Można śmiało powiedzieć, że początkowa bańka spekulacyjna wokół sztucznej inteligencji pękła, a ludzie zaczynają pytać: Co sztuczna inteligencja zrobiła dla mnie ostatnio?
Zbyt często odpowiedź brzmi: niewiele. Badanie w Journal of Hospitality Marketing & Management wykazało, że produkty opisane jako wykorzystujące AI są stale mniej popularne. Efekt ten jest jeszcze bardziej widoczny w przypadku zakupów wysokiego ryzyka, takich jak droga elektronika lub urządzenia medyczne, co sugeruje, że konsumenci mają poważne wątpliwości co do niezawodności obecnej technologii AI.
Jak twierdzi główny autor i adiunkt kliniczny wydziału marketingu na Washington State University, Mesut Cicek, wzmianka o sztucznej inteligencji zwykle prowadzi do spadku zaufania emocjonalnego, co z kolei zmniejsza chęć dokonania zakupu.
Miejsca pracy również odkrywają, że ogromny potencjał technologii AI nie jest jeszcze wykorzystywany. Badanie przeprowadzone przez Upwork Research Institute wykazało, że 77% pracowników korzystających z AI twierdzi, że narzędzia te zmniejszyły ich produktywność i zwiększyły obciążenie pracą w co najmniej jeden sposób.
A to tylko jedna z firm, które faktycznie z niej korzystają: według amerykańskiego Biura Spisowego, w ciągu ostatnich dwóch tygodni sztuczną inteligencję wykorzystało zaledwie około 5% firm.
Wielkie plany Rune Christensena dotyczące Endgame (opisane w magazynie na początku tego roku), aby uczynić MakerDAO prawdziwie autonomicznym poprzez przekazanie dużej części koordynacji AI, również zostały odłożone na półkę. Tylko jeden z czterech nowych subDAO zaplanowanych do uruchomienia w tym roku będzie SparkDAO, ponieważ zarządzanie AI nie jest w stanie sprostać obciążeniu pracą.
Jak powiedział Christensen w wywiadzie dla DL News, sztuczna inteligencja zazwyczaj sprawdza się znakomicie, ale ma też wiele ukrytych błędów i drobnych problemów, przez które nie można na niej polegać.
To jest sedno problemu. AI może być poprawne w 97% przypadków, ale to nie jest wystarczająco niezawodne w przypadku większości krytycznych operacji. Nie wsiadłbyś do samolotu, który ląduje pomyślnie tylko w 97% przypadków, tak samo jak nie ryzykowałbyś z nim działalności o znaczeniu krytycznym dla misji.
Sztuczna inteligencja prawdopodobnie weszła w fazę rozczarowania w cyklu Gartner Hype Cycle*, w której zainteresowanie słabnie, gdyż eksperymenty i wdrożenia nie przynoszą oczekiwanych rezultatów.
(*Badania sugerują, że większość nowych technologii nie działa tak, jak sugeruje cykl szumu informacyjnego. Pomyśl o tym jako o ładnej metaforze lub czymś takim.)
Problemy z niezawodnością tłumaczy ludzkich i sztucznej inteligencji w kluczowych obszarach
Dobrym przykładem tego, jak drobne błędy osłabiają technologię, może być branża tłumaczeniowa, w której sądzono, że ludzcy tłumacze pójdą w odstawkę.
Mimo że tłumaczenie komputerowe jest dostępne od dekady, a sztuczna inteligencja znacznie je udoskonaliła, Biuro Spisowe Stanów Zjednoczonych stwierdziło, że liczba osób zatrudnionych jako tłumacze ustni i pisemni wzrosła o 11% między 2020 a 2023 rokiem. Biuro Statystyki Pracy Stanów Zjednoczonych prognozuje, że liczba ta wzrośnie o kolejne 4% w ciągu następnej dekady.
