In 2014 het Google die , 'n Londen-gebaseerde AI-navorsingsstart-up as deel van die voortdurende pogings om te belê in die toenemende masjienleermark, aangedryf deur die toenemende beskikbaarheid van kragtige rekenaar soos deur Moore se wet gedikteer. Net 'n jaar later, in 2015, 'n gesamentlike vennootskap tussen sommige van die hoogste profiel beleggers in Silicon Valley, insluitend Peter Thiel en Elon Musk, het OpenAI, 'n gevlugte AI-laboratorium wat uiteindelik sal produseer. en die LLM-gebaseerde chatbots aan die algemene publiek in te stel. Ten slotte, Amazon, na 'n paar lang jare om die sogenaamde AI-wedloop tussen die verskillende tegnologie-kraghuise te vermy, het besluit om met die AI-ontwikkelingsmaatskappy en AI Ethics navorsingslaboratorium Anthropic deur middel van 'n $ 4 miljard belegging en rekenaarpartnerschap. $500 miljoen aankoop van DeepMind Partner met Microsoft in 2019 Skep 'n strategiese alliansie $500 miljoen aankoop van DeepMind Partner met Microsoft in 2019 Skep 'n strategiese alliansie Vir die eerste paar jaar van die ko-bestaan van die laboratoriums in die tegnologie mark, was hul pogings in kompetisie beperk tot 'n geringe publikasie van navorsingspapers en 'n beperkte poging om AI-produkte te kommersialiseer. Hierdie tydperk van toevallige navorsing, waar AI-maatskappye nog steeds beskou word as langtermyninvesterings wat navorsing saam met universiteiteite produseer en die veld van masjienlering stadig vorder, is vinnig en beslissend gebreek deur OpenAI se vinnige toename in gewildheid te danke aan die virale verspreiding van ChatGPT deur die internet aan die einde van 2019. Wat gevolg het, was 'n ingewikkelde tydperk van kragoverdrag, verskuiwing van prioriteite, versterking van lojaliteit, en Om die stadium te stel Om my analise te begin, wil ek erken dat daar baie meer as drie AI-maatskappye is: of dit ander AI-ontwikkelingsprogramme soos xAI of startups is wat AI op 'n spesifieke veld toepas, daar is 'n eindelose aantal suksesvolle maar vergelyklik klein spelers in die AI-bedryf. Om te verstaan waarom ek hulle afskakel, oorweeg die definisie van "win" die AI-race - die skep van AGI voor ander maatskappye sodat dit homself op 'n voldoende hoër tempo kan reproduseer as die pogings van mededingers om hul tegnologie te bevorder. Ek het gekies om die drie grootste en mees goed uitgeruste AI-maatskappye - Google Deepmind, Anthropic, en OpenAI - te insluit, want ek glo hulle het die hoogste kans om by of naby die top van die Trouens, vir 'n jaar of twee het OpenAI die AI-bedryf gedomineer en nuwe iterasies van ChatGPT terug-tot-terug vrygestel, elk wat groter vermoëns belowe vir beide lekenaars en professionele, wat OpenAI 'n groot voordeel gegee het, aangesien dit 'n groot basis van verbruikers en meer belegging vir sy winsgewende tak geaccumuleer het. Interessant genoeg, Google, 'n tegnologie maatskappy met 'n baie stabiele wolkcomputingstelsel en massiewe bedrag van finansiële en menslike kapitaalbronne, het nie 'n chatbot geïntroduceer om ChatGPT te uitdag tot 2023, byna 'n jaar na die platform se piek gewildheid. Hoewel, soos voorheen genoem, baie AI-maatskappye navorsing prioriteer, en Google se twee AI-navorsingsdivisies (Google Brain en Google DeepMind) het duidelik gewerk op baie projekte wat Dit is dus geen oortreding om te sê dat hoewel Google se afdelings beide baanbrekende navorsing geproduseer het (Google Brain was verantwoordelik vir die ontwikkeling van die Transformer AI-argitektuur, die