În 2014, Google a anunțat , o startup de cercetare AI cu sediul în Londra, ca parte a eforturilor continue de a investi în piața Machine Learning, alimentată de disponibilitatea tot mai mare a calculelor puternice, așa cum este dictată de Legea lui Moore. Doar un an mai târziu, în 2015, un parteneriat comun între unii dintre cei mai importanți investitori din Silicon Valley, inclusiv Peter Thiel și Elon Musk, a produs OpenAI, un laborator de inteligență artificială care va fi în cele din urmă În cele din urmă, Amazon, după câțiva ani lungi de a evita așa-numita cursă AI între diferitele puteri tehnologice, a decis să cu compania de dezvoltare AI și laboratorul de cercetare Ethics AI Anthropic prin intermediul unui parteneriat de investiții și calcul de 4 miliarde de dolari. 500 de milioane de dolari pentru DeepMind Parteneriat cu Microsoft în 2019 form a strategic alliance 500 de milioane de dolari pentru DeepMind Parteneriat cu Microsoft în 2019 Formarea unei alianțe strategice În primii ani de coexistență a laboratoarelor pe piața tehnologică, eforturile lor concurențiale s-au limitat la publicarea scazută a lucrărilor de cercetare și la o încercare limitată de comercializare a produselor AI. Această perioadă de cercetare casuală, în care companiile AI erau încă considerate investiții pe termen lung care produc cercetări alături de universități și avansează încet în domeniul învățării automatice, a fost întreruptă rapid și decisiv de creșterea rapidă a popularității OpenAI datorită răspândirii virale a ChatGPT prin internet la sfârșitul anului 2019. Ceea ce a urmat a fost o perioadă complicată de transferuri de putere, schimbarea priorităților, consolidarea loialității și, mai presus de toate, o cursă pentru a continua construirea celui mai Stabilirea etapei Pentru a începe analiza mea, aș dori să recunosc că există mult mai mult decât trei companii AI: fie că este vorba de alte programe de dezvoltare a AI, cum ar fi xAI sau start-up-uri care aplică AI într-un anumit domeniu, există un număr infinit de jucători de succes, dar comparativ mici în industria AI. Pentru a înțelege de ce le discount, ia în considerare definiția „câștigării” cursei AI - crearea AGI înaintea altor companii, astfel încât să se poată reproduce într-un ritm suficient de mare decât eforturile concurenților de a-și avansa tehnologia. Am ales să includ cele trei companii AI cele mai mari și cele mai bine echipate - Google Deepmind, Anthropic și OpenAI - deoarece cred că au cea mai mare șansă de a răm De fapt, timp de un an sau doi, OpenAI a dominat industria AI, lansând noi iterații ale ChatGPT back-to-back, fiecare promitând capacități mai mari atât pentru laici, cât și pentru profesioniști, oferind OpenAI un avantaj imens, deoarece a acumulat o bază mare de consumatori, precum și mai multe investiții pentru ramura sa de profit. În timp ce, după cum sa menționat mai devreme, multe companii de inteligență artificială au acordat prioritate cercetării, cele două divizii de cercetare AI ale Google (Google Brain și Google DeepMind) au lucrat în mod distinct la multe proiecte care Prin urmare, nu este o exagerare să spunem că, deși ambele divizii ale Google au produs cercetări revoluționare (Google Brain a fost responsabil pentru dezvoltarea arhitecturii Transformer AI, coloana vertebrală a LLM-urilor, cum ar fi ChatGPT; Google DeepMind a câștigat în cele din urmă un premiu Nobel pentru cercetarea sa în utilizarea Reinforcement Learning pentru a dezvolta predicții de pliere a proteinelor folosind cadrul AlphaZero RL), topul Google nu a implementat acțiuni care să permită Google (și, în acest sens, publicului) să beneficieze de aceste descoperiri. Calea n-a Inacțiunea Google nu schimbă faptul că este una dintre cele mai puternice companii tehnologice din lume. Aparent alarmat de succesul rapid al OpenAI (și, probabil, de faptul că Microsoft se află în spatele startup-ului emergent AI), Google a făcut mai multe modificări pentru a raționaliza procesele de producție. o divizie unificată sub numele DeepMind în martie 2023, ceea ce a condus la Este, de asemenea, important să se știe că aceste acțiuni nu au fost în întregime datorită dorinței recent găsite de Google de a concura cu OpenAI pe piața chatbot, ci și ca urmare a unei creșteri globale a prevalenței ideii unui chatbot. În timp ce modelele anterioare (cum ar fi BERT sau Stable Diffusion) au fost destul de specializate (NLP și generarea de imagini în special), creșterea multimodalității, precum și introducerea paradigmei MoE (Mixture of Experts) a ajutat probabil să convingă Google să renunțe la ideea a cinci modele separate care ar putea face cinci lucruri în favoarea ideii unui model puternic care ar putea încă face aceste cinci lucruri. Google Brain și Google DeepMind au fuzionat sweeping reforms utilizare generală Google Brain și Google DeepMind au fuzionat Reforme ample Spre deosebire de Google, OpenAI și-a susținut întotdeauna în mod public viziunea de a construi primul model AGI din lume. După cum se spune, „cu o mare putere vine o mare responsabilitate”. Ideea a fost simplă: deoarece oamenii nu ar avea practic nicio șansă de a