Daron Acemoglu, ekonomista z Massachusetts Institute of Technology, mówi w wywiadzie dla NPR, że tłumaczenie jest jednym z najlepszych przypadków testowych sprawdzających zdolność sztucznej inteligencji do zastępowania ludzi, ale technologia ta po prostu nie jest aż tak niezawodna.
A 100% niezawodność jest kluczowa przy tłumaczeniu tekstów prawniczych, medycznych i wielu innych dziedzin.
Nie sądzę, żebyś chciał w pełni polegać na komputerze, jeśli jesteś tłumaczem dla armii i rozmawiasz z wrogim żołnierzem lub czymś w tym stylu, mówi dyrektor generalny Duolingo Luis von Ahn. Komputery nadal popełniają błędy.
Obecne mocne strony sztucznej inteligencji: opłacalne rozwiązania dla prostych zadań
Chociaż 97% poprawnych odpowiedzi nie jest wystarczająco dobre dla zadań związanych z życiem lub śmiercią, to jest wystarczająco dobre dla całej gamy aplikacji. Firmy mediów społecznościowych nie mogłyby przetrwać bez moderacji treści AI lub rekomendacji reklam, a prawie wystarczająco jest wystarczająco dobre, biorąc pod uwagę, że zadanie byłoby w 100% niemożliwe w przeciwnym razie.
Nowe badania przeprowadzone przez Model Evaluation and Threat Research (METR) wykazały, że sztuczna inteligencja ma wiele ograniczeń, ale może zastąpić ludzi wykonujących rutynowe czynności przy szeregu mniej skomplikowanych zadaniach, których ukończenie zazwyczaj zajmuje im 30 minut lub mniej.
Jakość sztucznej inteligencji staje się zauważalnie gorsza wraz ze złożonością zadania: badania wskazują, że sztuczna inteligencja jest w stanie wykonać około 60% testowanych zadań, których wykonanie zajęło ludziom mniej niż 15 minut, ale tylko 10% zadań, które zajęły ludziom cztery godziny.
Ale gdy już się to uda, koszt wynosi zaledwie 1/30 tego, co zatrudnienie człowieka.
Więc częścią problemu jest to, że po prostu jeszcze nie odkryliśmy, jak najlepiej wykorzystać tę nową technologię. Przypomina to wczesne dni Internetu, kiedy było wiele stron hobbystycznych i e-maili, ale ogromne przychody z zakupów online były jeszcze odległe.
Założyciel Anthropic, Jack Clark, niedawno argumentował, że nawet jeśli jutro całkowicie zatrzymamy rozwój sztucznej inteligencji, to i tak będziemy musieli czekać lata, a nawet dekady, na dalsze udoskonalenia dzięki rozbudowanym możliwościom, zastosowaniom i integracji, wydajności i nauce.
Ben Goertzel, założyciel Singularity.net, poruszył w tym tygodniu podobny temat, argumentując, że działające w ukryciu przedsiębiorstwa opracowują wszelkiego rodzaju innowacyjne przypadki użycia.
Przychody nie będą generowane przez subskrypcje chatbotów, powiedział, ale bardziej „centralnie przez integrację zaplecza GenAI ze wszelkiego rodzaju innymi przydatnymi aplikacjami programowymi i sprzętowymi… [to] dzieje się teraz, wszędzie”.
Czy bańka spekulacyjna na temat sztucznej inteligencji pęka?
Od czasu premiery ChatGPT ludzie czekali na pęknięcie bańki spekulacyjnej na rynku sztucznej inteligencji, a liczba takich oczekiwań znacznie wzrosła w następstwie światowego spadku giełdy w tym tygodniu.
Akcje Magnificent Seven (Microsoft, Amazon, Meta, Apple, Alphabet, Nvidia i Tesla) o dużej zawartości AI straciły w poniedziałek 650 miliardów dolarów, a 1,3 biliona dolarów zostało wymazane w ciągu trzech sesji handlowych. To skłoniło The Guardian, CNN, The Atlantic, Financial Times i Bloomberg do opublikowania artykułów o możliwym końcu bańki.
