Altmanas vėl prisijungia prie OpenAI valdybos

  „OpenAI penktadienį pranešė, kad generalinis direktorius Samas Altmanas vėl prisijungia prie atnaujintos bendrovės direktorių tarybos, po to, kai atliktas vidinis tyrimas padarė išvadą, kad jis yra tinkamas startuolio vadovas.

 

     Kompaniją taip pat papildė trys nauji valdybos nariai: Sue Desmond-Hellmann, buvusi Billo ir Melindos Geitsų fondo generalinė direktorė; buvusi „Sony Entertainment“ vadovė Nicole Seligman; ir Fidji Simo, „Instacart“ generalinis direktorius. Valdyba taip pat paskelbė apie naujas valdymo priemones, įskaitant informatorių karštąją liniją darbuotojams ir rangovams, taip pat griežtesnę interesų konflikto politiką.

 

     „Turėdami stiprią valdybą ir tvirtą valdymą tapsime stipresni ir stabilesni“, – penktadienį žurnalistams sakė „OpenAI“ valdybos pirmininkas Bretas Tayloras. Tayloras pridūrė, kad OpenAI valdyba ir toliau papildys narius. Paklaustas apie naujosios interesų konflikto politikos detales, Tayloras sakė negalintis daugiau pasidalyti.

 

     Keičiasi valdyba, o Altmano sugrįžimas žymi audringo startuolio istorijos skyriaus, kuris buvo dirbtinio intelekto (AI) revoliucijos centre nuo tada, kai 2022 m. pabaigoje išleido savo pokalbių robotą „ChatGPT“, pabaigą.

 

     „OpenAI“ turi neįprastą struktūrą, kai pelno nesiekianti valdyba prižiūri pelno siekiančios grupės, kuri gali priimti pinigus iš investuotojų, darbą. Valdybos mandatas yra „žmonijai“, o ne investuotojams. „Microsoft“ į „OpenAI“ investavo apie 13 milijardų JAV dolerių ir įsigijo iš esmės 49 % pelno siekiančios bendrovės akcijų.

 

     „OpenAI“ lapkritį pateko į vadovavimo sumaištį, kai jos ankstesnė direktorių taryba netikėtai atleido Altmaną iš generalinio direktoriaus ir valdybos direktoriaus pareigų.

 

     Po kelių dienų jis grįžo kaip generalinis direktorius, bet ne į valdybą, kol bus atlikta advokatų kontoros WilmerHale peržiūra.

 

     Vertybinių popierių ir biržos komisija pradėjo tirti, ar OpenAI investuotojai nebuvo suklaidinti po Altmano nušalinimo.

 

     Praėjusiais metais valdyba pareiškė, kad jis buvo atleistas už tai, kad nesugebėjo „nuolat atvirai bendrauti su valdyba“. Ji savo sprendimo plačiau nepaaiškino, įpykindama OpenAI vadovus ir darbuotojus.

 

     Atleidimas pradėjo audringai trukusį keturių dienų laikotarpį, kai Altmanas trumpam flirtavo su idėja įkurti OpenAI konkurentą ir tada prisijungti prie „Microsoft“ vadovauti naujam AI padaliniui.

 

     Didžioji dauguma Open-AI darbuotojų pasirašė laišką, kuriame protestuoja prieš valdybos sprendimą, ir pagrasino išeiti iš darbo.

 

     Galiausiai valdyba grąžino Altmaną į pareigas, o trys iš keturių direktorių, balsavusių už Altmano atleidimą, paliko valdybą.

 

     Tyrimą atlikęs WilmerHale'as padarė išvadą, kad Altmano elgesys „neįgaliojo pašalinimo“." [1]

 

Kažkokia neaiški advokatų kontora, apmokėta „Microsoft“ pinigais, nulėmė žmonijos likimą.

 

1.  EXCHANGE --- Altman Rejoins OpenAI Board. Seetharaman, Deepa; Dotan, Tom.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 Mar 2024: B.10.  

Altman Rejoins OpenAI Board

"OpenAI said Friday that CEO Sam Altman was rejoining the company's revamped board of directors, after an internal investigation concluded he was the right leader for the startup.

The company also added three new board members: Sue Desmond-Hellmann, former CEO of the Bill & Melinda Gates Foundation; former Sony Entertainment executive Nicole Seligman; and Fidji Simo, CEO of Instacart. The board also announced new governance measures, including a whistleblower hotline for employees and contractors, as well as a stronger conflict of interest policy.

