Mitä aiemmat teknologiahuumat opettavat meille tekoälystä

Infrastruktuurin sykli toistaa itseään

Piilaaksossa väitetään usein, että uusin läpimurto on ennennäkemätön. Se ei pidä paikkaansa. Nykyinen tekoälybuumi heijastelee 1800-luvun rautateiden laajentumista ja 1990-luvun lopun dot-com-huumaa. Näemme massiivisen muutoksen siinä, miten pääoma liikkuu ja miten laskentateho keskittyy. Kyse on siitä, kuka omistaa tulevaisuuden infrastruktuurin. Yhdysvallat johtaa, koska sillä on syvimmät taskut ja aggressiivisimmat cloud-toimijat. Historia osoittaa, että ne, jotka hallitsevat raiteita tai valokuitukaapeleita, sanelivat lopulta ehdot kaikille muille. Tekoäly ei eroa tästä. Se seuraa tuttua polkua: infrastruktuurin rakentamista ja sitä seuraavaa nopeaa keskittymistä. Tämän kuvion ymmärtäminen auttaa näkemään hypen ohi ja tunnistamaan, missä todellinen valta tässä uudessa syklissä piilee. Tärkein opetus on yksinkertainen. Emme rakenna vain älykkäämpää ohjelmistoa. Rakennamme uutta hyödykettä, joka on yhtä perustavanlaatuinen kuin sähkö tai internet. Voittajia ovat ne, jotka hallitsevat fyysistä laitteistoa ja massiivisia tietokantoja, joita näiden järjestelmien pyörittäminen vaatii.

Teräskiskoista neuroverkkoihin

Ymmärtääksesi tekoälyä tänään, katso Amerikan rautatiebuumia. 1800-luvun puolivälissä valtavia määriä pääomaa kaadettiin ratojen rakentamiseen halki mantereen. Monet yritykset menivät konkurssiin, mutta radat jäivät. Nuo radat muodostivat perustan seuraavan vuosisadan talouskasvulle. Tekoäly on parhaillaan ratapölkkyjen asennusvaiheessa. Teräksen ja höyryn sijaan käytämme piitä ja sähköä. Microsoftin ja Googlen kaltaisten yritysten valtavat investoinnit rakentavat laskentaklustereita, jotka tukevat jokaista muuta toimialaa. Tämä on klassinen infrastruktuuripeli. Kun teknologia vaatii valtavasti pääomaa käynnistyäkseen, se suosii luonnostaan suuria, vakiintuneita toimijoita. Siksi muutama yritys Yhdysvalloissa hallitsee alaa. Heillä on rahaa ostaa sirut ja maata datakeskusten rakentamiseen. Heillä on myös olemassa olevat käyttäjäkunnat, joilla testata mallejaan mittakaavassa. Tämä luo palautekierteen, jossa suurimmat toimijat saavat enemmän dataa, mikä parantaa heidän mallejaan, mikä taas houkuttelee lisää käyttäjiä.

Ihmiset pitävät tekoälyä usein erillisenä tuotteena. On tarkempaa nähdä se alustana. Aivan kuten internet tarvitsi [external-link] internet-historiaa siirtyäkseen sotilasprojektista globaaliksi hyödykkeeksi, tekoäly siirtyy tutkimuslaboratorioista liiketoiminnan selkärangaksi. Siirtymä tapahtuu nopeammin kuin aiemmissa sykleissä, koska jakeluverkko on jo olemassa. Meidän ei tarvitse vetää uusia kaapeleita tavoittaaksemme käyttäjiä. Meidän tarvitsee vain päivittää palvelimet linjojen päässä. Tämä nopeus tekee nykyhetkestä erilaisen, vaikka taustalla vaikuttavat taloudelliset mallit ovat tuttuja. Vallan keskittyminen on tämän vaiheen ominaisuus, ei virhe. Historia viittaa siihen, että kun infrastruktuuri on valmis, painopiste siirtyy järjestelmien rakentamisesta arvon louhimiseen niistä. Lähestymme tuota käännekohtaa nyt.

Amerikkalaisen pääoman etu

Tekoälyn globaali vaikutus on sidottu suoraan siihen, kuka pystyy maksamaan laskun. Tällä hetkellä se on ensisijaisesti Yhdysvallat. Amerikkalaisten pääomamarkkinoiden syvyys mahdollistaa riskitason, johon muut alueet tuskin pystyvät vastaamaan. Tämä luo merkittävän kuilun alustavallassa. Kun kourallinen yrityksiä hallitsee cloud-palveluita, ne hallitsevat käytännössä pelisääntöjä kaikille muille. Tällä on syvällisiä vaikutuksia kansalliseen suvereniteettiin ja globaaliin kilpailuun. Maiden, joilla ei ole omaa laajamittaista laskentainfrastruktuuria, on vuokrattava se amerikkalaisilta toimijoilta. Tämä luo uudenlaista riippuvuutta. Kyse ei ole enää vain ohjelmistolisensseistä. Kyse on pääsystä modernin talouden pyörittämiseen tarvittavaan laskentatehoon. Tämä vallan keskittyminen on toistuva teema teknologian historiassa.

On kolme pääsyytä, miksi tämä valta pysyy keskittyneenä muutamiin käsiin:

• Johtavan mallin kouluttamisen hinta nousee nykyään miljardeihin dollareihin.
• Erikoistuneen laitteiston tuottaa hyvin pieni määrä valmistajia.
• Datakeskusten valtavat energiantarpeet suosivat alueita, joilla on vakaat ja halvat sähköverkot.

Tämä todellisuus on ristiriidassa sen ajatuksen kanssa, että tekoäly olisi suuri tasa-arvoistaja. Vaikka työkalut muuttuvat yksilöille saavutettavammiksi, taustalla oleva kontrolli pysyy keskittyneempänä kuin koskaan. Hallitukset alkavat huomata tämän epätasapainon. Ne tarkastelevat historiallisia ennakkotapauksia, kuten [external-link] Sherman Antitrust Actia, nähdäkseen, voivatko vanhat lait hallita uusia monopoleja. Teollinen nopeus kuitenkin ohittaa tällä hetkellä politiikan. Siihen mennessä kun sääntelystä on keskusteltu ja se on hyväksytty, teknologia on usein edennyt kaksi sukupolvea eteenpäin. Tämä luo pysyvän viiveen, jossa laki reagoi aina todellisuuteen, joka on jo muuttunut.

Kun ohjelmisto liikkuu lakia nopeammin

Tämän nopeuden todellinen vaikutus näkyy siinä, miten yritykset joutuvat sopeutumaan. Mieti pienen chicagolaisen markkinointitoimiston arkea. Viisi vuotta sitten he palkkasivat nuorempia kirjoittajia laatimaan tekstejä ja tutkijoita löytämään trendejä. Nykyään omistaja käyttää yhtä tekoälyalustan tilausta hoitamaan seitsemänkymmentä prosenttia tuosta työkuormasta. Aamu alkaa tekoälyn luomalla yhteenvedolla globaaleista markkinamuutoksista. Puoleenpäivään mennessä järjestelmä on luonnostellut kolmekymmentä erilaista mainosversiota näiden muutosten perusteella. Ihmishenkilöstö toimii nyt editoijina ja strategisteina luojien sijaan. Tämä muutos tapahtuu kaikilla sektoreilla, laista lääketieteeseen. Se lisää tehokkuutta, mutta luo myös massiivisen riippuvuuden alustantarjoajasta. Jos tarjoaja muuttaa hinnoitteluaan tai käyttöehtojaan, markkinointitoimistolla ei ole muuta vaihtoehtoa kuin suostua. He ovat integroineet työkalun niin syvälle työnkulkuunsa, etteivät he voi helposti palata manuaaliseen työhön.

Tämä skenaario osoittaa, miksi politiikka kamppailee pysyäkseen perässä. Sääntelijät ovat yhä huolissaan tietosuojasta ja tekijänoikeuksista, kun ala liikkuu jo kohti autonomisia agentteja, jotka voivat tehdä taloudellisia päätöksiä. Tekoälyn kehityksen teollista nopeutta ajaa kilpailu markkinaosuudesta. Yritykset ovat valmiita rikkomaan asioita nyt ja korjaamaan ne myöhemmin, koska infrastruktuurikilpailussa toisena oleminen on usein sama asia kuin viimeisenä oleminen. Näimme tämän selain-sodissa ja sosiaalisen median nousussa. Voittajia ovat ne, jotka liikkuvat tarpeeksi nopeasti tullakseen oletusstandardiksi. Kun olet standardi, sinua on hyvin vaikea syrjäyttää. Tämä luo tilanteen, jossa yleinen etu on usein toissijainen mittakaavan tavoittelun rinnalla. Ristiriita on siinä, että haluamme teknologian hyödyt, mutta olemme varuillamme vallasta, jonka se antaa muutamalle suuryritykselle.

