the home so you can better understand what is found, and whether the issues are serious and urgent. Ask questions. "If there are serious issues, they can be raised in order to negotiate a reduced price or to require the seller to perform repairs," said Andrew D. Brodnick, a real estate litigator based in Westchester County.

The final report will make more sense if you were present for the inspection." [1]

1. What Is the Best Way to Squeeze The Most Out of a Home Inspection?: [Real Estate Desk]. Ramos, Jill Terreri.  New York Times, Late Edition (East Coast); New York, N.Y.. 07 Jan 2024: RE.2.

Sveiki atvykę į dirbtinio intelekto (AI) nacionalizmo erą

„2023 metų madingiausia technologija buvo užimta pora paskutinių 2023 m. savaičių. Lapkričio 28 d. Abu Dabis pristatė naują valstybės remiamą dirbtinio intelekto įmonę AI71, kuri komercializuos savo pirmaujantį „didelį kalbos modelį“ (LLM), Falcon. Gruodžio 11 d. Mistral, septynis mėnesius gyvuojanti prancūzų dirbtinio intelekto įmonė, paskelbė apie 400 mln. dolerių finansavimo roundą, praėjus vos savaitei po to, kai penkių mėnesių amžiaus Sarvam surinko 41 mln. dolerių panašiems modeliams indų kalba sukurti.

 

     Nuo tada, kai 2022 m. lapkritį amerikiečių įmonė OpenAI pristatė „ChatGPT“ – savo žmogišką pašnekovą, beveik kiekvienas mėnuo atneša panašių naujienų. Atsižvelgiant į tai, keturi naujausi pranešimai gali atrodyti neišskirtiniai. Tačiau pažiūrėkite atidžiau, ir jie užsimena apie kažką gilesnio. Šios trys įmonės skirtingais būdais varžosi dėl AI nacionalinių čempionų. „Mes norime, kad AI71 pasauliniu mastu konkuruotų su tokiais, kaip „OpenAI“, – sako Faisalas al-Bannai iš Abu Dabio pažangių technologijų tyrimų tarybos, valstybinės agentūros, stovinčios už Emyratų startuolio. „Bravo Mistralui, tai prancūzų genijus“, – neseniai sušuko Prancūzijos prezidentas Emmanuelis Macronas. „ChatGPT“ ir kiti anglų kalbos pirmieji LLM „negali užfiksuoti mūsų kultūros, kalbos ir etoso“, – pareiškė Krutrim įkūrėjas Bhavish Aggarwal. „Sarvam“ pradėjo nuo indų kalbų, nes, pasak jos įkūrėjo Viveko Raghavano: „Mes kuriame Indijos įmonę“.

 

     AI jau yra intensyvėjančios technologinės konkurencijos tarp Amerikos ir Kinijos pagrindas. Praėjusiais metais jų vyriausybės pažadėjo 40–50 mlrd. dolerių AI investicijoms. Kitos šalys nenori likti nuošalyje arba įstrigusios su svarbia technologija, kurią kontroliuoja užsieniečiai. 2023 m. dar šešios ypač ambicingos dirbtinio intelekto vyriausybės visame pasaulyje – Didžioji Britanija, Prancūzija, Vokietija, Indija, Saudo Arabija ir Jungtiniai Arabų Emyratai (JAE) – pažadėjo panaudoti dirbtinį intelektą, investuodamos maždaug 40 mlrd. dolerių.

 

      Didžioji dalis lėšų bus skirta grafikos apdorojimo vienetų (GPU, lustų, naudojamų dirbtinio intelekto modeliams treniruoti) ir gamyklų, skirtų tokiems lustams gaminti, pirkimams, taip pat, kiek mažesniu mastu, dirbtinio intelekto įmonių palaikymui.

 

      Valstybės dalyvavimo pobūdis ir laipsnis skiriasi priklausomai nuo AI supervalstybės. Dar ankstyvos dienos, bet ryškėja naujų AI pramoninių kompleksų kontūrai.