"We will get stronger and more stable with a strong board and strong governance," Bret Taylor, chairman of OpenAI's board, told reporters on Friday. Taylor added that OpenAI's board would continue to add members. When asked about the details of the new conflict of interest policy, Taylor said he couldn't share more.

The board changes and Altman's return mark the end of a tumultuous chapter for the AI startup, which has been at the center of the artificial-intelligence revolution ever since it released its chatbot ChatGPT in late 2022.

OpenAI has an unusual structure where a nonprofit board oversees the work of a for-profit arm, which can take money from investors. The board's mandate is to "humanity," not investors. Microsoft has invested around $13 billion in OpenAI, acquiring what is essentially a 49% stake in the company's for-profit arm.

OpenAI was thrown into leadership turmoil in November when its prior board of directors unexpectedly fired Altman as CEO and board director. 

He returned several days later as CEO, but not to the board pending a review by law firm WilmerHale.

The Securities and Exchange Commission has begun investigating whether OpenAI investors were misled following Altman's ouster.

The board last year said he was fired for his failure to be "consistently candid in his communications with the board." It didn't explain its decision further, infuriating OpenAI executives and employees.

The firing kicked off a tumultuous four-day period where Altman briefly flirted with the idea of launching an OpenAI competitor and then joining Microsoft to lead a new AI division.

The vast majority of Open-AI's employees signed a letter protesting the board's decision and threatened to quit.

Ultimately the board reinstated Altman, and three of the four directors who voted to fire Altman left.

WilmerHale, which conducted the investigation, concluded that Altman's conduct "did not mandate removal."

Some obscure law firm payed by Microsoft money decided the fate of humanity.

1.  EXCHANGE --- Altman Rejoins OpenAI Board. Seetharaman, Deepa; Dotan, Tom.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 Mar 2024: B.10.  

Daugelio dirbtinio intelekto sistemų skonių vadovas šiandien --- OpenAI, Google, Meta ar Antropic? Skirtingos versijos geriausiai tinka skirtingiems verslo poreikiams

   "Mus visus užlieja naujienos apie tai, kaip naujausios kartos dirbtinis intelektas (AI) keičia žmonių gyvenimus, padeda verslui būti produktyvesniam ir netgi sukelia atleidimus iš darbo. Tačiau tas informacijos srautas niekam nepadeda atsakyti į pagrindinį klausimą apie tai: kuris AI yra geriausias?

 

     Taigi, aš apklausinėjau vadovus, inžinierius ir tyrėjus, kurie iki kelių pritaikė galingiausią pasaulyje AI, sprendžiant realaus pasaulio problemas, kad sužinoti, ko jie išmoko.

 

     Jų atsakymai mane nustebino. „Google“, „OpenAI“, „Anthropic“ ir „Meta“ pateikė daug praktinių patarimų apie santykines AI stipriąsias ir silpnąsias puses. Tačiau bendra žinia buvo ta, kad geriausias AI bet kuriai užduočiai priklauso ir nuo vartotojo, ir nuo užduoties. Jų įžvalgos taip pat suteikia žvilgsnį į tai, kur eina visa AI sritis.

 

     Įmonės dabar gali pasinaudoti galimomis sąnaudų taupymo ir produktyvumo padidinimu, naudojant generatyvųjį AI – kai kurie mokslininkai mano, kad tai yra „bendrasis“ arba žmogiškasis dirbtinis intelektas – arba rizikuoti pralaimėti konkurentams, kurie tai padarys.

 

     Šiandienos galingiausios AI sistemos pasiekiamos tik per debesį. Tai leidžia lengvai jas išbandyti pateikiant dokumentus, vaizdus ir tekstą, bet taip pat reiškia, kad įmonės turi ribotą galimybę keisti savo elgesį.

 

     Šių AI testavimas labiau panašus į darbuotojo samdymą, o ne tiesiog programinės įrangos pirkimą iš lentynos, sako Markas Daley, Ontarijo Vakarų universiteto AI pareigūnas.

 

     „Žmonės tikisi, kad pokalbių robotas veiks iš karto, bet jūs turite praleisti laiką, bandydami juos ir pamatyti, kuris iš jų pasieks rezultatus, kaip ir su darbuotoju“, – priduria jis.

 

     Daley išsiaiškino, kad visi pagrindiniai dideli kalbų modeliai, įskaitant OpenAI, Anthropic, Google ir Cohere, savo modelius tik verslui siūlančio startuolio, turi savo stipriąsias ir silpnąsias puses. Kurį naudoti, priklauso nuo žmogaus pageidavimų ir atliekamos užduoties, su jais verta eksperimentuoti.