Uusin tekoälyalan analyysi [internal-link] uusimmasta tekoälyalan analyysista viittaa siihen, että olemme siirtymässä syvän integraation vaiheeseen. Tässä vaiheessa teknologia lakkaa olemasta uutuus ja alkaa olla vaatimus. Yritykselle tekoälyn käyttämättä jättäminen on pian kuin internetin käyttämättä jättäminen vuonna 2010. Se saattaa olla mahdollista, mutta se on uskomattoman tehotonta. Tämä paine omaksua teknologia ajaa nopeaa kasvua, vaikka pitkän aikavälin seuraukset ovat epäselviä. Näemme toisinnon 2000-luvun alusta, jolloin yritykset ryntäsivät verkkoon ymmärtämättä täysin tietoturva- tai yksityisyysriskejä. Ero on tänään siinä, että mittakaava on paljon suurempi ja panokset korkeammat. Rakentamamme järjestelmät hallitsevat todennäköisesti tapaamme työskennellä ja kommunikoida seuraavat vuosikymmenet.

Kovia kysymyksiä laskenta-ajalle

Meidän on sovellettava sokraattista skeptisyyttä nykyiseen buumiin. Mitkä ovat tämän nopean laajentumisen piilokustannukset? Ilmeisin on ympäristövaikutus. [external-link] Kansainvälisen energiajärjestön raportti datakeskuksista korostaa, kuinka paljon virtaa nämä järjestelmät kuluttavat. Kun rakennamme lisää datakeskuksia, kuormitamme vanhenevia sähköverkkoja entisestään. Kuka maksaa tuon infrastruktuurin? Ovatko se miljardeja tienaavat yritykset vai veronmaksajat, jotka jakavat verkon? On myös kysymys datatyöstä. Nämä mallit on koulutettu ihmiskunnan kollektiivisella tuotoksella, usein ilman suostumusta tai korvausta. Onko reilua, että muutama yritys yksityistää julkisen datan arvon? Meidän on kysyttävä, kuka todella hyötyy tästä tehokkuudesta. Jos tehtävä, joka vei kymmenen tuntia, vie nyt kymmenen minuuttia, saako työntekijä enemmän vapaa-aikaa vai saako hän vain kymmenen kertaa enemmän työtä?

Yksityisyys on toinen alue, jossa kustannukset ovat usein piilossa. Tehdäksemme tekoälystä hyödyllisemmän, annamme sille enemmän pääsyä henkilökohtaiseen ja ammatilliseen elämäämme. Vaihdamme datamme mukavuuteen. Historia osoittaa, että kun yksityisyydestä on luovuttu, sitä on lähes mahdotonta saada takaisin. Näimme tämän mainosrahoitteisen internetin nousun myötä. Se, mikä alkoi tapana löytää tietoa, muuttui globaaliksi valvontajärjestelmäksi. Tekoälyllä on potentiaalia viedä tämä vielä pidemmälle. Jos tekoäly tietää, miten ajattelet ja miten työskentelet, se voi vaikuttaa päätöksiisi tavoilla, joita on vaikea havaita. Nämä eivät ole vain teknisiä ongelmia. Ne ovat sosiaalisia ja eettisiä dilemmoja, jotka vaativat muutakin kuin ohjelmistopäivityksen. Meidän on päätettävä, onko edistyksen nopeus yksilön autonomian menetyksen arvoista. Vastaukset näihin kysymyksiin määrittävät, millaisessa yhteiskunnassa elämme, kun tekoälybuumi asettuu kypsään vaiheeseensa.

