SG.hu
Mindenkinek reálisabban kell látnia, hogy mit tud és mit nem tud az MI
Nick Frosst, a Cohere társalapítója szerint mindenkinek reálisabban kell látnia, hogy mit tud és mit nem tud a mesterséges intelligencia. A mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalatok nyelik a befektetők pénzét, és életciklusuk korai szakaszában az egekbe szökik az áruk. E dinamika miatt sokan buboréknak nevezik az egész MI-ágazatot.
Nick Frosst, a vállalati ügyfelek számára egyedi MI-modelleket építő Cohere társalapítója szerint az MI-iparágban nincs buborék. Bár elismeri a hype létét, úgy véli, hogy a buboréknak nevezés diszkreditálja azokat a vállalatokat - például az ő Cohere-jét -, amelyek valóban hasznos funkciókat hoznak létre ügyfeleik számára. "Gyakran találkozom olyasmivel, ahol látom, hogy valaki a mi modellünket használja, és valami teljesen új dolgot tesz lehetővé, ami korábban nem volt lehetséges, vagy automatizál valamilyen folyamatot, ami addig nagyon megnehezítette és lelassította a munkát" - mondta Frosst. "És ez kézzelfogható érték. Nehéz úgy buborékot csinálni, ha van valami, ami ennyire hasznos."
De ez nem jelenti azt, hogy Frosst szerint minden remek, amit az iparág létrehoz. Nem hiszi, hogy a mesterséges intelligencia valaha is eljut az általános mesterséges intelligenciához, amelyet emberi szintű intelligenciaként definiálnak. Ez érezhetően más narratíva, mint amit Frosst néhány mesterséges intelligenciával foglalkozó társa, például Mark Zuckerberg és Jensen Huang hajtogat. Szerinte ha az iparág el is jut oda valaha, az nem a közeljövőben fog bekövetkezni. "Nem hiszem, hogy egyhamar létrehozhatók lennének mindenható digitális istenek" - mondta Frosst. "És azt hiszem, egyre több ember jut el erre a felismerésre. Ez a technológia hihetetlen, szuper hasznos, de nem képes mindenre. Át kell alakítani a technológiáról való gondolkodásmódunkat."
Frosst elmondta, hogy a Cohere-nél igyekeznek reálisan látni, hogy a mesterséges intelligencia technológia mit tud és mit nem, és hogy a neurális hálózatok mely típusai nyújthatják a legnagyobb értéket. A vállalat üzleti modelljének felépítéséhez alkalmazott megközelítés a Cohere társalapítójának és vezérigazgatójának, Aidan Gomeznek a Google Brainnél végzett kutatómunkáján alapul. Gomez kiterjedt MI-kutatásairól ismert, társszerzője volt annak a tanulmánynak, amely bevezette az MI transzformátor modellt, amely elindította az egész generatív MI-korszakot. De társszerzője volt egy 2017-es tanulmánynak is (One Model to Learn Them All), amely arra a következtetésre jutott, hogy egy mindent átfogó nagy nyelvi modell hasznosabb, mint egy adott feladatra vagy egy adott iparág adatain kiképzett kis modell, mondta Frosst. Ma a Cohere egy fő modellt használ alapként ahhoz, hogy egyedi modelleket építsen a vállalati ügyfelek számára.
"Emberként specializálódunk, különleges dolgokkal foglalkozunk. De az oktatásunk első része nem erről szól" - mondta Frosst. "Az iskolában hosszú időt töltünk azzal, hogy megtanuljunk írni és olvasni, és csak sokkal később kezdünk el egy bizonyos részterületére specializálódni. Valami hasonló történik a neurális hálóknál is." De annak ellenére, hogy úgy gondolja, hogy a nagyobb, alapvető modellek fognak győzni az ő piacán, az ilyen szolgáltatásokat építők között, nem gondolja, hogy a cégeknek a saját, egyetlen modelljüket kellene megkérniük mindenre, például ügyfélkiszolgálásra vagy termékekkel kapcsolatos feladatokra.
Frosst szerint azoknak a vállalatoknak, amelyek sikeresen akarják használni az MI technológiát, fókuszálniuk kell, és tisztában kell lenniük azzal, hogy a technológia mit tud és mit nem. "Elég józanok vagyunk azzal kapcsolatban, hogy ez a technológia mennyire hasznos, és milyen értéket tud nyújtani. Hogy egyértelmű legyek, őrületes mennyiségű haszonról beszélek" - mondta Frosst. "De nem hiszem, hogy ez a munkahelyek megsemmisülését fogja okozni. Képesnek kell lennünk egyfajta reális megközelítésre, amely talán megkímél bennünket a szélsőséges retorikától mindkét oldalon."
