Забавянето на развитието на AI може да е добра новина за мнозина

Критиците през годините редовно обявяваха закона на Мур за застоя точно преди пробивът в производството на чипове да даде нов тласък напред. Развитието на самолетите напредва с ледникови темпове, докато преходът от витла към реактивни самолети в края на 50-те години на миналия век доведе до скок напред, но технологията все пак имаше плато. Но също като производството на чипове, развитието на авиацията не спря, а се трансформира. Пътническите самолети са станали много по-икономични, по-безопасни и по-евтини за експлоатация.

Подобно плато за AI и неговите закони за мащабиране може също да означава нов подход към развитието и измерването на успеха, който досега се е фокусирал твърде много върху способностите и недостатъчно върху други области като безопасността. Някои от най-напредналите генеративни AI модели не отговарят на изискванията в ключови области като сигурност и справедливост, сочи скорошно академично проучване, което измерва колко добре следват новия европейски закон за изкуствения интелект.

През по-голямата част от тази година изследователите на изкуствения интелект търсят нови пътища за подобряване на своите модели, които не включват просто наливане на повече данни и изчислителна мощност в тях. Един от подходите включва фокусиране върху подобряването на модел, след като е бил обучен, в т. нар. фаза на изводите. Това може да включва предоставяне на допълнително време на модела за обработка на множество възможности, преди да се спре на отговор. Именно това е причината OpenAI да описва своя най-нов модел  o1 като по-добър в „разсъжденията“.

Красотата на S-образната крива е, че тя може да даде на всички останали известна възможност да си поемат въздух, вместо да се насочат директно към най-новата технология, което ще им даде предимство пред техните конкуренти. Компаниите, които експериментират с генеративен AI и срещат трудности с начините за повишаване на производителността си, сега имат известно време да препроектират своите работни потоци и бизнес процеси, за да се възползват по-добре от настоящите модели, които вече са мощни. (Не забравяйте, че през 80-те години на миналия век на бизнеса му бяха необходими години да се реорганизира около компютрите.)

Професорът от Станфордския университет Ерик Бриньолфсон пише за „парадокса на производителността“, като посочва, че производството често изглежда, че спира или спада, когато се появят големи нови технологии, преди да направи нов голям скок. Паузата за AI дава на бизнесите повече въздух в изключително важната фаза на инвестициите.

Тя също така дава на регулаторите повече време, за да проектират по-ефективни мерки. Законът за изкуствения интелект на Европейския съюз, на който компаниите ще се подчиняват от 2026 г., трябва да бъде по-конкретен в това как се дефинират вредите.

През последните две години генеративният изкуствен интелект беше влак-стрела през последните две години, а тази инерция очевидно беше доходоносна за технологичните гиганти. Забавянето на гарата предлага така необходимата почивка за всички останали.