 

     Pradėkite nuo Amerikos, kurios technologijų įmonės visiems kitiems kelia AI pavydą. Jo gyvybingas privatus sektorius įnirtingai kuria naujoves be tiesioginės dėdės Samo paramos. Vietoj to, federalinė vyriausybė per penkerius metus išleidžia apie 50 mlrd. USD, kad padidintų vidaus lustų gamybos pajėgumus. Idėja yra sumažinti Amerikos priklausomybę nuo Taivano puslaidininkių gamintojų, tokių kaip TSMC, didžiausia ir moderniausia tokia įmonė pasaulyje. Bijodami, kad Vašingtono saugumo vanagai galėtų gauti tiekimą iš Taivano, Kinija nuspręstų įsiveržti į salą, kurią ji laiko savo teritorijos dalimi.

 

     Kitas būdas, kuriuo Amerika ketina išlikti priekyje, yra pakertant varžovus. Prezidento Joe Bideno administracija įvedė žiaurią eksporto kontrolę, draudžiančią parduoti pažangiausias dirbtinio intelekto technologijas, įskaitant lustus ir lustų gamybos įrangą, tokiems priešams, kaip Kinija ir Rusija. Tai taip pat uždraudė amerikiečiams dalytis savo AI patirtimi su tomis šalimis.

 

     Dabar ji verčia tuos, kurie sėdi ant geopolitinės tvoros, stoti į eilę. Spalio mėn. Amerikos vyriausybė pradėjo reikalauti, kad bendrovės trečiosiose šalyse, įskaitant Saudo Arabiją ir JAE, gautų licenciją, kad galėtų pirkti dirbtinio intelekto lustus iš Amerikos firmos Nvidia, parduodančios daugumą jų. Taisyklėse yra „patvirtinimo prezumpcija“. Tai reiškia, kad vyriausybė „tikriausiai leis“ parduoti tokioms įmonėms, sako Gregory Allenas, kuris anksčiau dirbo su AI politika Gynybos departamente, kol jos nepalaiko glaudžių ryšių su Kinija. Gruodžio 6 d. Xiao Peng, vadovaujantis valstybės remiamam AI startuoliui Abu Dabyje pavadinimu G42, paskelbė, kad bendrovė nutrauks ryšius su Kinijos techninės įrangos tiekėjais, tokiais, kaip Kinijos elektronikos kompanija Huawei.

 

     Kinijos dirbtinio intelekto strategija didžiąja dalimi yra atsakas į Amerikos technologinį izoliavimą. Remiantis tyrimų įmonės JW Insights duomenimis, 2021–2022 m. Kinijos valstybė išleido beveik 300 mlrd. dolerių. Tikriausiai daug tų pinigų iššvaistoma. Tačiau tai beveik neabejotinai padėjo Huawei ir SMIC, didžiausiai Kinijos lustų gamintojui, praėjusiais metais sukurti ir pagaminti stebėtinai sudėtingą GPU.

 

     Centrinės ir vietos valdžios institucijos taip pat nukreipia kapitalą į dirbtinio intelekto įmones per valstybės remiamus „orientavimo fondus“, iš kurių beveik 2 000 visoje šalyje investuoja į visas technologijas, kurios laikomos strategiškai svarbiomis. Komunistų partija vadovauja ir privatiems pinigams, nukreipdama juos taip pat link savo technologinių prioritetų. Dažnai tai daroma, stabdant tam tikrus sektorius (paskutinį kartą, gruodžio mėn., vaizdo žaidimų), ir mesti rimtas užuominas apie tai, į kurias pramonės šakas investuotojai turėtų atkreipti dėmesį.

 

     Vyriausybė taip pat skatina keitimąsi duomenimis, kai įmonės gali prekiauti komerciniais duomenimis apie viską, nuo pardavimo iki gamybos, leisdamos mažoms įmonėms, turinčioms AI ambicijų, konkuruoti ten, kur anksčiau galėjo tik didelės duomenų turinčios įmonės. Kinijoje jau veikia 50 tokių biržų.