Nick Frosst, a vállalati ügyfelek számára egyedi MI-modelleket építő Cohere társalapítója szerint az MI-iparágban nincs buborék. Bár elismeri a hype létét, úgy véli, hogy a buboréknak nevezés diszkreditálja azokat a vállalatokat - például az ő Cohere-jét -, amelyek valóban hasznos funkciókat hoznak létre ügyfeleik számára. "Gyakran találkozom olyasmivel, ahol látom, hogy valaki a mi modellünket használja, és valami teljesen új dolgot tesz lehetővé, ami korábban nem volt lehetséges, vagy automatizál valamilyen folyamatot, ami addig nagyon megnehezítette és lelassította a munkát" - mondta Frosst. "És ez kézzelfogható érték. Nehéz úgy buborékot csinálni, ha van valami, ami ennyire hasznos."
De ez nem jelenti azt, hogy Frosst szerint minden remek, amit az iparág létrehoz. Nem hiszi, hogy a mesterséges intelligencia valaha is eljut az általános mesterséges intelligenciához, amelyet emberi szintű intelligenciaként definiálnak. Ez érezhetően más narratíva, mint amit Frosst néhány mesterséges intelligenciával foglalkozó társa, például Mark Zuckerberg és Jensen Huang hajtogat. Szerinte ha az iparág el is jut oda valaha, az nem a közeljövőben fog bekövetkezni. "Nem hiszem, hogy egyhamar létrehozhatók lennének mindenható digitális istenek" - mondta Frosst. "És azt hiszem, egyre több ember jut el erre a felismerésre. Ez a technológia hihetetlen, szuper hasznos, de nem képes mindenre. Át kell alakítani a technológiáról való gondolkodásmódunkat."
Frosst elmondta, hogy a Cohere-nél igyekeznek reálisan látni, hogy a mesterséges intelligencia technológia mit tud és mit nem, és hogy a neurális hálózatok mely típusai nyújthatják a legnagyobb értéket. A vállalat üzleti modelljének felépítéséhez alkalmazott megközelítés a Cohere társalapítójának és vezérigazgatójának, Aidan Gomeznek a Google Brainnél végzett kutatómunkáján alapul. Gomez kiterjedt MI-kutatásairól ismert, társszerzője volt annak a tanulmánynak, amely bevezette az MI transzformátor modellt, amely elindította az egész generatív MI-korszakot. De társszerzője volt egy 2017-es tanulmánynak is (One Model to Learn Them All), amely arra a következtetésre jutott, hogy egy mindent átfogó nagy nyelvi modell hasznosabb, mint egy adott feladatra vagy egy adott iparág adatain kiképzett kis modell, mondta Frosst. Ma a Cohere egy fő modellt használ alapként ahhoz, hogy egyedi modelleket építsen a vállalati ügyfelek számára.
"Emberként specializálódunk, különleges dolgokkal foglalkozunk. De az oktatásunk első része nem erről szól" - mondta Frosst. "Az iskolában hosszú időt töltünk azzal, hogy megtanuljunk írni és olvasni, és csak sokkal később kezdünk el egy bizonyos részterületére specializálódni. Valami hasonló történik a neurális hálóknál is." De annak ellenére, hogy úgy gondolja, hogy a nagyobb, alapvető modellek fognak győzni az ő piacán, az ilyen szolgáltatásokat építők között, nem gondolja, hogy a cégeknek a saját, egyetlen modelljüket kellene megkérniük mindenre, például ügyfélkiszolgálásra vagy termékekkel kapcsolatos feladatokra.
Frosst szerint azoknak a vállalatoknak, amelyek sikeresen akarják használni az MI technológiát, fókuszálniuk kell, és tisztában kell lenniük azzal, hogy a technológia mit tud és mit nem. "Elég józanok vagyunk azzal kapcsolatban, hogy ez a technológia mennyire hasznos, és milyen értéket tud nyújtani. Hogy egyértelmű legyek, őrületes mennyiségű haszonról beszélek" - mondta Frosst. "De nem hiszem, hogy ez a munkahelyek megsemmisülését fogja okozni. Képesnek kell lennünk egyfajta reális megközelítésre, amely talán megkímél bennünket a szélsőséges retorikától mindkét oldalon."