Inteligența artificială a avut un an de excepție în 2024. Tehnologia de frontieră a câștigat premii, a adunat investitori, a fermecat Wall Street-ul și a arătat că poate raționa matematic — chiar explicând ecuații diferențiale.
De asemenea, a atras atenția reglementatorilor globali, îngrijorați de riscurile legate de confidențialitate și siguranță. Alții s-au îngrijorat că AI ar putea evolua în curând în inteligență artificială generală (AGI) și apoi în superinteligență artificială — depășind abilitățile cognitive umane. Au fost propuse și discutate scenarii catastrofale: bioterrorism, sisteme de arme autonome și chiar evenimente de „nivel de extincție”.
Iată 10 dintre momentele de vârf ale AI din 2024.
#1 GenAI domină
Inteligența artificială generativă (GenAI), o subcategorie a AI, este capabilă să creeze ceva din nimic (bine, în afară de volumul său de date de antrenament). De exemplu, dacă îi dai o linie de text, poate genera o poveste fantomă de 500 de cuvinte.
GenAI a fost în centrul atenției în 2024. Și nu a fost doar ChatGPT, chatbot-ul activat de AI dezvoltat de OpenAI. Gemini de la Google, Copilot de la Microsoft, Claude de la Anthropic și seria Llama 3 de la Meta au contribuit de asemenea la extinderea limitei, dezvoltând software care putea citi și genera nu doar text, ci și audio, video și imagini.
Laboratoarele AI au cheltuit liber pentru a alimenta aceste progrese. Cheltuielile pentru AI au crescut la 13,8 miliarde de dolari în 2024, de peste șase ori suma cheltuită în 2023, conform Menlo Ventures, într-un „semnal clar că întreprinderile trec de la experimentare la execuție, încorporând AI în miezul strategiilor lor de afaceri.”
#2 AI câștigă premii Nobel pentru fizică, chimie
O dovadă suplimentară că AI este aici pentru a rămâne a fost oferită în octombrie când Academia Regală Suedeză de Științe a anunțat Premiile Nobel din 2024. Geoffrey Hinton și John Hopfield au primit premiul pentru fizică „pentru descoperirile fundamentale și invențiile care permit învățarea automată cu rețele neuronale artificiale.” Rețelele neuronale sunt o tehnologie centrală în AI-ul de astăzi.
Hinton, un om de știință britanic-canadian și psiholog cognitiv — adică, nu un fizician — a fost adesea numit „Tatăl AI.” Lucrările sale inovatoare asupra rețelelor neuronale datează din anii 1980 când a folosit instrumente din fizica statistică precum o mașină Boltzmann pentru a avansa învățarea automată.
În altă parte, Demis Hassabis — co-fondator și CEO al Google DeepMind — și John Jumper au fost onorați cu Premiul Nobel pentru chimie pentru dezvoltarea unui model de inteligență artificială care poate prezice structurile complexe ale proteinelor.
Canada câștigă Premiul Nobel pentru lucrările sale în domeniul AI. Sursa: Justin Trudeau
#3 Nvidia depășește Apple ca cea mai valoroasă companie din lume
Este nevoie de un tip special de cip de computer pentru a antrena și rula modelele mari de limbaj (LLM) care au fost atât de dominante în 2024, iar producătorul de cipuri Nvidia a produs mai multe dintre aceste unități speciale de procesare grafică, sau GPU, decât orice altă companie din lume.
Nu este surprinzător, așadar, că Nvidia a devenit de asemenea cea mai valoroasă companie din lume în 2024 — atingând 3,53 trilioane de dolari în capitalizare de piață la sfârșitul lunii octombrie, eclipsând 3,52 trilioane de dolari ale Apple.
„Din ce în ce mai multe companii îmbrățișează acum inteligența artificială în sarcinile lor zilnice și cererea pentru cipurile Nvidia rămâne puternică,” a comentat Russ Mould, director de investiții la AJ Bell.
Va păstra Nvidia dominația în fabricare în 2025 și dincolo de aceasta? GPU-urile Blackwell, foarte anticipate de Nvidia, a căror lansare era așteptată în trimestrul 4, au fost întârziate din cauza unor defecte de design, dar având în vedere avantajul enorm al Nvidia în GPU-uri — a controlat 98% din piață în 2023 — puțini se așteaptă să fie depășită în curând.
#4 Legislația AI în UE
Toată lumea își dorește o inteligență artificială care să fie sigură, securizată și benefică pentru societate în ansamblu, dar adoptarea de legi și implementarea de reguli pentru a asigura o AI responsabilă nu este o chestiune ușoară. Totuși, în 2024, autoritățile de reglementare globale au făcut câțiva pași inițiali.
Legea Uniunii Europene privind Inteligența Artificială a intrat în vigoare în august, introducând măsuri de protecție pentru sistemele AI de uz general și abordând unele preocupări legate de confidențialitate. Legea stabilește reguli stricte cu privire la utilizarea AI pentru recunoașterea facială, de exemplu, dar caută de asemenea să abordeze riscuri mai ample precum automatizarea locurilor de muncă, răspândirea dezinformării online și punerea în pericol a securității naționale. Legislația va fi implementată în etape, întinzându-se până în 2027.
Reglementarea AI nu va fi ușoară, totuși, așa cum a descoperit California în 2024 cu propunerea sa de legislație SB 1047 care a fost pusă deoparte (vetoată) de guvernatorul statului în septembrie. Descrisă ca „cea mai amplă încercare de până acum de a reglementa inteligența artificială,” SB 1047 a avut sprijin din partea unor susținători AI precum Geoffrey Hinton și Elon Musk, care au susținut că oferă garduri de protecție foarte necesare pentru această tehnologie în rapidă evoluție.
Dar a atras și critici din partea altor tehnologii, precum Andrew Ng, fondatorul DeepLearning.AI, pentru că impunea răspundere dezvoltatorilor AI și acest lucru ar putea, în mod argumentabil, să stifleze inovația.
#5 Emergența modelelor de limbaj mici (SLM)
Modelele AI masiv mari care sunt antrenate pe miliarde de puncte de date au devenit comune în 2024. ChatGPT a fost antrenat pe 570 de gigabytes de date text extrase de pe internet — aproximativ 300 de miliarde de cuvinte, de exemplu.
Dar pentru multe întreprinderi, viitorul AI se află în modele de limbaj mai mici, specifice industriei, unele dintre care au început să apară în 2024.
În aprilie, Microsoft a lansat modelele sale mici de limbaj Phi-3, în timp ce Apple a prezentat opt modele mici de limbaj pentru dispozitivele sale portabile. Microsoft și Khan Academy folosesc acum SLM-uri pentru a îmbunătăți tutoriatul de matematică pentru studenți, de exemplu.
„Există mult mai mult compute disponibil la margine pentru că modelele devin mai mici pentru sarcini specifice, [și] poți profita de asta mult mai mult,” a explicat Yorke Rhodes, directorul Microsoft pentru transformare digitală, blockchain și lanțul de aprovizionare în cloud, la o conferință din mai.
SLM-urile necesită mai puține date de antrenament și putere computațională pentru a fi dezvoltate și rulate, iar capabilitățile lor „încep cu adevărat să se apropie de unele dintre modelele mari de limbaj”, a adăugat el.
#6 AI agentic a trecut în prim-plan
Chatbot-urile precum ChatGPT sunt orientate spre a pune întrebări și a primi răspunsuri pe o gamă largă de subiecte — deși pot scrie și cod software, redacta e-mailuri, genera rapoarte și chiar scrie poezii.
Dar agenții AI merg un pas mai departe decât chatbot-urile și pot lua efectiv decizii pentru utilizatori, permițându-le să atingă obiective specifice. În industria sănătății, un agent AI ar putea fi folosit pentru a monitoriza datele pacienților, făcând recomandări atunci când este cazul pentru a modifica un tratament specific, de exemplu.
Luna este un agent AI construit pe Virtuals. Sursa: X
Privind înainte, firma de consultanță tehnologică Gartner a numit AI agentic drept una dintre „Cele mai importante tendințe tehnologice strategice pentru 2025.” De fapt, până în 2028, se estimează că aproximativ o treime dintre aplicațiile software pentru întreprinderi vor include AI agentic, crescând de la mai puțin de 1% în 2024.
Agenții AI ar putea fi folosiți chiar și pentru a scrie contracte inteligente bazate pe blockchain (tehnic pot face deja acest lucru, dar riscurile unei erori și pierderea fondurilor sunt prea mari în prezent). Proiectul blockchain Avalanche a început deja să construiască o nouă mașină virtuală la intersecția AI și blockchain-urilor pentru a face acest lucru într-o limbaj natural. „Îți scrii programele [contractului tău inteligent] în engleză, germană, franceză, tagalog, chineză [...] o limbaj natural pe care mama ta ți l-a învățat în limba maternă,” a spus fondatorul Ava Labs, Emin Gün Sirer.
Programarea contractelor inteligente așa cum este astăzi este foarte greu, așa că un agent AI ușor de utilizat ar putea aduce „miliarde de noi utilizatori [blockchain]”, a prezis Sirer.
#7 Modele de raționare pentru rezolvarea ‘problemelor dificile’
Chatbot-urile au alte limitări. Ele pot întâmpina dificultăți cu probleme simple de matematică și sarcini de codare software, de exemplu. Nu sunt foarte bune la răspunsuri la întrebări științifice.
OpenAI a căutat să remedieze situația în septembrie cu lansarea OpenAI o1, o nouă serie de modele de raționare „pentru rezolvarea problemelor dificile”, precum ecuațiile diferențiale. Răspunsul a fost în mare parte pozitiv.
"În sfârșit, un model AI capabil să gestioneze toate problemele complexe de știință, codare și matematică pe care i le ofer mereu," a scris pe Twitter jurnalistul de la New York Times, Kevin Roose.
La teste, o1 a performat la fel de bine ca primii 500 de studenți din SUA într-o calificare pentru Olimpiada de Matematică din SUA, de exemplu, și a depășit acuratețea umană la nivel de doctorat pe un benchmark de probleme de fizică, biologie și chimie, a raportat OpenAI.
#8 Focusându-se pe AGI
De ce contează progresele în rezolvarea problemelor structurate, așa cum este descris mai sus? Ele aduc AI mai aproape, treptat, de a oferi inteligență umană, adică inteligență artificială generală, sau AGI.
Modelele o3 de la OpenAI, lansate chiar înainte de Crăciun, au performat chiar mai bine decât o1, în special la teste de matematică și codare, în timp ce alte proiecte precum Gemini 2.0 de la Google au făcut progrese în 2024 în rezolvarea problemelor structurate — adică, descompunerea sarcinilor complexe în pași gestionabili.
Cu toate acestea, AGI rămâne în continuare un obiectiv îndepărtat în viziunea multor experți. Modelele avansate de astăzi încă nu au o înțelegere intuitivă a conceptelor fizice precum gravitația sau cauzalitatea, de exemplu. De asemenea, algoritmii AI actuali nu pot gândi întrebări pe cont propriu sau învăța dacă și când scenariile iau o turnură neașteptată.
În general, „AGI este o călătorie, nu o destinație — și abia suntem la început,” a declarat recent Brian Hopkins, vicepreședinte pentru tehnologia emergentă la firma de consultanță Forrester.
#9 Semne ale unei penurii iminente de date de antrenament
Fără îndoială, 2024 a fost un an interesant pentru dezvoltatorii și utilizatorii de AI deopotrivă, iar puțini se așteaptă ca inovația în AI să scadă în curând. Dar au existat și sugestii în 2024 că sub-epoca LLM a AI ar fi putut atinge deja apogeul.
Motivul este o penurie iminentă de date. Companii precum OpenAI și Google ar putea să rămână în curând fără date, esențiale pentru a „antrena” sisteme masive de inteligență artificială.
Până la urmă, doar atât de multe date pot fi extrase de pe internet. În plus, dezvoltatorii de LLM descoperă că nu pot aduna întotdeauna date disponibile public fără consecințe. The New York Times, de exemplu, a dat în judecată OpenAI pentru încălcarea drepturilor de autor în ceea ce privește conținutul său de știri. Este puțin probabil să fie singura organizație de știri majoră care caută recurs în instanță.
„Toată lumea din industrie observă randamente în scădere,” a spus Demis Hassabis de la Google.
O soluție ar putea fi antrenarea algoritmilor folosind date sintetice — date generate artificial care imită datele din lumea reală. De exemplu, LLM-ul Claude 3 de la dezvoltatorul AI Anthropic a fost antrenat, cel puțin parțial, pe date sintetice, adică „date pe care le generăm intern,” conform companiei.
Chiar dacă termenul „date sintetice” poate suna ca un oxymoron, oamenii de știință, inclusiv unii experți medicali, afirmă că generarea de date noi de la zero are promisiuni. Ar putea sprijini AI medical prin completarea seturilor de date incomplete, de exemplu, ceea ce ar putea ajuta la eliminarea prejudecăților împotriva anumitor grupuri etnice.
Anthropic încearcă să conducă drumul cu AI etică. Sursa: Anthropic
#10 Emergența unei AI mai etice
Interesant, Anthropic explică în unele detalii cum obține datele sale de antrenament în lucrarea referențiată mai sus. Deosebit de notabil, își desfășoară sistemul de crawling al site-urilor web „transparent”, ceea ce înseamnă că furnizorii de conținut de pe site-uri web — precum The New York Times, probabil — „pot identifica cu ușurință vizitele Anthropic și semnala preferințele lor către Anthropic.”
Firma a depus eforturi considerabile pentru a preveni utilizarea greșită a tehnologiei sale, creând chiar un ofițer responsabil de scalare, al cărui domeniu a fost extins în 2024 în încercarea de a crea o AI „sigură”. Eforturile companiei nu au trecut neobservate. Revista Time a numit-o una dintre cele 100 de companii cele mai influente din 2024, lăudând-o drept „Compania AI care pariază că siguranța poate fi o strategie câștigătoare.”
Având în vedere evoluția dezvoltării AI în 2024 și îngrijorările publicului cu privire la riscurile catastrofale potențiale din aceste noi sisteme de frontieră, pare complet probabil ca mai mulți dezvoltatori să îmbrățișeze în curând o AI mai transparentă și responsabilă.
Revista: Story Protocol ajută creatorii de IP să supraviețuiească asaltului AI… și să fie plătiți în crypto