rugsteen van LLMs soos ChatGPT; Google DeepMind het uiteindelik 'n Nobelprys gekry vir sy navorsing oor die gebruik van Versterkingsleer om proteïenplooivoorspellings te ontwikkel met die gebruik van die AlphaZero RL-raamwerk), het die topmassie by Google misluk om aksies te implementeer wat Google (en die publiek, vir die saak) sal toelaat om van hierdie ontdekkings te profiteer. Weg nie Google se inaktiwiteit verander nie die feit dat dit een van die kragtigste tegnologie maatskappye in die wêreld is nie. blykbaar gealarmeer deur OpenAI se vinnige sukses (en waarskynlik die feit dat Microsoft agter die opkomende AI-start-up is), het Google verskeie veranderinge gedoen om produksieprosesse te stroomlijn. in 'n verenigde afdeling onder die naam DeepMind in Maart 2023, wat lei tot Dit is ook belangrik om te weet dat hierdie optrede nie heeltemal te danke was aan Google se nuwe begeerte om met OpenAI in die chatbot-mark te mededing nie, maar ook as gevolg van 'n algehele toename in die voorkoms van die idee van 'n Terwyl vorige modelle (soos BERT of Stable Diffusion) eerder gespesialiseerde was (NLP en beeldgenerasie spesifiek), het die opkoms van multimodaliteit sowel as die invoering van die MoE (Mixture of Experts) paradigma waarskynlik gehelp om Google te oortuig om die idee van vyf afsonderlike modelle wat vyf dinge kan doen, te verwerp ten gunste van die idee van een kragtige model wat nog daardie vyf dinge kan doen. Die Google Brain en Google DeepMind-teams is saamgesmelt. sweeping reforms Algemene gebruik Die Google Brain en Google DeepMind-teams is saamgesmelt. Grote hervormings Anders as Google, het OpenAI altyd openlik sy visie gehandhaaf om die wêreld se eerste AGI-model te bou. Soos die spreekwoord sê, “met groot krag kom groot verantwoordelikheid”. Die idee was eenvoudig: aangesien mense feitlik geen kans sou hê om die labyrinthe werking van supermenslike AI te ontcijfer nie, sou slegs 'n ander, minder kragtige, AI sy meer gevorderde eweknie kan waarneem. Die Superalignment-span se enigste inisiatief was om stelsels te ontwikkel wat die afstemming van AI-veiligheid verseker het, maar die program het nie geduur nie. Die vorige jare het gelei tot 'n mate van erosie in die vertroue wat gedeel word tussen OpenAI-navorsers en die boonste kop van die baie winsgewende organisasie, wat tot verskillende grade van breakoff in die maatskappy gelei het. In Maart 2024 oor meningsverskille oor die tempo waarmee OpenAI modelle produseer het. Superalignment navorsingspan Verskeie Superalignment navorsingspan Verskeie Dit was nie die enigste voorbeeld van hoe konflik binne OpenAI baie van die laboratorium navorsers gelei het om voort te gaan nie. Alhoewel die akme van onenigheid wat gevolg is van besprekings oor afstemming in die buurt van die hoë-profiel massa resignasie van die Superalignment-span in 2024 plaasgevind het, het baie van die basiese idees oor die versigtige ontplooiing en kommersialisering van gevorderde AI-modelle reeds begin om die maatskappy te bevolk. In 2021, op 'n punt waar OpenAI skielik die kommersialisering van ChatGPT-3 deur 'n reeks vinnige vrylatings verhoog het, het verskeie topnavorsers (insluitend Daniel Amodei, voormalige VP van Navorsing by OpenAI) in protest gelê, Oorspronklik ontwerp as 'n navorsingslaboratorium wat die belangrikheid van AI-veiligheidsmaatreëls, veral afstemming, in state-of-the-art AI-ontwikkeling beklemtoon, het Anthropic opmerkelijk tot hierdie doel bereik, nou algemeen beskou as 'n langvarige kampioen vir AI-etiek in die middel van 'n flurry van haastige AI-releases. die vorming van die rogue AI laboratorium Anthropic die vorming van die rogue AI laboratorium Anthropic Begin van spesialisering Die begin van die einde van Mei het 'n flurry van aksie gesien onder wat ek die Big Three (Anthropic, Google, en DeepMind) noem wat op die in die klimaat van AI-ontwikkeling. Soos voorheen genoem, was 'n algemeen aanvaarde tendens om 'n algemene gebruik LLM te skep wat baie take op dieselfde tyd kon verrig. As die vermoëns van so 'n LLM toeneem het, het die redenasie gegaan, dit sou teoreties die AGI-singulariteit benader wat baie gedroom het om te bereik. My teenargument: dit word 'n singulariteit vir 'n rede genoem. So 'n prestasie as die letterlike skepping van Artificial General Intelligence sal waarskynlik nie as gevolg van die evolusie van huidige Transformer-gebaseerde argumente kom nie, wat baie van die "boublokke" van menslike intelligensie ontbreek (dink: kinestesie, latente en blykbare geheue). In plaas daarvan, ek glo dat hierdie singular Die opkoms van spesialisering Soos hierdie langdurige status quo van AI-ontwikkeling uitgespeel het, het dit egter duidelik geword dat daar 'n algehele AI-wedloop is om die # 1 plek in LLM-ranglys te handhaaf, begin onhoudbaar te word vir enigiemand behalwe Google, die Big Three-lid met die grootste talentpool, die mees gesofistikeerde rekenaarsentrumnetwerk en die meeste data. Die tegnologie reus, wat lank oor sy dae van Google Bard gegroei het, het nou die state-of-the-art in algemene multimodale LLMs met Gemini-2.5, 'n herhaling wat beplan is om by 2025 Google I/O-konferensie vry te stel, saam met 'n reeks indrukwekkende modelle, insluitend die nuwe SoTA 'n paar-shot video generator (veo Trouens, kort nadat die gebruikerstoets van Gemini-2.5 begin het, het OpenAI 'n om die AI-hardware-start-up io te verkry, saam met voormalige Apple-ontwerpers te werk om (vermoedelik) tradisionele toestelle te revolusioneer deur die skep en vervaardiging van nuwe "AI-hardware". Dit word gedebatteer of hierdie beweging OpenAI se strategiese belegging in wat hulle as 'n potensiële mark sien, of 'n totale statusverskuiwing van sy fokus op LLM-ontwikkeling in die lig van Google se nuut gevind oorheersing in die veld beteken. Toerisme $ 6,5 miljard ooreenkoms Toerisme $ 6,5 miljard ooreenkoms Google het die hulpbronne om newe-projekte te volg, asook om sy vinnige leiding in die AI-wedloop te handhaaf, en OpenAI het onlangs 'n pad oopgemaak vir homself om af te gaan as dit wil. In teenstelling met hierdie twee, het Anthropic homself gevestig met die optimalisering van Claude, sy LLM, vir kodering, onlangs die nuwe SoTA met Claude Opus 4 vrygestel, hoewel sy leiding in die benchmarking toets beskeie is. Daarbenewens is Anthropic die wêreld se grootste AI-etiek navorsingsorganisasie, wat afdelings wat AI-veiligheid en die maatskaplike impak van nuwe tegnologieëls bestudeer, handhaaf. In ooreenstemming met hierdie karakterisering, verteenwoordig dit sy missie as "Win In 'n sin, hierdie spesialisering in AI-ontwikkelingsdoelwitte sou beteken dat in die nabye toekoms, top AI maatskappye sal ophou om direkte mededingers van mekaar te wees as die natuurlike effekte van produk differensiëring kick in. Men kan argumenteer dat as Anthropic nie fokus op agent kodering modelle en Google, chatbots, die soektog vir AGI kan teoreties versnel word as redundante hulpbronne gebruik word uitgesluit. 
 
 
 
 
 
 Competition breeds innovation. Even though additional resources are not being consumed by a single company in development, the lack of impetus to innovate would hinder advancements despite this fact. If Google already held an extremely stable monopoly, it would not have incentive to spend billions on additional R&D to upgrade a product already in high demand. 
 
 Companies do not share all discoveries. Assuming that all companies actually do invest into further development despite the emergence of specialization as mentioned above, AI companies have been historically reluctant to share the specifics of a model (even lobbying against proposed government legislation for 3rd party review of proprietary model information), which would practically negate any potential benefit from the “you do this, I do that” model of AI development. True open-source AI is still an ideal right now. 
 
 
 There is a heavy overlap across specialized models. For example, as video generation models get more and more convoluted, they require more complicated transformer models trained using extensive data, including the breakdown of textual prompts and inherent reasoning like that found in traditional LLMs (for example, a well-trained video-generator would inherently assume that a “wood board boat” would refer to a boat made out of wooden boards instead of a personified log boarding a ship). 
 
 This article is brought to you by Our AI, a student-founded and student-led AI Ethics organization seeking to diversify perspectives in AI beyond what is typically discussed in modern media. If you enjoyed this article, please check out our monthly publications and exclusive articles at  ! https://www.our-ai.org/ai-nexus/read Hierdie artikel is aan jou gebring deur Ons AI, 'n student-gebaseerde en student-geleide AI-etiese organisasie wat pogings in AI soek om perspektiewe te diversifiseer buite wat gewoonlik in moderne media bespreek word. ! https://www.our-ai.org/ai-nexus/read Die gevolge Terug na die vraag: Die antwoord, in my mening, is omdat hierdie oomblik die potensiaal het om die landskap van AI-ontwikkeling te verander deur direk te besluit wat hulle in die nabye toekoms sal doen. Dit behels scenario's wat ek net kan spekuleer oor, as gevolg van my gebrek aan verbindings in Silicon Valley, maar het alles te doen met standaard spelteorie. As hulle opstaan om hul plek te neem, is dit onwaarskynlik dat hulle in staat sal wees om OpenAI te trom, wat byna sekerlik 'n massiewe monopolie oor die nag sou word, wat die talent van die twee ander maatskappye byna onmiddellik opneem. Wanneer jy egter hierdie scenario toepas op 'n AI-maatskappy van kleiner skaal (sê, Mistral of Meta), kan jy tot die gevolgtrekking kom dat dit baie minder waarskynlik is dat hierdie maatskappy 'n AI-supermag sal word, aangesien dit meer vatbaar sal wees vir markversteurings. Hoekom is die opkoms van spesialisering in AI-produkte 'n sleutelmoment vir AI-ontwikkeling? Mei As twee val, sal die een oorblywende maatskappy op sy eie domineer. Soos voorheen genoem, verskil die soektog na AGI van ander evolusies in produkontwikkeling, aangesien dit die eerste instansie is (wat ek ken) waarin 'n prototipeproduk direk kan help in die ontwikkeling van 'n latere weergawe. Hierdie feit sal ongetwyfeld in die toekoms meer voorkom saam met die opkoms van agentistiese AI, maar ons kan 'n opvallende voorbeeld kry van Google se AlphaEvolve-model, 'n rede-en-kode-model wat daarin geslaag het om DeepMind se kapasiteit vir die vervaardiging en opleiding van AI te verhoog deur 'n beter lasverdelingsraamwerk vir Google se rekenaarentrums, wat die algehele prestasie met ongeveer 1% verhoog (dit mag nie veel wees nie, maar dit is belangrik as jy oorweeg dat elkeen van Google se rekenaarentrums data deur triljoene bytes hanteer). Veronderstel dat hierdie tendens voortduur (dit wil sê top AI-maatskappye voortgaan om AI te help om verdere ontwikkeling te stroomlijn), sal AI-maatskappye met die mees gevorderde tegnologie uiteindelik met 'n eksponensieel groeipatroon waar top-of-the-line AI-modelle help om meer innovasie te bou, wat op sy beurt aanmoedig vir vinniger en vinniger AI-ontwikkeling as hierdie proses homself herhaal. Ontwerp Ontwerp Gegewe al hierdie faktore, is dit onwaarskynlik dat enige van die Triumvirate van AI-ontwikkeling op enige oomblik op sy paaie sal stop - al drie het diep in lae en lae van venturekapitaal, handelsmerk advertensies en, die belangrikste, maatskaplike verwagtinge gesink.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Ons is op 'n fork in die pad vir AI-ontwikkeling

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

"What If ... I didn't Do It?"

Uber Still Can't Turn a Profit

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Top Actionable Tips to Grow a Community: More Tips to Monetize

"What If ... I didn't Do It?"

Uber Still Can't Turn a Profit

The AI Writing Contest by Bright Data & HackerNoon: Results Announcement 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps