Grėsmė OpenAI ir ChatGPT auga --- Daugėja prieinamesnių dirbtinio intelekto sistemų

 „Apple“, „Nvidia“ ir „Microsoft“ derasi dėl investicijų į „OpenAI“, „ChatGPT“ gamintoją, būtent tuo metu, kai paaiškės, kad įmonė susidurs su didesne konkurencija, nei bet kada, augančioje dirbtinio intelekto (AI) rinkoje.

 

 Didžioji šios naujos konkurencijos dalis kyla iš pradedančiųjų įmonių, kurios žada numušti OpenAI paslaugas tokiomis, kurios galėtų būti pigesnės ir geriau atliktos, tvarkant tam tikras siauras užduotis.

 

 Bent vienas technologijų milžinas mato pažadą naujiems AI startuoliams. Markas Zuckerbergas, „Facebook“ patronuojančios įmonės „Meta Platforms“ generalinis direktorius, savo įmonę vertina, kaip mažųjų vaikinų čempioną, leisdamas kūrėjams nemokamai naudotis pažangiausiu „Meta“ AI modeliu „Llama“. „Google“ taip pat išleido atvirojo kodo AI, kuris nėra beveik toks pat pajėgus, kaip „Meta“.

 

 Liepos mėn. laiške p. Zuckerbergas teigė, kad šis atvirojo kodo metodas „užtikrins, kad daugiau žmonių visame pasaulyje turėtų prieigą prie dirbtinio intelekto privalumų ir galimybių“, nekoncentruojant galios technologijų gigantų rankose.

 

 Atvirojo kodo programinę įrangą komerciniais tikslais gali naudoti beveik bet kas. Pavyzdžiui, „Google“ sukurta „Android“ operacinė sistema, kurią bet kuris gamintojas gali naudoti mobiliuosiuose įrenginiuose nemokėdamas.

 

 Tai prieštarauja labiau tipiškam, „uždaram“ požiūriui, kurio laikosi įmonės, kontroliuojančios, kas gali naudoti jų programinę įrangą. Pavyzdžiui, „Microsoft“ ima iš gamintojų licencijos mokestį, kad jie galėtų įdiegti „Windows“ operacinę sistemą savo kompiuteriuose. „Apple“ neleidžia kitoms įmonėms naudoti „iPhone“ ar „Mac“ operacinių sistemų.

 

 Didžioji dalis OpenAI patenka į pastarąją stovyklą – apmokestina galutinius vartotojus ir įmones už prieigą prie galingiausių modelių.

 

 Daugelis ekspertų mano, kad, galiausiai, visi pasikliausime įvairiomis dirbtinio intelekto priemonėmis – vieni iš uždarų paslaugų teikėjų, tokių, kaip OpenAI ir Google, kiti – atvirojo kodo varžovų, kuriuos palaiko Zuckerbergas. Šio derinio pobūdis lems, ar įmonėms buvo verta išleisti dešimtis milijardų dolerių, kuriant pažangias AI.

 

 Naujausias šios investicijos pavyzdys: „Apple“ ir „Nvidia“ derasi, kad prisijungtų prie „Microsoft“ ir investuotų į kitą „OpenAI“ finansavimo etapą, kuris įvertintų įmonę 100 mlrd. dolerių.

 

 Tuo tarpu atvirojo kodo dirbtinis intelektas vejasi didelius pradininkus, ypač kasdieniame versle, kuriam reikalingas pastovus našumas ir mažos sąnaudos.

 

 Ketvirtadienį „Meta“ paskelbė, kad programinės įrangos kūrėjai ir meistrai „Llama“ versijas atsisiuntė beveik 350 milijonų kartų – 10 kartų daugiau, nei prieš metus. Šių skaičių palyginti su „ChatGPT“ neįmanoma, tačiau „OpenAI“ teigia, kad „ChatGPT“ paslauga dabar turi 200 milijonų aktyvių naudotojų per savaitę.