descifra funcționarea labirintului AI supraomenești, doar un alt, mai puțin puternic, AI ar putea observa omologul său mai avansat. Singura inițiativă a echipei Superalignment a fost de a dezvolta sisteme care să asigure alinierea securității AI, dar programul nu a durat. Anii precedenți au dus la un anumit grad de eroziune a încrederii împărtășite între cercetătorii OpenAI și bronzul superior al organizației foarte profitabile, ceea ce a condus la diferite grade de ruptură în cadrul companiei. În martie 2024, au existat dezacorduri cu privire la ritmul cu care OpenAI produce modele. Echipa de cercetare Superalignment dezmembrată Echipa de cercetare Superalignment dezmembrată Deși acumulul de dezacorduri care rezultă din discuțiile privind alinierea a avut loc în apropierea demisiei în masă de profil înalt a echipei Superalignment în 2024, multe dintre ideile de bază despre implementarea atentă și comercializarea modelelor avansate AI au început deja să populeze compania. În 2021, la un moment în care OpenAI a accelerat brusc comercializarea ChatGPT-3 printr-o serie de lansări rapide, mai mulți cercetători de top (inclusiv Daniel Amodei, fost vicepreședinte de cercetare la OpenAI) au plecat în protest, Conceput inițial ca un laborator de cercetare care subliniază importanța măsurilor de securitate AI, în special alinierea, în dezvoltarea AI de ultimă oră, Anthropic a trăit în mod remarcabil până la acest obiectiv, acum în general considerat un campion de lungă durată pentru etica AI în mijlocul unei mulțimi de lansări AI grele. Formarea laboratorului de inteligență artificială antropic Formarea laboratorului de inteligență artificială antropic Începe specializarea Începutul sfârşitului lunii mai a văzut o serie de acţiuni între ceea ce eu numesc cele trei mari (Anthropic, Google şi DeepMind) care sugerează În climatul dezvoltării AI. După cum sa menționat anterior, o tendință acceptată în mod obișnuit a fost de a crea un LLM de uz general care să poată îndeplini mai multe sarcini simultan. Pe măsură ce capacitățile unui astfel de LLM au crescut, raționamentul a mers, ar fi abordat teoretic singularitatea AGI pe care mulți visează să o realizeze. Contraargumentul meu: este numit singularitate pentru un motiv. O astfel de realizare ca crearea literală a inteligenței artificiale generale probabil nu va veni ca urmare a evoluției arhitecturilor actuale bazate pe transformator, care lipsesc multe dintre "blocurile de construcție" ale inteligenței umane (gândiți-vă: kinestezie, memorie latentă și aparentă). În schimb, cred că această singularitate poate apărea Creșterea specializării Pe măsură ce acest status quo de lungă durată al dezvoltării AI s-a desfășurat, totuși, a devenit evident că există o cursă completă de AI pentru a menține locul #1 în clasamentele LLM începe să devină nesustenabilă pentru oricine, cu excepția Google, membrul Big Three cu cel mai mare pool de talente, cea mai sofisticată rețea de centre de calcul și cea mai mare cantitate de date. gigantul tehnologic, care a crescut mult timp după zilele sale de Google Bard, se mândrește acum cu stadiul de ultimă oră în LLM-urile multimodale generale cu Gemini-2.5, o iterare destinată lansării la conferința Google I/O din 2025 împreună cu o serie de modele impresionante, inclusiv noul generator video de câteva fotografii SoTA (veo3) și De fapt, la scurt timp după ce a început testarea utilizatorului Gemini-2.5, OpenAI a anunțat un să achiziționeze startup-ul hardware AI io, lucrând alături de foștii designeri Apple pentru a revoluționa (aparent) aparatele tradiționale prin crearea și fabricarea de noi "hardware AI". Se dezbat dacă această mișcare înseamnă investiția strategică a OpenAI în ceea ce ei văd ca o piață potențială sau o schimbare totală a statutului de la concentrarea sa pe dezvoltarea LLM în lumina supremației recent găsite de Google în domeniu. Târgoviște Acord de 6,5 miliarde de dolari Târgoviște Acord de 6,5 miliarde de dolari Google are resursele pentru a urmări proiecte secundare, împreună cu menținerea liderului său brusc în cursa AI, iar OpenAI a deschis recent o cale pentru ea însăși să meargă jos dacă dorește. Spre deosebire de aceste două, Anthropic sa stabilit prin optimizarea lui Claude, LLM-ul său, pentru codificare, lansând recent noua SoTA cu Claude Opus 4, deși liderul său în testul de benchmarking este modest. În plus, Anthropic este în mod remarcabil cea mai mare organizație de cercetare a eticii AI din lume, menținând divizii care studiază securitatea AI, precum și impactul societal al noilor tehnologii. În conformitate cu această caracterizare, își descrie misiunea ca „Câștigând cursa AI fără a-și pierde [sufletele]”, Într-un sens, aceste specializări în obiectivele de dezvoltare AI ar însemna că, în viitorul apropiat, companiile de top AI vor înceta să mai fie concurenți direcți între ele pe măsură ce efectele naturale ale diferențierii produselor încep să apară. Se poate argumenta că dacă Anthropic se concentrează pe modelele de codare agentică și pe Google, chatbots, căutarea AGI ar putea fi accelerată teoretic ca utilizarea redundantă a resurselor este eliminată. 
 
