Ние сме на път за развитие на AI

През 2014 г. Google обяви, че Само година по-късно, през 2015 г., съвместно партньорство между някои от най-високопоставените инвеститори в Силициевата долина, включително Питър Тиел и Илон Мъск, създаде OpenAI, една от най-мощните лаборатории за изкуствен интелект. И накрая, Amazon, след няколко дълги години на избягване на така наречената AI надпревара между различните технологични мощности, реши да с компанията за развитие на ИИ и изследователската лаборатория за ИИ етика Anthropic чрез инвестиционно и изчислително партньорство в размер на 4 милиарда долара. $500 million dollar acquisition of DeepMind Партньорство с Microsoft през 2019 г. Създаване на стратегически съюз 500 млн. долара за DeepMind Партньорство с Microsoft през 2019 г. Създаване на стратегически съюз През първите няколко години на съвместното съществуване на лабораториите на технологичния пазар, усилията им в областта на конкуренцията бяха ограничени до рядко публикуване на научни статии и ограничен опит за комерсиализиране на продуктите на ИИ. Този период на случайни изследвания, в който компаниите с ИИ все още се смятаха за дългосрочни инвестиции, произвеждащи изследвания заедно с университетите и бавно напредващи в областта на машинното обучение, беше бързо и решително нарушен от бързото нарастване на популярността на OpenAI благодарение на вирусното разпространение на ChatGPT през интернет в края на 2019 г. Това, което последва, беше сложен период на прехвърляне на мощност, промяна на приоритетите, укрепване на лоялността и, преди всичко, надпревара за продължаване на изграждането Определяне на сцената За да започна с анализа си, бих искал да призная, че има далеч повече от три AI компании: независимо дали става дума за други програми за развитие на AI като xAI или стартиращи компании, които прилагат AI в определена област, има безкраен брой успешни, но сравнително малки играчи в индустрията на AI. За да разбера защо ги отстъпвам, помислете за дефиницията за „победа“ в AI състезанието – създаване на AGI пред други компании, така че да може да се възпроизведе с достатъчно по-висока скорост, отколкото усилията на конкурентите си да напреднат технологията си. Избрах да включа трите най-големи и най-добре оборудвани AI компании – Google Deepmind, Anthropic и OpenAI – защото вярвам, че те имат най-висока вероятност да останат на върха Всъщност, в продължение на година или две, OpenAI доминира в индустрията на изкуствения интелект, освобождавайки нови итерации на ChatGPT, всяка от които обещава по-големи възможности както за миряните, така и за професионалистите, като дава на OpenAI огромно предимство, тъй като натрупва голяма база от потребители, както и повече инвестиции за своята печалба. Интересното е, че Google, технологична компания с много стабилна облачна изчислителна система и огромни количества финансови и човешки ресурси, не въвежда чатбот, за да оспори ChatGPT до 2023 г., почти година след пиковата популярност на платформата. Докато, както бе споменато по-рано, много компании за изкуствен интелект отдават приоритет на научните изследвания, двете изследователски подразделения на Google за изкуствен интелект (Google Brain и Google DeepMind) работят по много проекти, които Затова не е преувеличение да се каже, че макар и двете подразделения на Google да произвеждат новаторски изследвания (Google Brain е отговорен за разработването на архитектурата на Transformer AI, гръбнака на LLMs като ChatGPT; Google DeepMind в крайна сметка спечели Нобелова награда за своето изследване в използването на Reinforcement Learning за разработване на прогнози за сгъване на протеини с помощта на AlphaZero RL рамката), топ-майсторът в Google не успя да изпълни действия, които биха позволилили на Google (и обществеността, за това) да се възползват от тези открития. път не е Очевидно обезпокоен от бързия успех на OpenAI (и вероятно от факта, че Microsoft стои зад нововъзникващото стартиране на AI), Google направи няколко промени, за да рационализира производствените процеси. в единна дивизия под името DeepMind през март 2023 г., водеща до Също така е важно да се знае, че тези действия не бяха изцяло поради новооткритото желание на Google да се конкурира с OpenAI на пазара на чатботите, но също така и в резултат на цялостното увеличение на разпространението на идеята за чат-бот. Докато предишните модели (като BERT или Stable Diffusion) бяха по-скоро специализирани (по-специално NLP и генериране на изображения), възходът на мултимодалността, както и въвеждането на парадигмата MoE (Смесване на експерти) вероятно помогнаха да се убеди Google да се откаже от идеята за пет отделни модела, които могат да направят пет неща в полза на идеята за един мощен модел, който все още може да направи тези пет неща. Google Brain и Google DeepMind се обединяват Пълни реформи Общо ползване Google Brain и Google DeepMind се обединяват Пълни реформи За разлика от Google, OpenAI винаги е поддържал публично визията си за изграждане на първия AGI модел в света.Както се казва, „с голяма сила идва голяма отговорност“. Идеята беше проста: тъй като хората нямаше да имат почти никакъв шанс да дешифрират лабиринтните дейности на свръхчовешкия ИИ, само друг, по-малко мощен, ИИ би могъл да наблюдава по-напредналите си колеги. Единствената инициатива на екипа на Superalignment беше да разработи системи, които да гарантират привеждането в съответствие на сигурността на ИИ, но програмата не продължи. Предишните години доведоха до известна степен на ерозия в доверието, споделено между изследователите на OpenAI и горната част на много печелившата организация, което доведе до различни степени на пробив в рамките на компанията. През март 2024 г. се появяват разногласия относно темпото, с което OpenAI произвежда модели. Изследователски екип Superalignment Разпръснати Изследователски екип Superalignment Разпръснати Това не е единственият пример за това как конфликтът в рамките на OpenAI накара много от изследователите на лабораторията да продължат напред.Въпреки че бумът на разногласия, произтичащи от дискусиите за привеждане в съответствие, се случи близо до мащабната масова оставка на екипа на Superalignment през 2024 г., много от основните идеи за внимателното разгръщане и комерсиализация на усъвършенстваните модели на AI вече започнаха да населяват компанията.През 2021 г., в момент, когато OpenAI внезапно ускори комерсиализацията на ChatGPT-3 чрез поредица от бързи издания, няколко водещи изследователи (включително Даниел Амодей, бивш вицепрезидент за изследвания в OpenAI) останаха в проте Първоначално замислена като изследователска лаборатория, подчертаваща важността на мерките за сигурност на ИИ, по-специално изравняването, в най-съвременното развитие на ИИ, Anthropic е живяла до тази цел, сега обикновено се разглежда като дългогодишен шампион за ИИ етика в средата на купчина бързи издания на ИИ. Формиране на лошата AI лаборатория Anthropic Формиране на лошата AI лаборатория Anthropic Началото на специализацията Началото на края на май е видяло вълна от действия сред това, което аз наричам Големите три (Anthropic, Google и DeepMind), подсказващи за в климата на развитието на AI. Както бе споменато по-рано, общоприетата тенденция беше да се създаде LLM с общо приложение, който може да изпълнява много задачи наведнъж. Тъй като възможностите на такъв LLM се увеличиха, разсъждението отиде, теоретично ще се доближи до AGI сингулярността, която мнозина мечтаят да постигнат. Моят контрааргумент: той се нарича сингулярност по някаква причина. Такова постижение като буквалното създаване на изкуствен общ интелект вероятно няма да дойде в резултат на еволюцията на настоящите архитектури, базирани на трансформатори, които липсват много от "строителните блокове" на човешкия интелект (мисли: кинестезия, латентна и очевидна памет). Вместо това вярвам Повишаване на специализацията Тъй като този дългогодишен статус-кво на развитието на AI се разгръща, обаче, стана очевидно, че има цялостна AI надпревара за поддържане на #1 място в класирането на LLM започва да става неустойчива за никого, освен Google, Big Three член с най-големия талант басейн, най-сложната мрежа на изчислителни центрове и най-много данни. технологичният гигант, отдавна израснал след дните на Google Bard, сега се гордее с най-съвременните в общите мултимодални LLM с Gemini-2.5, итерация, предназначена за пускане на конференцията 2025 Google I/O, заедно с поредица от впечатляващи модели, включително новия SoTA няколко кадъра видео генератор (veo3) и в реално време модел- Всъщност, малко след началото на тестването на потребителите на Gemini-2.5, OpenAI обяви, че да придобие AI хардуерно стартиране io, работещи заедно с бивши дизайнери на Apple, за да революционизират (предполагаемо) традиционните уреди чрез създаването и производството на нов "AI хардуер". Обсъжда се дали този ход означава стратегическа инвестиция на OpenAI в това, което те виждат като потенциален пазар, или пълна промяна в статута от фокуса си върху развитието на LLM в светлината на новооткритото господство на Google в областта. Татуировка 6,5 милиарда долара сделка Татуировка 6,5 милиарда долара сделка Google има ресурсите, за да преследва странични проекти, заедно с поддържането на бързото си ръководство в надпреварата за AI, и OpenAI наскоро отвори пътя за себе си, за да отиде надолу, ако иска. За разлика от тези две, Anthropic се утвърди с оптимизиране на Клод, своя LLM, за кодиране, наскоро пусна новия SoTA с Claude Opus 4, въпреки че ръководството му в теста за сравняване е скромно. Освен това, Anthropic е най-голямата в света организация за изследване на етиката на AI, поддържайки подразделения, изучаващи сигурността на AI, както и социалното въздействие на новите технологии. В съответствие с тази характеристика, тя изобразява мисията си като "Победи AI надпреварата без да губи [самите] души", В известен смисъл тези специализации в целите за развитие на ИИ биха означавали, че в близко бъдеще водещите компании по ИИ ще престанат да бъдат директни конкуренти помежду си, тъй като естествените ефекти на диференциацията на продуктите се задействат. Може да се твърди, че ако Anthropic се съсредоточи върху моделите за кодиране на агенти и Google, чатботите, търсенето на AGI теоретично може да бъде ускорено, тъй като се елиминира излишното използване на ресурсите. 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 Тази статия е донесена до вас от Нашата AI, студент-основана и студент-председател AI етика организация, която се стреми да разнообрази перспективите в AI отвъд това, което обикновено се обсъжда в съвременните медии. ! https://www.our-ai.org/ai-nexus/read ... Последици Обратно към въпроса: Отговорът, по мое мнение, е, защото този момент има потенциала да промени ландшафта на развитието на ИИ, като директно реши какво ще правят в близко бъдеще. Това включва сценарии, за които мога само да спекулирам, поради липсата на връзки в Силициевата долина, но имат всичко общо със стандартната теория на игрите. Да предположим, хипотетично, че Google и Anthropic и двамата излизат от надпреварата за ИИ, като изоставят развитието на съответните си модели на ИИ, Gemini и Anthropic. Ако се издигнат, за да заемат мястото си, е малко вероятно те да могат да пробият OpenAI, което почти със сигурност ще се превърне в масивен монопол за една нощ, изсмуквайки таланта на другите две компании почти мигновено. Въпреки това, когато приложите този сценарий към компания с AI по-малък мащаб (например, Mistral или Meta), може да заключите, че е много по-малко вероятно тази компания да се превърне в свръхсила на AI, тъй като тя ще бъде по-податлива на пазарни смущения. Защо появата на специализация в продуктите на ИИ е ключов момент за развитието на ИИ? май Ако двамата паднат, оставащата компания ще стане доминираща сама по себе си. Както бе споменато по-рано, търсенето на AGI се различава от другите еволюции в разработването на продукти, тъй като това е първият случай (който познавам), в който прототипният продукт може директно да подпомогне разработването на последната версия.Този факт, без съмнение, ще стане по-разпространен в бъдеще заедно с появата на агентичния AI, но можем да получим забележителен пример от модела AlphaEvolve на Google, модел за разсъждение и кодиране, който успя да увеличи капацитета на DeepMind за производство и обучение на AI от по-добра рамка за разпределение на натоварването за изчислителните центрове на Google, увеличаване на общата производителност с около 1% (това може да не е много, но това има значение, когато се има предвид, че всеки от изчислителните центрове на Google обработва данни с трилиони байтове). като се приеме, че тази тенденция продължава (т.е. топ компаниите с ИИ продължават да правят ИИ, способни да помогнат за рационализиране на по-нататъшното развитие), компаниите с най-напредналите технологии ще завършат с експоненциален модел на растеж, в който най-добрите модели на ИИ помагат за изграждане на повече иновации, като от своя страна насърчават по-бързо и по-бързо развитие на ИИ, тъй като този процес се повтаря Дизайн Дизайн Като се имат предвид всички тези фактори, е малко вероятно някой от триумвирата на развитието на AI да спре по пътя си скоро – и трите са потънали дълбоко в слоеве и слоеве на рисков капитал, маркова реклама и, най-важното, обществени очаквания.