 

 Daugeliui kasdienių programų AI, kurie yra išmokyti atlikti tik tam tikras užduotis, gali būti geresni ir pigesni, sako Julien Launay. Jo startuolis „Adaptive ML“ naudoja „Llama“, kad mokytų mažas, pritaikytas dirbtinio intelekto sistemas, įmonėms. Jis priduria, kad šias mažesnes AI naudotojai gali lengviau pritaikyti, nei milžiniškas uždaras AI sistemas, tokias, kaip „ChatGPT“.

 

 „DoorDash“, „Shopify“, „Goldman Sachs“ ir „Zoom“ yra vienos iš įmonių, kurios teigė, kad naudoja atvirojo kodo AI užduotims, pradedant klientų aptarnavimu ir baigiant susitikimų apibendrinimu.

 

 „Procore Technologies“, kuri sukuria sudėtingų statybos projektų valdymo platformą, yra geras pavyzdys, kaip įvairios uždaros ir atviros AI gali būti naudojamos, atliekant realias užduotis – nuo ​​sąnaudų įvertinimo iki faktinių statybos darbų koordinavimo.

 

 AI gali būti naudinga daugelyje šio proceso taškų. Šių metų pradžioje, kai „Procore“ pirmą kartą išleido funkcijas, kuriose buvo naudojami didelių kalbų modeliai, bendrovė rėmėsi „OpenAI“ ChatGPT, pasiekiama per „Microsoft“ debesų platformą, sako Rajitha Chaparala, „Procore“ produktų ir dirbtinio intelekto viceprezidentė. Tokio tipo dirbtinis intelektas buvo brangus, tačiau per pastaruosius 12 mėnesių kainos smarkiai sumažėjo.

 

 Tačiau dabar „Procore“ sukūrė programinę įrangą, kuri leidžia lengvai naudoti bet kokį AI visoje jos sistemoje.

 

 Tai parodo vieną iš būdų, kodėl išlaikyti klientus yra OpenAI problema. Daugelis kompanijų nenori priklausyti vienam AI pardavėjui, ir bent jau kol kas jas perjungti yra gana lengva. Tai supriešina OpenAI modelius, net jei jie tampa vis pigesni, ir modelius, kuriuos dabar klientai gali sukurti patys.

 

 Atvirojo kodo dirbtinis intelektas gali būti prasmingas, kai jis veikia atskiruose įrenginiuose, pvz., naujuose kompiuteriuose ir išmaniuosiuose telefonuose, kuriuose veikia dirbtinis intelektas, sako „OpenAI“ atstovas. 

 

Apskritai, bendrovė džiaugiasi konkurencija dėl bet kokių savo paslaugų, priduria jis, nes yra įsitikinusi, kad yra geriausiai pasirengusi teikti programinės įrangos kūrėjų pageidaujamas galimybes, kainas ir našumą.

 

 Visa ši atvirojo kodo AI konkurencija padidina inžinierių, žinančių, kaip naudoti AI, būrį, o tai reiškia, kad auga ir OpenAI paslaugų paklausa, sako OpenAI atstovas.

 

 Dar didesnis skaidrumo lygis tarp atvirojo kodo AI modelių bus reikalingas, kai kalbama apie AI sistemas jautriose srityse, tokiose, kaip medicina ir draudimas, tvirtina Ali Farhadi, Alleno dirbtinio intelekto instituto generalinis direktorius.

 

 Vasario mėn. Alleno institutas, ne pelno siekianti tyrimų grupė, kuri siekia išspręsti pasaulio problemas pasitelkdama dirbtinį intelektą, išleido savo atvirojo kodo dirbtinį intelektą ir ėmėsi neįprasto žingsnio – taip pat paskelbė visus duomenis, kurių pagrindu jis buvo apmokytas, ir visus veiksmus, dalyvaujančius, derinant modelį, kad pasiūlytų geresnius atsakymus.

 

 Kalbant apie didesnį susirūpinimą dėl saugos, nuomonės skiriasi dėl to, kuris metodas labiau tikėtina, kad išvengtų blogiausių AI scenarijų, tokių, kaip piktybinis, visagalis Skynet intelektas filmuose „Terminatorius“. Uždarų sistemų šalininkai teigia, kad jie turi išteklių, padedančių išvengti netinkamo naudojimo. Atvirojo kodo rėmėjai teigia, kad jų sistemos yra viešai prižiūrimos, todėl jie gali aptikti problemas ir susidoroti su netyčine žala.

 

 Dar gerokai prieš tai, kai kovosime su protingais dirbtinio intelekto valdovais, tie, kurie kuria kuklesnės galios sistemas, turės įrodyti, kad jų milžiniškos investicijos yra vertingos." [1]

1. EXCHANGE --- Keywords: The Threat to OpenAI and ChatGPT Is Growing --- More accessible AI systems are proliferating. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 31 Aug 2024: B.3.

The Threat to OpenAI and ChatGPT Is Growing --- More accessible AI systems are proliferating

"Apple, Nvidia and Microsoft are in talks to invest in OpenAI, maker of ChatGPT, at precisely the moment when it's become apparent that the company will face tougher competition than ever in the burgeoning artificial-intelligence market.

Much of that new competition is coming from startups that promise to undercut OpenAI's services with ones that could be cheaper to use and better at certain narrow tasks.

At least one tech giant sees promise in the new AI startups. Mark Zuckerberg, chief executive of Facebook's parent, Meta Platforms, is positioning his company as a champion for the little guys, letting developers use Meta's cutting-edge AI model, Llama, free of charge. Google has also released an open-source AI that's not nearly as capable as Meta's.

In a July letter, Zuckerberg argued that this open-source approach "will ensure that more people around the world have access to the benefits and opportunities of AI" without concentrating power in the hands of tech giants.

Open-source software can be used commercially by pretty much anyone. Examples include the Android operating system, developed by Google but available for any manufacturer to use in mobile devices without paying.

That stands in contrast to the more typical, "closed" approach taken by companies that control who can use their software. Microsoft, for instance, charges manufacturers a licensing fee to install its Windows operating system on their computers. Apple doesn't let other companies use its iPhone or Mac operating systems.

For the most part, OpenAI falls into this latter camp -- charging end users and companies to access its most powerful models.

Many experts believe we will eventually all rely on a variety of AIs -- some from closed providers like OpenAI and Google, others from the kind of open-source challengers Zuckerberg is championing. The nature of that mix will determine whether it was worth it for companies to spend tens of billions of dollars building advanced AIs.

The most recent example of that investment: Apple and Nvidia are in talks to join Microsoft in investing in OpenAI's next round of financing, which would value the company at $100 billion.

Meanwhile, open-source AI is catching up to the big early movers, especially in day-to-day business uses that demand consistent performance and low costs.

Meta announced Thursday that versions of Llama have been downloaded nearly 350 million times by software developers and tinkerers -- 10 times what that number was a year ago. An apples-to-apples comparison of those numbers with ChatGPT isn't possible, but OpenAI says the ChatGPT service now has 200 million weekly active users.

For many everyday applications, AIs that are trained to do only specific tasks can be better and cheaper to run, says Julien Launay. His startup, Adaptive ML, uses Llama to train small, customized AIs for companies. These smaller AIs can be more easily customized by users than giant, closed AIs like ChatGPT, he adds.

DoorDash, Shopify, Goldman Sachs and Zoom are among the companies that have said they use open-source AIs for tasks ranging from customer service to summarizing meetings.

Procore Technologies, which makes a platform for managing complicated construction projects, is a good example of how a variety of both closed and open AIs can be used for real-world tasks, from estimating costs to coordinating actual building work.

AI can be helpful at lots of points in that process. At the start of this year, when Procore first rolled out features that used large language models, the company relied on OpenAI's ChatGPT, accessed through Microsoft's cloud platform, says Rajitha Chaparala, vice president of product and AI at Procore. This kind of AI used to be costly, but prices have plummeted in the past 12 months.

Now, however, Procore has built software that makes it easy to use just about any AI throughout its system.