Przeczytaj także
Cechy
Co się stało z EOS? Społeczność zmierza ku mało prawdopodobnemu powrotowi
Cechy
5 lat eksperymentu Top 10 Cryptos i wyciągnięte wnioski
Jednakże głównym katalizatorem spadku wydaje się być załamanie się transakcji carry trade na jenie, co spowodowało masową przymusową sprzedaż, a obawy przed recesją w USA były czynnikiem drugorzędnym.
Trzeba przyznać, że z bańki AI również wyszło trochę powietrza, głównie z powodu obaw, że przychody nie uzasadniają wydatków. Raport Goldman Sachs z końca czerwca zatytułowany Too Much Spend, Too Little Benefit wyznaczył ton, argumentując, że obecna technologia AI nie jest w stanie rozwiązać złożonych problemów, które mogłyby uzasadniać planowane 1 bilion dolarów wydatków kapitałowych w nadchodzących latach.
Jak powiedział Keith Weiss, analityk Morgan Stanley, podczas telekonferencji poświęconej wynikom finansowym firmy Microsoft: Obecnie w branży toczy się zażarta debata na temat wymagań (nakładów inwestycyjnych) dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji i tego, czy monetyzacja rzeczywiście będzie do nich pasować.
Tezę tę potwierdził raport w The Information, w którym sugerowano, że mimo iż OpenAI osiągnęło w tym roku przychód w wysokości 4,5 miliarda dolarów, firma i tak poniesie 5 miliardów dolarów strat.
Ale nawet jeśli OpenAI nie zdoła zebrać wystarczającej ilości pieniędzy, aby przetrwać, a krytyk AI Ed Zitron zasugeruje, że musi zebrać więcej pieniędzy, niż ktokolwiek kiedykolwiek zebrał, jego technologia nie zniknie, prawdopodobnie zostanie po prostu wchłonięta przez Microsoft. Character.ai podobno rozważa podobną umowę z Google.
Wszelkie niedobory przychodów dotykające startupy zajmujące się sztuczną inteligencją najprawdopodobniej odniosą korzyści z największych firm o najzasobniejszych portfelach.
Google, Microsoft i Meta inwestują duże pieniądze w sztuczną inteligencję
Tymczasem Google, Microsoft i Meta pozostają w AI. Meta wydaje w tym roku do 40 miliardów dolarów na capex, Microsoft wydaje 56 miliardów dolarów i spodziewa się zwiększyć tę kwotę w 2025 r., podczas gdy Google wydaje co najmniej 48 miliardów dolarów. Jeśli zobaczymy, że zaczną ograniczać te liczby, bańka może się skończyć.
Wielkie firmy widzą to jako grę długoterminową. Dyrektor finansowa Microsoftu Amy Hood spodziewa się, że inwestycje w centra danych w AI zwrócą się w ciągu najbliższych 15 lat i dłużej, a dyrektor finansowa Meta Susan Li przewiduje, że zwroty z generatywnej AI będą się pojawiać w dłuższym okresie czasu.
Raporty o zyskach sugerują, że dużym firmom w międzyczasie wiedzie się całkiem nieźle.
Alphabet odnotował 14% wzrost przychodów i 29% wzrost w swoim biznesie Google Cloud opartym na sztucznej inteligencji. Microsoft odnotował 15% wzrost przychodów, a 29% wzrost w swoim biznesie chmury Azure. (Aby być uczciwym wobec krytyków sztucznej inteligencji, przychody z chmury są zagrożone, jeśli bańka pęknie.) Meta odnotowała 22% wzrost przychodów, zauważając, że jej systemy rekomendacji AI stają się coraz lepsze w określaniu, które reklamy wyświetlać komu.
Dzięki temu możemy zwiększyć przychody i liczbę konwersji bez zwiększania liczby reklam, a w niektórych przypadkach nawet zmniejszania ich ilości – powiedział Li podczas telekonferencji na temat wyników finansowych Metas.
Choć bańka na giełdzie AI może pęknąć, ostateczni zwycięzcy już teraz przygotowują grunt pod swój sukces. Dyrektor generalny Google, Sundar Pichai, powiedział:
Ryzyko niedoinwestowania jest znacznie większe niż ryzyko przeinwestowania.
Wall Street: Korekta na giełdzie to okazja do kupna sztucznej inteligencji
Wiele firm z Wall Street postrzega obecną korektę jako okazję do kupna. W poniedziałek BlackRock Investment Institute opublikował notatkę badawczą, w której stwierdził, że nie przejmuje się wyprzedażą ani obawami o recesję:
Utrzymujemy przewagę w akcjach amerykańskich, napędzani ogromną siłą sztucznej inteligencji, i przewidujemy, że wyprzedaż będzie okazją do kupna.
Julian Emanuel z Evercore ISIs porównał obecną korektę do wycofań z hossy na rynku internetowym w latach 1994–1999. Uzasadnienie dla AI, w świecie, w którym globalna siła robocza szybko się starzeje, a wydajność będzie kluczowa dla zwiększenia produktywności, jest ważniejsze niż kiedykolwiek”, napisał Emanuel w poniedziałek.
„Uważamy, że obecna „AI Air Pocket” to okazja do zajęcia się długoterminowym tematem świeckim”.
Strateg Goldman Sachs US equity David Kostin powiedział, że chociaż widzieliśmy gwałtowne spadki wycen firm Big Tech (około 13% od 10 lipca), szacunki zysków rosną. Wyceny nadal odzwierciedlają optymizm AI pomimo obaw inwestorów co do prawdopodobnego terminu, powiedział klientom w tym tygodniu.
Przeczytaj także
Kolumny Rijad Arabii Saudyjskiej może być śpiącym gigantem kryptowalut: Przewodnik po mieście kryptowalut
Funkcje sprzed NFT: Rosnące zainteresowanie przedmiotami kolekcjonerskimi sprzed CryptoPunk
Inne wiadomości ze świata sztucznej inteligencji w tym tygodniu:
Otter.AI to kapuś
Dwóch badaczy z Yale wywołało burzę kontrowersji, gdy wyśmiewali i poniżali lidera lokalnej społeczności w Harlemie, który miał odmienne od nich poglądy na temat nadzorowanych ośrodków leczenia uzależnień od narkotyków.
Po tym, jak Shawn Hill z Harlemu opuścił rozmowę kwalifikacyjną na Zoomie w ramach swojego projektu badawczego, jeden z badaczy powiedział: Spróbujmy przeprowadzić więcej wywiadów z ludźmi, którzy są do bani, i zasugerował, że lepiej dla wyników ich badań będzie, jeśli znajdą „kogoś, komu będą mogli dać wystarczająco dużo miejsca, by mogli się powiesić.
Niestety dla badaczy, usługa transkrypcji Otter.ai nadal nagrywała i wysłała wszystkim uczestnikom transkrypt. Hill następnie nagłośnił uwagi, które wywołały znaczne kontrowersje co do tego, jak obiektywne były badania przeprowadzone przez tę parę. Para przeprosiła, a Yale School of Medicine analizuje incydent.
Rekruterzy AI LinkedIn, kandydaci AI, ludzie odpowiadający AI
Rekruterzy zaczęli używać AI na wszystkich etapach procesu rekrutacji, od wyszukiwania kandydatów po weryfikację CV. Z drugiej strony, Institute of Student Employers twierdzi, że ponad 90% absolwentów używa teraz AI w swoich aplikacjach o pracę.
Wyniki te opierają się na badaniach przeprowadzonych wcześniej w tym roku przez Canva i Sago, które wykazały, że 45% osób poszukujących pracy korzysta z tej technologii. Większość menedżerów ds. rekrutacji (90%) nie ma nic przeciwko temu, aby kandydaci korzystali ze sztucznej inteligencji w celu ułatwienia procesu, chociaż około połowa (45%) uważa, że należy jej używać w sposób minimalny.
W powiązanych wiadomościach, Nilan Saha, z którym AI Eye przeprowadził wywiad na temat jego usługi AI Answer Guy na LinkedIn (która zamieszcza łagodne, ale pozytywne komentarze, więc Ty nie musisz tego robić), został usunięty z platformy.
LinkedIn wysłał nakaz zaprzestania i zaniechania, zmuszając nas do zaprzestania. Wysłałem e-maile do wszystkich moich klientów, informując ich o ostatnich wydarzeniach. Oczywiście było wiele osób, które korzystały z tej funkcji i wszystkie odchodzą.
Nadal możesz korzystać z jego usługi Magic Reply na X, która najwyraźniej nie ma żadnych problemów z botami.
Stworzyłem potwora
Angażowanie nigdy nie było łatwiejsze. pic.twitter.com/gwuMvNKWJr
— Nilan Saha (@nilansaha) 27 lutego 2024 r
Listy przebojów generowane przez sztuczną inteligencję w Niemczech
Skomponowana przez AI piosenka Verknallt in einen Talahon osiągnęła 72. miejsce na niemieckich listach przebojów. Podobno stworzona przy użyciu generatora tekstu do muzyki Udio, to skoczna piosenka popowa w stylu połowy lat 70. z nutami Abby. Teksty satyryzują Talahons, subkulturę nastoletnich gangsterów, często pochodzenia arabskiego, którzy są najwyraźniej popularni na TikToku.
Piosenka radzi sobie jeszcze lepiej na Spotify, osiągając 27. miejsce.
Zakochaj się w#talahonpic.twitter.com/ysFZm1VyzV
— NWO (@nwo_______) 24 lipca 2024 r.
Obrazy generowane przez sztuczną inteligencję Facebooka są opłacane przez Facebooka
W Indiach, Wietnamie i na Filipinach rozkwitł dziwaczny przemysł chałupniczy, który zajmuje się tworzeniem dziwnych obrazów generowanych przez sztuczną inteligencję, takich jak Krewetkowy Jezus, rozdzierających serce zdjęć głodujących ludzi i absurdalnie idealnych domów marzeń.
404 Media podaje, że branżę tworzą stosunkowo biedni ludzie z krajów rozwijających się, którzy uczą się od siebie, jak korzystać z generatora obrazów Binga, by ten produkował dziesiątki obrazów AI dziennie na jak największej liczbie kont, zarabiając w ten sposób od 400 do 1000 dolarów miesięcznie w ramach programu Creators Bonus.
Pewien mężczyzna, który stworzył viralowe zdjęcie pociągu zrobionego z liści, zarobił 431 dolarów z zaangażowania w zdjęcia. Powiedział w filmie na YouTube: Ludzie nie zarabiają nawet tylu pieniędzy miesięcznie.
Niektóre z najbardziej wirusowych dziwacznych obrazów powstają przypadkowo. Monity są przekazywane w grupach Telegram, a następnie źle tłumaczone na angielski dla generatora obrazów, co skutkuje kilkoma super dziwnymi obrazkami.
Według raportu Facebook nie ma nic przeciwko płaceniu ludziom za generowanie AI Slop, o ile poprawia to ich wskaźniki zaangażowania. Większość obrazów nie zawiera też żadnych zastrzeżeń, że zostały wygenerowane przez sztuczną inteligencję.
Subskrybuj
Najbardziej angażujące lektury w blockchain. Dostarczane raz w tygodniu.
Adres e-mail
SUBSKRYBUJ