SG.hu
A nyers erő fázisában vagyunk az MI-nél - ha ez véget ér, a GPU-k iránti kereslet is bezuhan
A speciális hardvert igénylő MI-technikák „halálra vannak ítélve” a Gartner elemzőcég kutatási vezetője, Erick Brethenoux szerint, aki a GPU-kat is a veszélyeztetett eszközök közé sorolja.
A Gartner Ausztráliában megrendezett szimpóziumán Brethenoux elmondta, hogy az MI megfigyelésével töltött 45 éve alatt számos hardvergyártó kínált speciális eszközöket az MI-munkaterhelésekhez. Valamennyien kudarcot vallottak, amikor az általános gépek már képesek voltak elvégezni a feladatot - ahogy végül mindig is képesek lesznek. Szerinte a speciális hardverek szükségessége az MI „nyers erő” fázisának jele, amelyben a programozási technikák még nem tökéletesedtek, ezért van nagy teljesítményű hardverekre szükség. "Ha nem találjuk meg a programozás elegáns módját, akkor az MI-alkalmazása is meghal” - tette hozzá. Szerinte a generatív mesterséges intelligencia sem lesz mentes ettől a tendenciától.
A jó hír az, hogy szerinte a szervezetek generatív MI nélkül is profitálhatnak a technológiából. Brethenoux felidézte, hogy néhány általa ismert szervezet még mindig úgy gondolja, hogy a generatív MI működtetheti a következő alkalmazásukat. Gyakran elmondja nekik, hogy ugyanazt az eredményt gyorsabban - és alacsonyabb költséggel - el lehet érni egy bevált MI-technikával. "Jelenleg a generatív MI-ről szól minden, a hírek 90 százaléka, de a felhasználási esetekről csak öt százalék” - jegyezte meg.
Brethenoux a 2022 végétől 2024 elejéig tartó időszakot „szünetnek” nevezte, amikor az IT-üzletek „nem gondolkodtak olyan dolgokon, amelyek pénzt hoznak”, és helyette a generatív MI-t fedezték fel. Ezek az erőfeszítések nagyrészt visszavezették a szervezeteket a már használt mesterséges intelligenciához - vagy az „összetett mesterséges intelligenciához”, amely a generatív mesterséges intelligenciát olyan bevett mesterséges intelligencia-technikák mellett használja, mint a gépi tanulás, a tudásgráfok vagy a szabályalapú rendszerek.
A szervezetek rájöttek, hogy az MI már most is nagyban hozzájárulhat az üzletmenethez számos olyan forgatókönyvben, amelyet a mérnökök nagyra értékelnek - például a gépi tanulás a prediktív karbantartási alkalmazásokhoz -, de amely a vezetők vagy az igazgatótanács figyelmét korábban nem keltette fel. Ennek a szünetnek mára vége. Az összetett mesterséges intelligencia példája lehet a generatív mesterséges intelligencia, amely szöveget hoz létre egy előrejelző karbantartási alkalmazás kimenetének leírására. Például a tűzfalnaplókat elemző szoftverek már generatív MI-t használnak arra, hogy szóbeli ajánlásokat tegyenek a biztonság javításához szükséges intézkedésekről - és még új tűzfalszabályokat is írnak ezek végrehajtására.
A Gartner szimpóziumán egy másik, hasonló témájú ülésszakot is tartottak. "Mikor ne használjunk generatív MI-t” címmel Bern Elliot alelnök és elismert elemző mutatott rá, hogy a generatív MI-nak nincs következtetési képessége, és csak 'valószínűségi sorozatot' állít elő a tartalomból. Ennek ellenére Elliot szerint az MI-t övező hype két-háromszor akkora, mint amekkorát a Gartner bármely korábbi technológia esetében tapasztalt. Röviden szólva, a generatív MI-t olyan problémák megoldására kérik fel, amelyek megoldására nem tervezték. Elliot azt ajánlotta, hogy ne használjuk más feladatokra, mint a tartalomgenerálás, a tudásfeltárás és a társalgási felhasználói felületek működtetése. Még ezekben a szerepkörökben is úgy jellemezte a technológiát, hogy „megbízhatatlan, mint a svájci sajt: tudod, hogy vannak lyukai, csak nem tudod, hol vannak, amíg fel nem vágod”.
Elliot elismerte, hogy a mesterséges intelligenciát érintő fejlesztéseknek köszönhetően a „hallucinációk” - azaz a tényalap nélküli válaszok - gyakorisága egy-két százalékra csökkent. De figyelmeztette a felhasználókat, hogy ne tekintsék ezt a javulást a technológia kiforrottságának jeleként. „Addig nagyszerű, amíg nem csinálunk sok kérést. A több millió hallucináció a termelésben probléma!” Brethenoux-hoz hasonlóan Elliot is biztonságosabb megközelítésként az összetett MI-t ajánlotta, és olyan védőkorlátok elfogadását, amelyek nem generatív MI-technikát használnak a generatív eredmények ellenőrzésére.