This illustrates one way retaining customers could be an issue for OpenAI. Most companies do not want to be beholden to a single AI vendor, and for now at least, switching between them is relatively easy. This pits OpenAI's models, even if they're getting more affordable, against ones that its customers are now able to develop on their own.

Open-source AI may make sense when running on individual devices like new AI-enabled PCs and smartphones, says an OpenAI spokesman. In general, the company welcomes competition for any of its services, he adds, because it is confident it is best positioned to deliver the capabilities, prices and performance that software developers want.

All this competition from open-source AIs grows the pool of engineers who know how to use AI, which translates to growth in demand for OpenAI's services, as well, says the OpenAI spokesman.

An even greater level of transparency than most open-source AI models offer will be necessary when it comes to AI systems for sensitive fields like medicine and insurance, argues Ali Farhadi, CEO of the Allen Institute for Artificial Intelligence.

In February, the Allen Institute, a nonprofit research group that aims to solve the world's problems through AI, released its own open-source AI, and took the unusual step of also releasing all the data on which it was trained, and all the steps involved in tuning the model to offer better answers.

When it comes to bigger-picture concerns about safety, opinions vary as to which approach is more likely to stave off worst-case AI scenarios like the malign, all-powerful intelligence of Skynet in the "Terminator" movies. Advocates of closed systems say they have the resources to help prevent misuse. Open-source backers say their systems are subject to public scrutiny, allowing them to detect problems, and deal with unintentional harms.

Long before we get to the point of battling sentient AI overlords, though, those making systems of more modest power will have to prove their enormous investments are worthwhile." [1]

1. EXCHANGE --- Keywords: The Threat to OpenAI and ChatGPT Is Growing --- More accessible AI systems are proliferating. Mims, Christopher.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 31 Aug 2024: B.3.

Tobulumo gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ar matematikos (STEM) srityse šaknys

 

 

"Kiekviena išsivysčiusi tauta turi nedidelę grupę žmonių, galinčių paspartinti mokslo pažangą ir skatinti su ja susijusią gyvenimo pažangą. Žmonės tinkami į tą grupę ne dėl savo asmenybės ar dorybių, reikalingi aukšti pažinimo gebėjimai gamtos mokslų, technologijų, inžinerijos ar matematikos srityse – STEM.

 

 „Išskirtinai aukšti kognityviniai gebėjimai“ reiškia ne aukščiausią procentilį, o kažką daug daugiau reikalaujančio. Apsvarstykite aukščiausią krepšinio gebėjimų procentilį. Bet kurios JAV vyrų koledžo krepšinio komandos pradinės sudėties narys beveik neabejotinai patenka į aukščiausią Amerikos vyrų krepšinio pajėgumų procentilį. Taip pat ir LeBronas Jamesas. Štai koks platus yra viršutinis procentilis. Kiekvienas Nacionalinės krepšinio asociacijos pradedantysis beveik neabejotinai patenka į aukščiausio procentilio šimtąją dalį – 10 000 geriausių.

 

 Tą patį galima pasakyti apie kiekvieną pagrindinį profesionalų sportą. Stebime tuos, kurie yra toli už 10 000 geriausiųjų ribos, konkuruojančių tarpusavyje ir vis dar matome didelius našumo skirtumus šiame lygyje.

 

 Tai, kas pasakytina apie sportą, galioja beveik visose žmogaus veiklos srityse, kurioms turime tinkamų matavimo priemonių. Kiekybiškai tai žinojome nuo XX amžiaus trečiojo dešimtmečio, kai demografas Jamesas Lotka ėmėsi įvertinti mokslininkų indėlį į techninę chemijos literatūrą tuo metu, kai (skirtingai, nei šiandien) techninio straipsnio autorystė buvo skirta tyrėjams, kurie iš tikrųjų atliko darbą. .

 

 Lotka išsiaiškino, kad iš visų straipsnius publikavusių chemikų ir fizikų 58% buvo paskelbę tik po vieną. 

 

Devyni procentai jų parengė pusę publikacijų. 

