A pénz nem old meg mindent
A kutatók 76 százaléka szerint “valószínűtlen” vagy “nagyon valószínűtlen”, hogy a jelenlegi MI-megközelítések felskálázása elvezethet az általános mesterséges intelligencia (AGI) eléréséhez, amely olyan általános célú MI lenne, amely eléri vagy meghaladja az emberi megismerést. Stuart Russell, a Berkeley Egyetem számítástudósa szerint: “A skálázásba történő hatalmas beruházás, amelyeket nem kísér hasonló erőfeszítés a működés megértésére, számomra mindig is félrevezetőnek tűnt.”
A fejlődés korlátai
Tavaly novemberben jelentések szerint az OpenAI kutatói felfedezték, hogy GPT-nyelvmodelljük következő verziója kevesebb fejlődést mutat, bizonyos esetekben egyáltalán nem jobb az elődjénél. 2023 decemberében Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója kijelentette, hogy a könnyű MI-eredmények kora “véget ért”, bár magabiztosan állította, hogy az iparág továbbra is képes lehet “folyamatosan növelni a léptéket”.
Olcsóbb, hatékonyabb megközelítéseket is vizsgálnak. Az OpenAI “gondolkodási időt” alkalmaz a legújabb modelljeinél, ahol az MI több időt tölt a legígéretesebb megoldás kiválasztásával. Ez olyan teljesítménynövekedést eredményezett, amelyet másként csak költséges felskálázással lehetett volna elérni. Arvind Narayanan, a Princeton Egyetem számítástechnikai kutatója szerint azonban ez a módszer “valószínűleg nem csodaszer”.