 

     Šio valstybės vadovaujamo požiūrio elementai yra pamėgdžiojami kitose pasaulio dalyse, ypač Persijos įlankos petrovalstybėse. Būdami autokratijos, Saudo Arabija ir JAE gali judėti greičiau, nei demokratinės vyriausybės, kurios turi atsižvelgti į rinkėjų susirūpinimą dėl dirbtinio intelekto poveikio tokiems dalykams, kaip privatumas ir darbas. Būdami turtingos, jos gali sau leisti ir GPU (kuriems abi šalys iki šiol kartu išleido kelis šimtus milijonų dolerių), ir energijos, reikalingos energijos ištroškusiems lustams paleisti.

 

     Jos taip pat gali skirti pinigų žmogiškojo kapitalo plėtrai. Jų gausiai aprūpinti universitetai greitai kyla į viršų pasauliniame reitinge. Karaliaus Abdullah mokslo ir technologijų universiteto Saudo Arabijoje ir Mohamedo bin Zayedo dirbtinio intelekto universiteto (MBZUAI) Abu Dabyje, pirmosios pasaulyje į dirbtinį intelektą orientuotos mokyklos, AI programa išviliojo profesorius žvaigždes iš garsių institucijų, tokių, kaip universitetas Kalifornijoje, Berklyje, ir Carnegie Mellon universitetas Pitsburge. Daugelis jų studentų ir mokslininkų yra kilę iš Kinijos. Ir daug kas laikosi šalia. Beveik visi MBZUAI absolventai, kurių yra pora šimtų, lieka regione dirbti vietinėse įmonėse ir laboratorijose, sako jos provostas Timothy Baldwin (pats atviliotas į Artimuosius Rytus iš Melburno universiteto).

 

     Persijos įlankos metodas duoda rezultatų. „Falcon“ modelio, kurį pirmą kartą sukūrė maždaug 20 inžinierių komanda, galimybės konkuruoja su „Llama 2“, plačiausiai naudojamo „atvirojo kodo“ modelio, sukurto Amerikos technologijų milžino Meta, galimybėmis. AI71 planuoja patobulinti savo atvirojo kodo modelius, naudodamas nacionalinius duomenų rinkinius iš tokių sričių, kaip sveikata, švietimas ir, galbūt, naftos. „Per pastaruosius 50 metų nafta vežė šalį... dabar duomenys yra nauja nafta“, – sako ponas al-Bannai.

 

     Derinimo problema

 

     Trečioji vyriausybių grupė derina Amerikos požiūrio elementus su Kinijos ir Emyratų požiūriais. ES turi savo versiją  Amerikos paskatų vidaus lustų gamybai. Taip elgiasi ir kai kurios valstybės narės: Vokietija padengia trečdalį 30 mlrd. dolerių Intel lustų gamyklos Vokietijoje kainos. Už bloko ribų Didžioji Britanija pažadėjo per penkerius metus skirti 1 mlrd. svarų (1,3 mlrd. dolerių) dirbtiniam intelektui ir superkompiuteriams (nors ir nesigilindama į tai, kaip tiksliai bus išleisti pinigai). Indijos vyriausybė skatina gamybą, įskaitant puslaidininkių, dosniomis „su gamyba susietomis paskatomis“, skatindama didelius debesų kompiuterijos tiekėjus statyti daugiau Indijos duomenų centrų, kuriuose būtų mokomi dirbtinio intelekto modeliai, ir galvoja apie 1,2 mlrd. dolerių vertės GPU pirkimą.