 

Turėkite omenyje, kad tada, kaip ir dabar, žmonės, kurie tampa chemikais ar fizikais, jau yra keliuose aukščiausiuose gebėjimų procentiliuose. Tik nedidelis jų pogrupis paskelbė net vieną straipsnį. Mes vėl žiūrime į nedidelę viršutinio procentilio dalį, kuri dominuoja jų laukuose. Nuo tada, kai Lotka atliko savo darbą, šis modelis buvo rastas įvairiose disciplinose ir produktyvumo matavimuose, ir jis vis dar aptinkamas naujausiuose duomenyse.

 

 Taip pat turime skaičius, išreikštus IQ. Aštuntajame dešimtmetyje Johnso Hopkinso psichologas Julianas Stanley įkūrė matematiškai ankstyvos jaunystės tyrimą, skirdamas SAT 12 ir 13 metų vaikams. Apie 2000 dalyvių buvo stebimi per visą jų karjerą.

 

 Produktyvumo rodikliai labai skyrėsi viršutiniame procentilyje, atitinkančiame 135 ar didesnį IQ. Asmenys, esantys aukščiausiame 1 % kvartilyje, atitinkantys 142 ir didesnį intelekto koeficientą, turėjo daugiau, nei du kartus, didesnę tikimybę įgyti daktaro laipsnį arba gauti patentą, nei esantys apatiniame kvartilyje, ir daugiau, nei keturis kartus, didesnę tikimybę paskelbti straipsnis STEM tema recenzuojamame žurnale. Nebuvo plokščiakalnio. Didesni išmatuoti pažinimo gebėjimai buvo koreliuojami su didesniais suaugusiųjų pasiekimais visame diapazone.

 

 Šie rezultatai rodo, kad, apibrėždami žmones, galinčius prisidėti prie STEM srities, turėtume galvoti bent apie viršutinę procentilio dalį. JAV yra apie 130 milijonų geriausio darbingo amžiaus žmonių: nuo 25 iki 54 metų. Taigi apie 650 000 talentų yra aukščiausio procentilio viršutinėje pusėje (sudarydami 0,5 proc.). Tai daug žmonių.

 

 Užduotis yra nustatyti STEM talentus turinčius asmenis, kai jie yra jauni. Geros naujienos yra tai, kad standartizuoti testai, specialiai sukurti kognityviniams gebėjimams įvertinti, yra veiksmingas būdas tai padaryti. Jie yra tikslūs, nebrangūs, atsparūs mokymui ir akivaizdžiai nešališki mažumų, moterų ar vargšų atžvilgiu. Šios išvados apie geriausius kognityvinius testus yra viena iš išsamiausiai išnagrinėtų ir atkartojamų išvadų visame socialiniame moksle.

 

 Bloga žinia ta, kad elitinių universitetų priėmimo biurai nepaiso šių įrodymų. Jie naudoja „holistinius“ priėmimo algoritmus, kurie patikrintus kognityvinius gebėjimus laiko tik vienu iš daugelio pageidaujamų bruožų. Tai nebūtinai yra švietimo katastrofa naujos kartos genialiems socialinių, humanitarinių ir neakademinių mokslų atlikėjams. Jie gali plėtoti savo potencialą įprastoje kolegijoje ar net be koledžo. STEM laukai skiriasi dėl dviejų priežasčių.

 

 Pirma, neapdoroti pažinimo poreikiai STEM yra didesni, nei kitose disciplinose. Žmonės, kurie yra tik keliuose aukščiausiuose bendrųjų pažintinių gebėjimų procentiliuose, nesusiduria su neįveikiamomis kliūtimis pakilti į ne STEM sričių viršūnę, jei pakankamai ryžtasi ir sunkiai dirba. Kolegijos kursuose viską įmanoma išmokti, jei pakankamai stengiasi. Tai netiesa STEM. Daugelio pažangiosios matematikos, reikalingos našumui STEM laukų viršuje, išmokti tiesiog neįmanoma tiems, kurie neturi matematikos gebėjimų giliai į aukščiausią procentilį. Ryžtingumas ir sunkus darbas negali kompensuoti.