 

     Panašu, kad kitos įmonės vejasi OpenAI galimybes, tačiau OpenAI modeliai kol kas išlieka standartu, pagal kurį vertinami visi kiti. Anksčiau šią savaitę „Anthropic“ išleido „Claude 3“ – naują didelės kalbos modelį, kuris, bendrovės teigimu, lenkia aukso standartą GPT-4 pagal kiekvieną etaloną.

 

     „Mes naudojame OpenAI kaip išprotėję“, – sako Bradas Schneideris, bendrovės „Nomad Data“, padedančios didelėms įmonėms naudoti dirbtinį intelektą, vadovas. „Nomad Data“ naudoja „OpenAI“, kad galėtų analizuoti, apibendrinti ir ieškoti didžiulėse dokumentų bibliotekose, pavyzdžiui, teisinių dokumentų, teismo bylų ir draudimo ieškinių.

 

     Išbandžiusi visus galingiausius didelius kalbos modelius, Schneider kompanija nustatė, kad nė vienas nėra toks geras, kaip OpenAI tokioms dokumentų apdorojimo užduotims atlikti. Jis nustatė, kad ankstesnės „Anthropic's Claude“ ir dabartinės „Google“ Gemini versijos haliucinavo per dažnai.

 

     „Google“ vyresnysis viceprezidentas Prabhakaras Raghavanas neseniai rašė, kad haliucinacijos yra iššūkis, būdingas visiems dideliems kalbos modeliams, tačiau „tai yra kažkas, ką mes nuolat stengiamės tobulinti“. Antropic prezidentė Daniela Amodei yra sakiusi, kad „labai, labai sunku“ tokiuose modeliuose haliucinacijų skaičių sumažinti iki nulio. Bendrovė teigė, kad jos naujausias modelis dvigubai labiau, nei ankstesnis, gali tiksliai atsakyti į klausimus.

 

     Be tikslumo, kiti du svarbūs aspektai yra greitis ir kaina, sako Ericas Olsonas, mokslinės paieškos sistemos „Consensus“ vadovas.

 

     Paieškos variklyje vartotojai tikisi atsakymo per kelias sekundes. Kadangi „Consensus“ paieškos rezultatus susieja su GPT-4 parengtų mokslinių darbų santraukomis, įmonei reikia, kad šios santraukos būtų sugeneruotos beveik akimirksniu.

 

     „Olson“ tikslams tai reiškia, kad vienintelis tikrai tinkamas modelis yra „OpenAI“ GPT-4 „turbo“, kuris gali sulaukti vartotojo atsako per 1,5 sekundės, palyginti su įprastu GPT-4 dvigubai ilgiau. „Google“ „Gemini“ ir „Anthropic“ Claude taip pat yra lėtesni, nei „OpenAI“ modeliai, priduria jis.

 

     Beje, toks pasirodymas kainuoja. „OpenAI“ ir jo konkurentai savo sistemų verslo naudotojus apmokestina pagal prieigos raktą – iš esmės pagal žodžių kiekį – už užklausų apdorojimą.

 

     „Turime atvejų, kai vienas klausimas, kurį kas nors užduoda, gali kainuoti 50 dolerių“, - sako Schneideris. Taip gali nutikti, jei, pavyzdžiui, kas nors užduos konkretų klausimą apie 5000 teisinių dokumentų rinkinį, nes iškvietimų į OpenAI sistemas skaičius gali siekti keliasdešimt tūkstančių.

 

     Generatyvusis dirbtinis intelektas yra technologija, kuri vystosi tokiu greičiu, kokio dar nebuvo nuo pat ankstyvojo interneto pradžios. „Anthropic“ išleido modelį, kuris atrodo toks pat pajėgus, kaip „OpenAI“, nors turi mažesnę komandą ir buvo įkurtas visai neseniai, rodo, kad dideli kalbiniai modeliai gali tapti prekėmis. Tuo metu vienintelis dalykas, kuris bus svarbus, bus tai, kuri įmonė gali pasiūlyti greičiausią atsakymą už mažiausią kainą.

 

     Iš tos aršios konkurencijos naudos gaus didelės ir mažos įmonės, kurios gali žymiai išauginti jų darbuotojų produktyvumą. Šis pelnas kainuos tik dalį kainos, kurią reikia mokėti žmonėms už tą patį žinių darbą. Pasekmės baltųjų apykaklių darbo ateičiai yra akivaizdžios ir keliančios nerimą." [1]

 

1. EXCHANGE --- Keywords: A Guide to the Many Flavors of AI Today --- Open AI, Google, Meta or Anthropic? Different versions work best for different business needs. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 Mar 2024: B.5.

 

A Guide to the Many Flavors of AI Today --- Open AI, Google, Meta or Anthropic? Different versions work best for different business needs

"We're all being deluged with news about how the latest generation of AI is transforming people's lives, helping businesses be more productive, and even leading to layoffs. But that flood of information doesn't help anyone answer the most basic question about these AIs: Which is best?

So I canvassed executives, engineers and researchers who are knee-deep in the process of applying the world's most powerful AIs to real world problems, to find out what they have learned.

Their answers surprised me. There was plenty of practical advice about the relative strengths and weaknesses of AIs from Google, OpenAI, Anthropic and Meta. But the overall message was that the best AI for any task depends on both the user and the task. Their insights also offer a glimpse of where the entire field of AI is going.

Companies can now either embrace the potential cost savings and productivity boost of generative AI -- which some researchers believe is on the path to a "general" or humanlike AI -- or risk losing out to competitors who will.

Today's most powerful AIs are only accessible through the cloud. This makes it easy to test them by feeding them documents, images and text, but also means that businesses have limited ability to alter their behavior.

Testing these AIs is more like hiring an employee than just buying a piece of software off the shelf, says Mark Daley, chief AI officer of Western University in Ontario.

"People expect the chatbot to work right out of the box, but you have to spend time trying them and see which of these will deliver, just like you do with an employee," he adds.

Daley has found that all of the major large language models -- including those from OpenAI, Anthropic, Google and Cohere, a startup that only offers its models to businesses -- have their strengths and weaknesses. Which one to use depends on a person's preferences and the task at hand, and it pays to experiment with them.

Other companies appear to be catching up with the capabilities of OpenAI, but OpenAI's models remain, for now, the standard by which all others are judged. Earlier this week, Anthropic rolled out Claude 3, a new large language model which the company claims beats the gold standard GPT-4 on every benchmark.

"We are using OpenAI like crazy," says Brad Schneider, chief executive of Nomad Data, a company that helps large companies use AI. Nomad Data uses OpenAI to digest, summarize and search within huge libraries of documents, such as legal briefs, court cases and insurance claims.

After trying all of the most-capable large-language models, Schneider's company found that none are as good as OpenAI for these kinds of document-processing tasks. Previous versions of Anthropic's Claude and current versions of Google's Gemini both hallucinated too often, he found.

Google senior vice president Prabhakar Raghavan recently wrote that hallucination is a challenge common to all large language models, but that "this is something that we're constantly working on improving." Anthropic President Daniela Amodei has said that it is "very, very hard" to get the hallucination rate in such models to zero. The company has said that its latest model is twice as likely as its previous one to answer questions accurately.

In addition to accuracy, the other two big considerations are speed and cost, says Eric Olson, chief executive of Consensus, a scientific search engine.

On a search engine, users expect a response within seconds. Because Consensus pairs its search results with summaries of scientific papers made by GPT-4, the company needs those summaries to be generated nearly instantaneously.

For Olson's purposes, this means the only truly suitable model is OpenAI's GPT-4 "turbo," which can get a user a response within 1.5 seconds, versus twice as long with regular GPT-4. Google's Gemini and Anthropic's Claude are also slower than OpenAI's models, he adds.

That said, this kind of performance comes at a cost. OpenAI and its competitors charge business users of their systems by the token -- in essence, by the word -- to process their requests.

"We have cases where one question someone asks can cost $50," says Schneider. That could happen if, for example, someone asks a specific question about a collection of 5,000 legal documents, because the number of calls to OpenAI's systems could be in the tens of thousands.

Generative AI is a technology evolving at a rate not seen since the go-go days of the early internet itself. Anthropic's release of a model that seems every bit as capable as OpenAI's, despite having a smaller team and having been founded much more recently, suggests that large language models may become commodities. At that point, the only thing that will matter will be which company can offer the fastest response at the lowest price.

The beneficiary of that fierce competition will be companies large and small, which could see significant increases in the productivity of their employees. Those gains will come at a fraction of the cost of paying humans to do the same knowledge work. The implications for the future of white collar jobs are obvious -- and worrisome." [1]

1. EXCHANGE --- Keywords: A Guide to the Many Flavors of AI Today --- Open AI, Google, Meta or Anthropic? Different versions work best for different business needs. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 09 Mar 2024: B.5.