 

     Kaip ir Kinija ir Persijos įlanka, bet skirtingai nei Amerika, kur federalinės ir valstijų vyriausybės nenoriai skelbia viešus duomenis, Indija ir kai kurios Europos šalys nori, kad tokie duomenys būtų prieinami įmonėms. Prancūzijos vyriausybė „labai palaikė“ šiuo klausimu, sako Arthuras Menschas, „Mistral“ vadovas. Didžioji Britanija svarsto galimybę leisti įmonėms pasinaudoti Nacionalinei sveikatos tarnybai priklausančiais duomenimis. Indijos vyriausybė turi milžiniškus duomenų kiekius iš skaitmeninių viešųjų paslaugų, žinomų, kaip „Indijos krūva“. Viešai neatskleista informacija, todėl tikimasi, kad ji galiausiai integruosis į Indijos AI modelius, įjungiamus į šias skaitmenines paslaugas.

 

     Priešingai, nei Kinija, kuri griežtai reguliuoja į vartotoją orientuotą dirbtinį intelektą, bent jau kol kas Didžioji Britanija, Prancūzija, Vokietija ir Indija pritaria lengvoms dirbtinio intelekto taisyklėms arba, Indijos atveju, jokioms. Prancūzijos ir Vokietijos vyriausybės apgailestavo dėl ES dirbtinio intelekto įstatymo, dėl kurio paskutinės detalės karštai diskutuojamos Briuselyje – neabejotina, kad tai gali suvaržyti „Mistral“ ir „Aleph Alpha“, sėkmingiausią Vokietijos modelių gamintoją, lapkritį surinkusią 460 mln. dolerių.

 

     Natūralu, kad šalys nori šiek tiek kontroliuoti tai, kas gali pasirodyti, kaip transformacinė technologija. Ypač jautriuose ir labai reguliuojamuose sektoriuose, tokiuose, kaip gynyba, bankininkystė ar sveikatos apsauga, daugelis vyriausybių linkę verčiau nepasikliauti importuotu dirbtiniu intelektu.

 

     Tačiau kiekvienas AI nacionalizmo skonis taip pat kelia pavojų.

 

     Tikėtina, kad Amerikos "paversk kaimyną elgeta" požiūris nuliūdins ne tik jos priešininkus, bet ir kai kuriuos sąjungininkus. Sunkus Kinijos reguliavimas gali sunaikinti kai kuriuos galimus pelnus, nepaisant didelių išlaidų. Vietinių kalbų modelių kūrimas, kaip planuoja Krutrimas ir Sarvamas Indijoje, gali pasirodyti bergždžias, jei užsienio modeliai ir toliau gerins savo daugiakalbystės galimybes. Persijos įlankos statymas dėl atvirojo kodo modelių gali nepavykti, jei kitos vyriausybės apribos jų naudojimą, kaip neseniai užsiminė Bidenas. ES galėtų tai padaryti priimdama savo AI įstatymą, baimindamasi, kad atvirais LLM gali piktybiškai pasinaudoti piktadariai. Saudo Arabijos ir Emyratų institucijos gali sunkiai išlaikyti talentą; kūrėjas, dirbęs su „Falcon“, prisipažįsta, kad jam buvo labai naudinga partnerystė su prancūzų inžinierių komanda, kurią nuo to laiko nubrakonieriavo „Hugging Face“, sparčiai plaukiojantis Silicio slėnio AI startuolis. Kaip pastebi vienas skeptiškai nusiteikęs investuotojas, dar neaišku, kokie dideli ar naudingi vieši Emyratų duomenys.

 

     Kaip apibendrina Nathanas Benaichas iš rizikos kapitalo įmonės „Air Street Capital“, dauguma pastangų sukurti nacionalinius modelius „tikriausiai yra pinigų švaistymas“. Vargu ar pono Benaicho įspėjimas atgrasys dirbtinio intelekto smalsaujančias vyriausybes, turinčias omenyje atlygį, jei joms pasiseks, nuo kišimosi. Macronas nebus vienintelis lyderis, kuris pasitiks galų gūžtelėjimu pečiais." [1]

 

·  ·  · 1. "Welcome to the era of AI nationalism." The Economist, 1 Jan. 2024, p. NA.