Gigászi toborzás, nagy kérdések
A nagyszabású felvásárlást követően Alexandr Wang, a Scale AI vezérigazgatója csatlakozott a Metához, hogy vezesse a Superintelligence Labs fejlesztéseit. Meg nem erősített információk szerint a Meta körülbelül 300 millió dollárt (nagyjából 110 milliárd forintot) költött az új munkatársak négy év alatt kifizetett juttatásaira és részvényopcióira, bár ezt az összeget a cég vitatja. A legtöbb új alkalmazott az OpenAI-tól érkezett, de érkeztek szakemberek a DeepMindtól, az Anthropictól és más cégektől is.
Noha a Meta rengeteg pénzt áldozott a csapat felállítására, kiderült, hogy nem elég a vastag pénztárca: a MI-szakemberek – főleg a hírhedten nehéz feladatokkal dolgozó TBD Lab csapatban – csak akkor váltanak, ha a cég értékrendje is összhangban van a sajátjukkal. Legyen szó MI-biztonságról, társadalmi hatásokról vagy akár az etikus fejlesztés gyorsításáról, egyre több szakértő inkább ahhoz csatlakozik, ami számára tényleg fontos.
Lassítás és átszervezés – ez nem visszalépés?
Az elmúlt héten kiszivárgott egy belső emlékeztető, amely szerint a Meta átmenetileg leállította az új felvételeket a Superintelligence Labs csapatainál, kivéve a stratégiailag fontos pozíciókat – mindezt a 2026-os költségvetés tervezésére hivatkozva. Ezt a lépést a vezetőség természetes folyamatnak tartja, amely lehetőséget ad a cégnek, hogy végiggondolja, milyen irányba fejlessze tovább a szervezet létszámát és stratégiáját. Alexandr Wang minden héten átvizsgálja a kritikus fontosságú felvételi igényeket, elvileg azért, hogy a fejlődés ne rekedjen meg.
Ezen felül Andy Stone, a Meta szóvivője hangsúlyozta, hogy nincs szó visszalépésről vagy stratégiaváltásról, pusztán a struktúra és a létszám tervezése zajlik – egy ilyen nagyszabású toborzás után természetes, ha a Meta rendezni szeretné a sorokat.
Három fő irány, négy csapat
A Superintelligence Labs struktúrája is átalakul; a jövőben három fő területre koncentrálnak: kutatás, termék és infrastruktúra – négy kulcsfontosságú csapattal. A kizárólag MI-szuperintelligencia elérésére összpontosító, kifejezetten elit, de szűk TBD Lab elsődleges feladata az óriási modellek tanítása, beleértve az előtanítást, a következtetést és az új irányok önálló kutatását (például az omni-modellek fejlesztését).
A FAIR (Mesterséges Intelligencia Alapkutatási Egység, Fundamental AI Research) csapat már régóta a Meta része, de most innovációs motorrá válik: az itteni projektek ötleteit bevonják a TBD Lab nagy modelljeinek fejlesztésébe, különösen Joelle Pineau májusi távozása után. A Product & Applied Research csapat a korábbi Assistant, Voice, Media, Trust, Embodiment és Developer AI Tech területeket fogja össze és közelíti a termékfejlesztéshez. Végül az MSL Infra fejlett környezetet, GPU klasztereket, háttér-infrastruktúrát és fejlesztői eszközöket biztosít majd a kutatóknak és mérnököknek.
Kiemelendő, hogy ezzel egy időben végleg megszűnik a Meta AGI Foundations szervezete, az itt dolgozókat valamelyik új csapatba helyezik át.
Mi történt a távozókkal?
Az utóbbi időben óriási figyelmet kaptak a távozások és a csapattal kapcsolatos pletykák. Bár Ethan Knight, a TBD Lab egyetlen aktív munkatársa nemrégiben távozott, többen, akikről azt pletykálták, hogy elhagyták a csapatot (Avi Verma, Rishabh Agarwal), valójában el sem kezdték a munkát a laborban. Mások – például Rohan Varma, illetve Chaya Nayak, aki az OpenAI-nál folytatja – szintén nem a TBD Lab tagjai voltak, hanem a nagyobb Superintelligence szervezethez tartoztak.
Következtetés: Most kell igazán figyelni
A fentiek fényében még korai lenne leírni Zuckerberg MI-álmát. A Meta továbbra is hatalmas forrásokat mozgósít, legyen szó az iparág csúcsmodelljeinek fejlesztéséről vagy tudományos kutatások integrációjáról, és úgy tűnik, hogy az átmeneti szünetek, átszervezések nem visszalépést, hanem tudatosabb, célirányosabb fejlődést jelentenek. A MI-verseny egyre élesebb, a Meta pedig mindenáron részt követel magának az első helyért folytatott harcban.