A Gartner Ausztráliában megrendezett szimpóziumán Brethenoux elmondta, hogy az MI megfigyelésével töltött 45 éve alatt számos hardvergyártó kínált speciális eszközöket az MI-munkaterhelésekhez. Valamennyien kudarcot vallottak, amikor az általános gépek már képesek voltak elvégezni a feladatot - ahogy végül mindig is képesek lesznek. Szerinte a speciális hardverek szükségessége az MI „nyers erő” fázisának jele, amelyben a programozási technikák még nem tökéletesedtek, ezért van nagy teljesítményű hardverekre szükség. "Ha nem találjuk meg a programozás elegáns módját, akkor az MI-alkalmazása is meghal” - tette hozzá. Szerinte a generatív mesterséges intelligencia sem lesz mentes ettől a tendenciától.
A jó hír az, hogy szerinte a szervezetek generatív MI nélkül is profitálhatnak a technológiából. Brethenoux felidézte, hogy néhány általa ismert szervezet még mindig úgy gondolja, hogy a generatív MI működtetheti a következő alkalmazásukat. Gyakran elmondja nekik, hogy ugyanazt az eredményt gyorsabban - és alacsonyabb költséggel - el lehet érni egy bevált MI-technikával. "Jelenleg a generatív MI-ről szól minden, a hírek 90 százaléka, de a felhasználási esetekről csak öt százalék” - jegyezte meg.
Brethenoux a 2022 végétől 2024 elejéig tartó időszakot „szünetnek” nevezte, amikor az IT-üzletek „nem gondolkodtak olyan dolgokon, amelyek pénzt hoznak”, és helyette a generatív MI-t fedezték fel. Ezek az erőfeszítések nagyrészt visszavezették a szervezeteket a már használt mesterséges intelligenciához - vagy az „összetett mesterséges intelligenciához”, amely a generatív mesterséges intelligenciát olyan bevett mesterséges intelligencia-technikák mellett használja, mint a gépi tanulás, a tudásgráfok vagy a szabályalapú rendszerek.
A szervezetek rájöttek, hogy az MI már most is nagyban hozzájárulhat az üzletmenethez számos olyan forgatókönyvben, amelyet a mérnökök nagyra értékelnek - például a gépi tanulás a prediktív karbantartási alkalmazásokhoz -, de amely a vezetők vagy az igazgatótanács figyelmét korábban nem keltette fel. Ennek a szünetnek mára vége. Az összetett mesterséges intelligencia példája lehet a generatív mesterséges intelligencia, amely szöveget hoz létre egy előrejelző karbantartási alkalmazás kimenetének leírására. Például a tűzfalnaplókat elemző szoftverek már generatív MI-t használnak arra, hogy szóbeli ajánlásokat tegyenek a biztonság javításához szükséges intézkedésekről - és még új tűzfalszabályokat is írnak ezek végrehajtására.
A Gartner szimpóziumán egy másik, hasonló témájú ülésszakot is tartottak. "Mikor ne használjunk generatív MI-t” címmel Bern Elliot alelnök és elismert elemző mutatott rá, hogy a generatív MI-nak nincs következtetési képessége, és csak 'valószínűségi sorozatot' állít elő a tartalomból. Ennek ellenére Elliot szerint az MI-t övező hype két-háromszor akkora, mint amekkorát a Gartner bármely korábbi technológia esetében tapasztalt. Röviden szólva, a generatív MI-t olyan problémák megoldására kérik fel, amelyek megoldására nem tervezték. Elliot azt ajánlotta, hogy ne használjuk más feladatokra, mint a tartalomgenerálás, a tudásfeltárás és a társalgási felhasználói felületek működtetése. Még ezekben a szerepkörökben is úgy jellemezte a technológiát, hogy „megbízhatatlan, mint a svájci sajt: tudod, hogy vannak lyukai, csak nem tudod, hol vannak, amíg fel nem vágod”.
Elliot elismerte, hogy a mesterséges intelligenciát érintő fejlesztéseknek köszönhetően a „hallucinációk” - azaz a tényalap nélküli válaszok - gyakorisága egy-két százalékra csökkent. De figyelmeztette a felhasználókat, hogy ne tekintsék ezt a javulást a technológia kiforrottságának jeleként. „Addig nagyszerű, amíg nem csinálunk sok kérést. A több millió hallucináció a termelésben probléma!” Brethenoux-hoz hasonlóan Elliot is biztonságosabb megközelítésként az összetett MI-t ajánlotta, és olyan védőkorlátok elfogadását, amelyek nem generatív MI-technikát használnak a generatív eredmények ellenőrzésére.