 

 Antra, įprastas STEM meistriškumo įgavimas  reikalauja prieigos prie techniškai sudėtingų mokymų ir brangios įrangos. Patys nuostabiausi STEM studentai taip pat pelnosi iš puikiausių profesorių. Paprastas istorijos mokytojas gali išmokyti puikų istorijos studentą. Reikia puikaus matematiko, kad pastūmėtų puikų matematikos studentą į naujas aukštumas. Pažangiausi kursai, brangi įranga ir geriausi savo srityje STEM profesoriai yra ištekliai, kuriuos turi tik kelios dešimtys elitinių universitetų.

 

 Tai turėtų būti vienas iš svarbiausių šalies švietimo prioritetų, kad į tuos elitinius universitetus patektų geriausi STEM studentai. Dar prieš keletą metų pavyzdžiu buvo „Caltech“ - Kalifornijos technologijos institutas. „Caltech“ priimdavo iš viršaus į apačią, remdamasis išskirtinių talentų įrodymais, o tada savo studentams surengė sudėtingą mokymo programą, kurią galėtų išgyventi tik tie, kurie turi uolumo ir geba sunkiai dirbti – tai yra kiti dideli laimėjimų reikalavimai. Caltech absolventų ir dėstytojų pasiekimų sąrašas kalba pats už save – 46 Nobelio premijos laureatai, 66 apdovanoti nacionaliniais mokslo medaliais ir 75 išrinkti į Nacionalinę mokslų akademiją. Visa tai sukurta mokykloje, kurioje mokosi tik apie 1000 bakalauro studentų ir 1400 absolventų kiekvienu momentu.

 

 „Caltech“ pradėjo svyruoti. Ji sustabdė standartizuotų testų reikalavimus, stojant į bakalauro studijas ketveriems metams, pradedant nuo 2020 m., o jos svetainė gali pasigirti, kad „visiška peržiūra yra mūsų priėmimo proceso kertinis akmuo“, o šį mėnesį „Caltech“ paskelbė, kad „istoriniu etapu“ jos pirmakursių klasė bus baigta su dauguma moterų. Tačiau mes vis dar turime senojo Caltech pavyzdį,  kurį turėtų sekti kiekvienas elitinis STEM skyrius: paraiškose reikalauti įrodymų apie išskirtinius akademinius gebėjimus, priimti geriausius gebėjimus, nepaisant rasės, lyties ar socialinių įgūdžių, holistinė peržiūra turi būti pasmerkta, o tada stumti tuos studentus iki jų galimybių ribų.

 

 Tai sugadintų idealią DEI studentų grupę. Remiantis žinomu matematikos talentų pasiskirstymu aukščiausiu lygiu ir lyčių skirtumais pagal profesines nuostatas, šių elitinių STEM skyrių studentų daugiau, nei 90 %, bus azijiečiai arba baltaodžiai ir daugiau, nei 80 % , bus vyrai. Tačiau kai kurie dalykai yra svarbesni už tinkamą demografinį derinį. Vienas iš jų yra rasti ir plėtoti vieną iš rečiausių ir brangiausių žmogiškųjų išteklių.

 ---

 P. Murray yra Amerikos įmonių instituto mokslininkas ir knygos „Žmogaus pasiekimai: menų ir mokslų tobulumo siekimas, 800 m. pr. Kr. iki 1950 m.“ autorius.“ [1]

 

Lietuvoje šie vyrukai nepraeis konkurencijos su turtingomis panelėmis, naudojančiomis korepetitorius, ir visi vyrukai bus priversti begioti po krūmus, žaisdami karą, kai tos panelės sėdės STEM paskaitose ir gadins orą, vaizduodamos, kad mokosi, ir yra žmonijos ateitis. Lietuva yra pasmerkta, nes atidavė šalies valdymą kritiniu laikotarpiu grupei idiotų konservų. 

1. The Roots of STEM Excellence. Murray, Charles.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 31 Aug 2024: A.13.