Mallikerroksen mekaniikka

Teknisestä näkökulmasta katsoville painopiste siirtyy mallin koosta työnkulun integraatioon. Näemme siirtymän pois massiivisista, yleiskäyttöisistä malleista kohti pienempiä, erikoistuneita malleja, jotka voivat toimia paikallisella laitteistolla. Tämä on vastaus cloud-pohjaisten API-rajapintojen korkeisiin kustannuksiin ja viiveisiin. Power userit etsivät yhä enemmän tapoja kiertää suurten tarjoajien asettamia rajoituksia. Tämä sisältää API-nopeusrajoitusten hallinnan ja tapojen löytämisen datan tallentamiseen paikallisesti yksityisyyden ja nopeuden varmistamiseksi. Tekoälyn integroiminen olemassa oleviin työkaluihin on se, missä todellinen työ tapahtuu. Kyse ei ole botin kanssa chattaamisesta. Kyse on siitä, että käytössä on malli, joka osaa lukea paikalliset tiedostosi, ymmärtää erityisen koodaustyylisi ja ehdottaa muutoksia reaaliajassa. Tämä vaatii erilaista arkkitehtuuria kuin julkiset verkkotyökalut.

Seuraavien vuosien teknisiä haasteita ovat:

• Mallien optimointi toimimaan kuluttajatason GPU-korteilla menettämättä liikaa tarkkuutta.
• Paremmat tavat hallita pitkäkestoista muistia tekoälyagenteissa, jotta ne voivat muistaa kontekstin viikkojen tai kuukausien ajalta.
• Standardoitujen protokollien luominen eri tekoälyjärjestelmien väliselle kommunikaatiolle.

Näemme myös *local inferencen* nousun tapana säilyttää kontrolli arkaluonteisesta datasta. Ajamalla malleja paikallisella koneella käyttäjä voi varmistaa, ettei heidän oma tietonsa koskaan poistu heidän tiloistaan. Tämä on erityisen tärkeää aloilla kuten laki ja rahoitus, joissa tietoturva on ensisijaisen tärkeää. Paikallinen laitteisto on kuitenkin yhä jäljessä cloud-jättien omistamista massiivisista klustereista. Tämä luo kaksitasoisen järjestelmän. Tehokkaimmat mallit pysyvät pilvessä, kun taas tehokkaammat, vähemmän kykenevät versiot toimivat paikallisesti. Näiden kahden maailman tasapainottaminen on kehittäjien seuraava suuri haaste. Heidän on päätettävä, milloin käyttää pilven raakaa voimaa ja milloin priorisoida paikallisen laskennan yksityisyyttä ja nopeutta. Tämä tekninen jännite ajaa paljon innovaatioita tulevina vuosina.

Onko sinulla tekoälytarinaa, -työkalua, -trendiä tai kysymystä, jonka mielestäsi meidän pitäisi käsitellä? Lähetä meille artikkeli-ideasi — kuulisimme sen mielellämme.

Mittakaavan keskeneräinen tarina

Teknologian historia on keskittymisen historiaa. Rautateistä internetiin näemme räjähdyksen ja sitä seuraavan kontrollin kuvion. Tekoäly on parhaillaan tämän syklin keskellä. Yhdysvaltain näkökulma on hallitseva, koska tämän kasvuvaiheen vaatimat resurssit ovat keskittyneet sinne. Tarina ei kuitenkaan ole ohi. Teknologian kypsyessä näemme uusia haasteita tälle alustavallalle. Se, tuleeko se sääntelystä, uusista teknisistä läpimurroista vai muutoksesta siinä, miten arvostamme dataamme, jää nähtäväksi. Elävä kysymys on, voimmeko nauttia tämän uuden infrastruktuurin eduista luopumatta kilpailusta ja yksityisyydestä, jotka tekevät terveestä taloudesta mahdollisen. Rakennamme seuraavan vuosisadan perustaa. Meidän tulisi olla hyvin varovaisia sen suhteen, kuka pitää sen avaimia hallussaan.

Toimittajan huomautus: Loimme tämän sivuston monikieliseksi tekoälyuutisten ja -oppaiden keskukseksi ihmisille, jotka eivät ole tietokonenörttejä, mutta haluavat silti ymmärtää tekoälyä, käyttää sitä luottavaisemmin ja seurata jo saapuvaa tulevaisuutta.