 
 
 
 
 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 Acest articol vă este adus de AI, o organizație de etică AI fondată de studenți și condusă de studenți care caută să diversifice perspectivele în AI dincolo de ceea ce este discutat în mod obișnuit în mass-media moderne. ! https://www.our-ai.org/ai-nexus/read ...consecinţe Înapoi la întrebare: Răspunsul, în opinia mea, este pentru că acest moment are potențialul de a schimba peisajul dezvoltării AI prin decizia directă a ceea ce vor face în viitorul apropiat. Aceasta implică scenarii despre care pot doar să speculez, din cauza lipsei mele de conexiuni în Silicon Valley, dar au totul de-a face cu teoria jocurilor standard. Să presupunem, ipotetic, că Google și Anthropic amândoi ies din cursa AI prin abandonarea dezvoltării modelelor lor respective de AI, Gemini și Anthropic. Dacă se ridică pentru a-și lua locul, este puțin probabil ca ei să fie în măsură să triumfe OpenAI, care aproape sigur ar deveni un monopol masiv peste noapte, sugând talentul celorlalte două companii aproape instantaneu. Cu toate acestea, atunci când aplicați acest scenariu unei companii de inteligență artificială de dimensiuni mai mici (de exemplu, Mistral sau Meta), puteți concluziona că este mult mai puțin probabil ca această companie să devină o superputere AI, deoarece ar fi mai susceptibilă la perturbări ale pieței. De ce este apariția specializării în produsele AI un moment crucial pentru dezvoltarea AI? mai În cazul în care două scad, restul companiei va deveni dominant pe cont propriu. Așa cum am menționat mai devreme, căutarea AGI diferă de alte evoluții în dezvoltarea produselor, deoarece aceasta este prima instanță (pe care o știu) în care un produs prototip poate ajuta în mod direct la dezvoltarea unei versiuni ulterioare. Acest fapt va deveni, fără îndoială, mai prevalent în viitor, împreună cu creșterea AI agentică, dar putem primi un exemplu proeminent din modelul AlphaEvolve al Google, un model de raționament și codare care a reușit să crească capacitatea DeepMind de a produce și de a instrui AI prin un cadru de distribuție a sarcinii mai bun pentru centrele de calcul Google, crescând performanța globală cu aproximativ 1% (acest lucru poate să nu fie mult, dar contează atunci când luați în considerare faptul că fiecare dintre centrele de calcul Google gestionează date cu trilioane de byte). presupunând că această tendință continuă (adică companiile de top AI continuă să facă AI capabile să ajute la raționalizarea dezvoltării ulterioare), companiile AI cu cea mai avansată tehnologie vor ajunge la un model de creștere exponențială în care modelele AI de vârf ajută la construirea mai multor inovații, stimulând, la rândul lor, dezvoltarea mai rapidă și mai rapidă a AI pe măsură ce acest proces se repetă. Designul Designul Având în vedere toți acești factori, este puțin probabil ca oricare dintre Triumviratul dezvoltării AI să se oprească în curând - toți trei s-au scufundat adânc în straturi și straturi de capital de risc, publicitate de brand și, cel mai important, așteptările societății.

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

Read My Stories

Acest audio este produs în limba originală a poveștii!

Suntem într-o furtună în calea dezvoltării AI

About Author

COMENTARII

Etichete suspendate

ACEST ARTICOL A FOST PREZENTAT IN

Related Stories

Round the year with the stars by Garrett Putman Serviss - Table of Links

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

Round the year with the stars by Garrett Putman Serviss - Table of Links

The Data Behind Colorado's First-ever Rural Venture Capital Pitch Event

Design Shifts at HackerNoon: Streamlined Top Nav, Quick Search and Settings Dashboard 🚀

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Round 1 Results 🎉

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps